Почему программисты бегут в Data Science? 5 причин сделать это, чтобы не остаться в прошлом веке

Все говорят, что стать программистом — словно вытащить счастливый билет. Высокие зарплаты, восхищение окружающих, интересные задачи… Но что, если вы один из них, а вместо счастья — рутина и выгорание?

Это нормально. Возможно, вам просто пора двигаться дальше. Например, в Data Science. Рассказываем, как это сделать, и показываем опыт других программистов.

5 поводов перейти в Data Science

Первая причина — вы уже программист. А значит, вам не надо объяснять, что такое ML, деплой или билд. Даже если вы никогда не работали с Big Data, вы уже на несколько шагов опережаете тех, кто только приходит в код. Осталось подтянуть статистику, освоить машинное обучение и научиться выявлять потребности бизнеса.

Вторая причина — Big Data везде. Раньше мы строили гипотезы, основываясь на своём опыте — теперь у нас есть зеттабайты реальных данных и нейросети, способные выстроить закономерности. Про крутые зарубежные кейсы вы наверняка слышали — а теперь посмотрите, как используют машинное обучение и Big Data в России.

Страховая группа СОГАЗ использует машинное обучение, чтобы точно прогнозировать объём услуг для корпоративных клиентов и выплаты медицинским центрам. В основе технологии — предиктивные модели. Они рассчитывают, с какой частотой, в каких клиниках и в каком объёме застрахованные будут получать медицинскую помощь. Интеграция с внешними данными, учёт макропараметров и регулярное обучение позволяют учитывать постоянно меняющуюся среду. Например, сезон простуд.

Третья причина — высокие запредельно высокие зарплаты. На рынке дефицит кадров, поэтому работодатели готовы платить от 100 000 рублей даже на старте карьеры. На международном рынке ещё круче. По данным salary.com, специалист по машинному обучению в США получает $10 000.

Опытные DS-специалисты зарабатывают как топ-менеджеры банков — 250 000–450 000 рублей и больше. Чем больше ваш опыт и круче портфолио, тем больше бонусов вы получите. Иногда компании буквально сражаются за крутого кандидата, соревнуясь в зарплатах и ширине соцпакетов. И эта ситуация на рынке надолго. По данным Forbes, зарплата DS-специалиста стабильно растёт на 15% каждый год.

Четвёртая причина — интересный карьерный трек. Когда вы решаете заняться Data Science, перед вами открываются три пути. Можно строить модели и обучать нейросети как специалист по Machine Learning. Разворачивать программную инфраструктуру как дата-инженер. Или стать аналитиком данных — интерпретировать информацию, выявлять закономерности и аномалии и предлагать решения бизнесу.

И наконец — программист может прийти в Data Science просто потому что устал.

Если нет сил верстать эти бесконечные сайты, а Java или С# надоели — пора двигаться дальше. Ребята, ушедшие в Data Science, часто говорят, что их взбодрило разнообразие задач. Кроме того, во многих проектах они первопроходцы, а это всегда очень увлекательно.

«Меня зацепила смесь IT и аналитики, такой гибрид служебных задач. И понравилось, что здесь нужно постоянно учиться. Грустно, если ты однажды научился чему-то, а потом используешь один этот навык всю жизнь. Повторяешь рутинные действия изо дня в день, как белка в колесе. В Data Science всё иначе». Даша Бокарева, выпускница курса «Профессия Data Scientist» от Skillbox

Если вы тоже устали от рутины или своей ниши в целом. Понимаете, что ваши навыки устаревают, а в затылок дышит новое поколение кодеров, — попробуйте себя в Data Science.

Освоить профессию можно онлайн за 2 года

А сменить работу — ещё быстрее. На курсе «Профессия Data Scientist PRO» от Skillbox понятный трек обучения и дальнейшей карьеры.

Если выберете специализацию Machine Learning — пройдёте путь от нуля до мидла и углубитесь в Deep Learning. Научитесь работать с нейросетями: подробно узнаете, как они устроены, будете обучать модели, строить и тестировать архитектуры, передавать данные в нейросеть и настраивать параметры. Дальше решите, что вам интересно — обучать сети работать с текстом и речью или распознавать объекты и людей.

Если решите стать дата-инженером — получите advanced-уровень и сможете создавать отказоустойчивые системы для работы с Big Data, писать эффективный код на Python и SQL-запросы, автоматизировать рутину, «общаться» с базами данных, работать с облачными платформами.

Если пойдёте по пути аналитика данных — научитесь базовым методам анализа данных и узнаете, чем занимаются аналитики в разных подразделениях бизнеса. Прокачаете навыки работы с SQL, Python и Power BI. Будете уметь формулировать и тестировать гипотезы и презентовать результаты заказчику. Выберете, чем займётесь дальше — Product Analytics, Marketing Analytics или BI Analytics.

Преподают эксперты из Сбера, ЮMoney, VISA и Wrike

Наши курсы разработали практикующие специалисты по Machine Learning, Data Engineering и Data Analyst из топ-компаний. Они поделятся знаниями и опытом, расскажут о проектах, над которыми работают прямо сейчас. Классическая теория тоже будет — без статистики и математики никуда.

Skillbox гарантированно поможет с работой или стажировкой

Уже во время обучения специалисты Центра карьеры начнут подбирать для вас вакансии от компаний-партнёров. Вам помогут усилить резюме и портфолио, порекомендуют, как общаться с рекрутерами, и сделают всё, чтобы вы получили оффер.

88% студентов Skillbox нашли работу ещё до конца обучения. В этом им помогли стажировки.

В этом году студенты курса успешной трудоустроились в компании: Mail.ru, Райффайзенбанк, ОТП Банк, SberDevices, Deloitte

Готовы встать на передовую Data Science и создавать технологичные крутые продукты? Тогда продолжайте листать для записи на курс!