Работа связанная с Data Science занимает одно из первых мест в рейтинге it-профессий, причем с самым большим спросом на мировом рынке труда. Вокруг этой профессии крутится достаточно много вопросов и даже мифов, особенно среди новичков, тех, кто только собирается осваивать эту профессию.
Мы подготовили отдельную статью, в которой ответим на самые частые вопросы, которые возникают у тех, кто собирается изучать Data Science. Надеемся, что будет полезно!
Data science - что это такое простыми словами
Что такое Data Science? Если говорить кратко и простыми словами, то это наука о данных, включающая в себя самые разнообразные технологии, инструменты и методики, с помощью которых дата-сайентист (часто говорят еще - саентист) проводит глубокий анализ огромных потоков информации для решения задач бизнеса.
Цель такой работы - найти нужное решение, опять же, для решения задач бизнеса.
Учитывая, что вся наша с вами жизнь, начиная с рождения, это бесконечный поток какой -либо информации (данных), то область применения дата-сайенти поистине огромна: ретейл, киберспорт, путешествия, образование, медицина — грамотный Data Scientist нужен практически в любой сфере.
Для наглядности, приведем простые примеры применения из жизни каждого из нас.
Примеры применения data science в нашей жизни
Пример № 1 - применение в банковской сфере
Использование Data Science в банковской сфере:
- Помогает оценивать потенциальных заемщиков.
- Верифицировать пользователей.
- Предотвращать многочисленные мошеннические операции.
- Проводить анализ показателей доходов заемщиков и прогнозировать спрос на наличные деньги в банкоматах.
Пример № 2 - использование в сфере логистики
Решения на основе Data Science в области логистики помогают:
- Эффективно планировать маршруты.
- Прогнозировать рентабельность грузоперевозок.
- Прогнозировать процент аварий из-за износа техники и оборудования.
- Обеспечивать безопасность закрытых объектов.
Пример № 3 - применение в социальной сфере
Так, например, компания Google уже создала рабочее приложение, которое позволяет людям с плохим зрением или вообще слепым, узнавать об объектах находящихся рядом с ними.
Приложение, созданное на основе Data Science, в реальном времени распознает на изображениях с уличных камер объекты и передает информацию слепому или слабовидящему.
Также, оно умеет зачитывать текст, видеть и озвучивать дорожные знаки, штрихкоды любых товаров и другие визуальные объекты.
Полезное применение? Еще бы! И это только некоторые примеры! На самом деле, можно взять любую отрасль из нашей жизни и там найдется место применению Data Science: сельское хозяйства, недвижимость, коммунальное хозяйство, медицина, пищевая промышленность и т.д.
Зачем нужны специалисты в data science
Без них невозможно обрабатывать огромные объемы неструктурированной информации. Именно дата-сайентисты и превращает ее в упорядоченный набор данных, который потом находит применение в нашей с вами жизни.
Еще, для наглядности, несколько примеров того, что могут полезного сделать специалисты Data Science:
- Предсказать, окупится ли новый бизнес-проект и стоит ли его начинать.
- Оценить будущий спрос на какие-либо товары и услуги.
- Улучшить и оптимизировать системы рекомендаций в соцсетях и различных сервисах.
- Помочь в создании приборов для автоматической постановки диагноза пациенту.
- Усовершенствовать транспортное движение и таким образом, сделать его более безопасным.
- Помочь построить систему распознавания лиц на улицах и в помещении и т.д.
Чем занимается Data Scientist
Он работает на стыке 3 разных направлений: программирования, машинного обучения и математики.
В основные обязанности любого дата-сайентиста входит сбор и анализ данных, построение моделей, их обучение и тестирование. Это специалист находит закономерности, дает прогнозы и предлагает лучшие решения в разных сферах нашей жизни.
Хороший Data Scientist должен разбираться в том, как работает компания и конкретная индустрия, в которой он занят.
Что должен знать каждый дата-сайентист
Если усеченно, то базовые навыки требуют следующих знаний:
- Умение работать с базами данных.
- Знание языка SQL.
- Владения инструментами для работы с большими данными, такими как: Hadoop, Spark, Hive, Kafka.
- Умения отлаживать код и готовить к выкатке в продакшен.
- Навыков работы с программами для визуализации и презентации результатов работы: PowerPoint, Shiny/Dash, Power BI, Tableau, Qlik.
