В рамках курса Учи.ру по выбору профессии мы взяли интервью у Лилии Лавитас, руководителя группы data science в Твиттере. Лилия рассказала, чем занимаются специалисты по data science, где учиться, чтобы освоить эту профессию и как девочка из обычной замкадной школы стала востребованным специалистом в Америке.
Про образование в России и США
Я училась в обычной московской школе, закончила ее с золотой медалью и поступила в МГУ на факультет ВМК. Проработав пару лет в Москве, поступила в аспирантуру Бостонского университета, где получила бесценный опыт исследовательских работ и докторскую степень по статистике.
Большинство людей считают, что образование в США — это дорого и доступно ограниченному кругу людей. Это справедливо для бакалавриата и магистратуры, но мало кто знает, что обучение в аспирантуре в США бесплатное. Более того, аспирант получает стипендию, на которую вполне можно жить и даже отправлять часть денег домой.
Что такое data science и где это применяют
Дословно Data science переводится как наука о данных. На практике это огромный массив данных, из которых мы извлекаем паттерны, зависимости и на их основе предлагаем бизнес-решения.
Например, когда вы открываете инстаграм, вы видите новые публикации, которые каким-то образом отсортированы именно для вас. Вы как обычно пролистываете их, а когда поднимаете, то понимаете, что прошло уже 40 минут. Эти 40 минут и есть результат работы специалистов по data science, одна из задача которых — удерживать внимание пользователя как можно дольше.
Data science применяется в любой области — в биологии, химии, финансах, страховании. И даже в строительстве: например, чтобы оценить вероятность того, выиграет ли компания тендер.
Что делает data scientist в Твиттере
Я работаю в департаменте под названием Health. Наша задача - обеспечить здоровую, нетоксичную, дружелюбную среду на платформе. На практике наша работа строится в несколько этапов:
- определить, что такое нездоровый контент
- определить, как находить такой контент на платформе
- определить, какие меры принять против этого контента.
Поскольку я руковожу командой, то мой рабочий день включает на только программирование и написание кодов, но и встречи с людьми. И это моя точка роста: если с компьютерами для меня все понятно, то эффективно взаимодействовать с людьми я только учусь.
Сколько зарабатывают специалисты по data science
В США зарплата такого специалиста начинается от 100 тысяч долларов в год и в первые несколько лет быстро вырастает до 200 тысяч. Дальше ограничений нет, все зависит от навыков и опыта специалиста.
В России цифры примерно те же, только в месяц и в рублях: 100 тысяч рублей в месяц на старте, 200 тысяч рублей у средних специалистов, 500 тысяч — у топовых экспертов.
С чего начать, чтобы работать в data science
С выбора релевантного образования. Я понимаю, что в 17 лет сложно сделать выбор на всю жизнь, поэтому рекомендую выбрать широкую специальность, которая оставляет поле для маневра в будущем.
Теория вероятности, статистика, программирование, общая математика — мне повезло изучать в университете именно те предметы, на которых строится моя сегодняшняя работа. Но я также понимаю, что с подобным багажом знаний могла бы реализоваться во многих областях.
Начинать карьеру лучше всего со стажировки. Для этого стоит определить, в каких компаниях вы хотели вы работать и попробовать найти там выпускников своего вуза. Напишите им, где учитесь, что уже умеете и попросите совета.
Людям приятно делиться опытом, поэтому кто-то обязательно ответит. Лично я, как человек, который нанимает людей, очень радуюсь, когда получают такие письма. Во-первых, потому что люблю рассказывать о своей профессии. Во-вторых, потому что это отличная возможность получить мотивированного целеустремленного сотрудника.
Каждую неделю на курсе Учи.ру по выбору профессии мы берем интервью у специалистов из разных областей, чтобы узнать больше о востребованных профессиях из первых уст. После каждого видео мы высылаем список российских вузов, в которых предлагают самую сильную подготовку по этим специальностям.
Если тема поступления в вуз актуальна для вашей семьи, присоединяйтесь к бесплатному курсу Учи.ру по выбору профессии.
Было полезно? Ставьте лайк и подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить наши новые материалы.