Приветствуем всех на нашем канале Центра дополнительного образования МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сегодня разберём самые востребованные и актуальные профессии в мире Data Science. Сразу небольшой спойлер, если вы фанат математики и аналитики, выбирайте Data Scientist. Если вам нравится создавать системы и работать с инфраструктурой, самое время задуматься о карьере Data Engineer. Любите разрабатывать стратегии, управлять данными и людьми? Data Architect — ваш выбор.
Для чего нужна наука о данных (Data Science)?
Data Science помогает с помощью различных методов и алгоритмов анализировать большие данные, выявлять скрытые закономерности, оптимизировать процессы и прогнозировать будущие события, на основании которых принимаются бизнес-решения в научных, коммерческих и государственных организациях разных отраслей.
Почему работа в области Data Science актуальна и популярна?
Стремительное развитие технологий, захватывающий прогресс в аналитических методах и быстрый рост объёмов данных сделали Data Science одной из самых актуальных направлений в сфере ИТ. А теперь давайте разберёмся, почему.
Во-первых, объём данных, генерируемых ежедневно, увеличивается в геометрической прогрессии. Это ведёт к повышению спроса на квалифицированных специалистов, которые смогут эффективно обработать, анализировать и интерпретировать эти данные. Именно это и делают эксперты в области Data Science.
Во-вторых, широкие возможности трудоустройства в самых разных сферах. Области применения Data Science расширяются каждый день. Такие индустрии, как медицина, финансы, маркетинг, промышленное производство и многие другие, активно внедряют инновационные аналитические методы обработки больших массивов данных. Согласно отчёту компании LinkedIn о самых перспективных профессиях, Data Scientist входит в топ-5 наиболее востребованных направлений, открывая новые рабочие места и перспективы быстрого карьерного роста.
Наконец, новейшие технологии и методы анализа данных позволяют решать задачи, которые ранее казались невозможными. Искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML), нейронные сети и другие передовые технологии меняют подходы к обработке и анализу данных. Это открывает новые горизонты для бизнеса. Специалисты по Data Science помогают компаниям преодолевать сложные периоды, разрабатывать новые продукты, оптимизировать бизнес-процессы, увеличивать прибыль и внедрять решения для повышения конкурентоспособности компании.
Data Scientist – многопрофильный специалист, который разбирается в математике и статистике, обучает нейронные сети, программирует на разных языках, преимущественно на Python. Работает с крупными объемами информации, выбирает полезные источники данных, подходящие под бизнес-запросы, проводит аналитическую работу, интерпретирует данные и строит прогнозы для принятия эффективных бизнес-решений.
Обладает навыками:
- работать с типовыми решениями и библиотеками программирования
- создавать комплексные приложения с обработкой входных данных
- подбирать и тренировать модель машинного обучения или архитектуру нейронной сети,
- создавать микросервисы, готовые к интеграции в текущую инфраструктуру
Средняя зарплата: от 200 тысяч рублей.
Инженер данных (Data Engineer) – специалист по построению и оптимизации каналов передачи данных, обеспечению бесперебойного потока данных между сервером и приложением, интеграции ПО для управления данными, оптимизации ключевых процессов данных. А также владение множеством современных технологий и инструментов для эффективной работы с хранилищами данных, искусственным интеллектом, машинным обучением.
Необходимые навыки инженера данных:
- писать программный код на языке разных языках программирования для решения задач машинного обучения и создания нейронных сетей
- владеть набором инструментов для разработки и проектирования программного обеспечения
- реализовывать этапы предобработки больших данных в системах Hadoop, Sparkand
- взаимодействовать с базами данных СУБД SQL, NoSQL, PostrgeSQL
- разрабатывать запросы на получение и извлечение данных из источников для последующей экспертной обработки, интеллектуального анализа и визуализации при помощи библиотек
Средняя зарплата: от 220 тысяч рублей.
Архитектор данных (Data Architect) – стратег в мире данных, отвечает за высокоуровневый дизайн данных организации, их структуру и политику хранения. Разрабатывает и поддерживает управляемую архитектуру данных, применяя нормы и стандарты. Проводит анализ инфраструктуры компаний, ведёт корпоративную бизнес-модель и жизненный цикл данных, использует различные цифровые инструменты для создания инновационных решений в области хранения и управления большими данными.
Ключевые навыки:
- анализировать информационную инфраструктуру компании
- вести корпоративную бизнес-модель и жизненный цикл данных
- проектировать представления данных с использованием технических решений визуализации данных
- разрабатывать и внедрять комплексы мер по обеспечению информационной безопасности процессов приема, обработки и хранения данных
- применять облачные технологии для задач ИИ, ML и Big Data
Средняя зарплата: от 280 тысяч рублей.
Хотите сделать карьеру в самом перспективном направлении? Data Science — это возможность стать профессионалом в области, которая меняет мир. Переходите в наш Телеграм-канал и узнайте, как получить 3 актуальных профессии в Data Science по самой низкой цене года.