- Знаний технологии машинного и глубокого обучения.
Не стоит пугаться такого большого объема непонятных для новичка знаний, всему этому учат. Освоить профессию за 2 года более чем реально! Можно пока начать с бесплатных уроков по Python. Он в любом случае вам пригодится.
Чем отличается аналитик данных от data scientista
Эти 2 профессии часто пересекаются, но несмотря на схожесть, имеют некоторые отличия. Так, аналитик данных – это специалист, который из данных получает практическую пользу.
Data scientist – это специалист, который умеет применять сложные методы обработки данных и понимает, как они устроены.
Еще отличия между этими двумя профессиями можно охарактеризовать так:
- Data scientist исследует и работает с данными из нескольких несвязанных источников, в то время как аналитик данных обычно рассматривает данные из одного источника, такого как, например, CRM-система.
- Аналитик данных будет решать конкретные вопросы, поставленные ему бизнесом, в то время как специалист по Data Science, будет формулировать вопросы, решение которых, принесут пользу бизнесу.
Сколько зарабатывает data scientist
Зарплаты очень приличные, особенно в Москве. В регионах конечно будет меньше, но и цены там тоже не такие как в столице. Так что разброс зарплат, на уровне жизни дата-сайентистов практически не сказывается.
Они могут позволить себе многое, о чем обычный работяга, к примеру, на заводе или работающий в пятерочке, даже и мечтать не может!
На какую зарплату можно рассчитывать? Конечно, все будет зависеть от вашего стажа, опыта и навыков, но примерные рамки по зарплате на 2023 год таковы:
- без опыта или с небольшим опытом да 1 года - от 100 до 120 тысяч;
- с опытом от 1 до 3 лет - до 150-160 тысяч рублей в месяц;
- с опытом от 3 лет и более - до 300 тысяч и выше.
Думаете это неправда? Тогда очень рекомендуем вам прочитать одну из статей, опубликованных в популярном интернет-издании journal.tinkoff, которая так и называется:
Как живет дата-сайентист в Москве с зарплатой 174 000 ₽ в месяц.
Доходы, расходы и т.д. Очень честная статья-исповедь для тех, кто планирует осваивать эту профессию и возможно, переезжать в Москву.
Как стать data scientistom
Если хотите быстро и не изучая кучу лишнего/ненужного войти в профессию, то самый лучший способ - окончить полноценные онлайн-курсы по Data Science.
Займет это у вас 2 года жизни. Если для вас важен диплом государственного образца, то учитесь очно или в онлайн-школе, где есть возможность удаленно получить высшее образование и окончить магистратуру.
Такая возможность, например, есть в SkillFactory (по ссылке наша статья-обзор этой площадки). Там же, самый лучший выбор курсов по Data Science и самые выгодные цены на них.
Вообще, по статистике, около 70 % тех, кто получал профессию data scientista онлайн, делали это именно в SkillFactory. Мы не говорим про другие профессии, но это направление там традиционно очень сильное.💪
Нужна ли дата-сайентисту математика и в каком объеме
Не раз встречали утверждение, в том числе и у тех, кто предлагает обучающие курсы, что математика дата-сайентисту не нужна.
Это не так! Data Scienti - как раз одно из направлений в it, где без знаний математики никак не обойтись. Причем вам понадобятся не школьные знания, а гораздо более глубокие.
Более того, если вы после окончания курсов будете искать работу, то вас на собеседовании, почти наверняка, попросят решить ту или иную математическую задачу и в целом, будут проверять ваши знания математики.
В каком объеме будущему дата-сайентисту нужна математика? Самые важные разделы математики для Data Science — это:
- линейная алгебра;
- теория вероятностей и математическая статистика;
- математический анализ и методы оптимизации;
- временные ряды.
Если у вас за плечами технический ВУЗ, то вы наверняка в теме! Ну а если нет, то можно изучать все это при помощи репетиторов или остановить свой выбор на других профессиях где знания математики не столь критичны, например, подойдет веб-дизайн или что-нибудь, связанное с маркетингом. Вся информация о профессиях есть на нашем канале.
Подписывайтесь на наш телеграмм, в котором мы публикуем анонсы новых курсов, новости, акции и скидки на обучении более чем 50 российских онлайн-школ и вы всегда будете в курсе того, что происходит на российском рынке онлайн-образования!
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.
