Список профессий

Профессия Data Scientist

Профессия Data Scientist

Профессия Data Scientist

Специалист по анализу больших данных – это одна из самых перспективных специальностей на сегодня. Все больше компаний собирают различные данные, которые требуется обрабатывать и использовать в бизнесе. Это интересная и хорошо оплачиваемая работа для людей с аналитическим складом ума.

В статье расскажем, кто такой Data Scientist и что это за профессия, как начать работать в данной сфере, в том числе после сорока лет (в качестве второй карьеры).

Кто такой Data Scientist и чем он занимается?

Говоря простыми словами, это специалист по анализу данных. Он собирает их, объединяет в базы, ищет и анализирует закономерности и на этой основе создает модели, которые помогают принимать те или иные решения. Чаще всего они востребованы в следующих сферах: ИТ, телеком, банки и финансы, консалтинг, маркетинг, научные исследования.

Какие задачи они решают:

  • Создание рекомендательных систем.
  • Формирование прогнозов, например, на рынках акций.
  • Создание скоринговых систем, которые принимают решения на основе анализа большого объема данных. Например, выдать кредит клиенту или нет.
  • Выявление аномалий в различных системах. Например, для автоматической блокировки подозрительных банковских операций.
  • Персонализированный маркетинг. Формирование уникальных предложений для клиентов, акций, скидок.

Чтобы проще понять, чем занимается Data Scientist, разберем пример рекомендательного алгоритма. Многие музыкальные сервисы на основе статистики прослушиваний могут предлагать пользователям другие треки, которые им понравятся. Алгоритм, по которому работает эта программа, создает специалист по анализу больших данных.

Все больше компаний собирают различные базы данных, которые используются для разных целей. Поэтому востребованность специалистов растет. Им предлагают хорошие зарплаты, о чем расскажем ниже.

Мы разобрались, кто такой Data Scientist и что это за профессия. Пора поговорить о преимуществах и недостатках данной работы.

Плюсы и минусы профессии

Плюсы

Минусы

  • Высокая востребованность специалистов по анализу данных. На момент подготовки статьи только на HH.ru было открыто более 500 вакансий.
  • Дефицит кадров.
  • Есть онлайн-курсы, где можно учиться Data Science с нуля.
  • Возможность удаленной работы из дома.
  • Высокие зарплаты даже у новичков – порядка 100 тыс. рублей в месяц и выше.
  • Специалисты с опытом 1-2 года уже высоко ценятся на рынке.
  • Высокие требования: необходимо знать языки программирования, базы данных, математическую базу.
  • Сложная, но при этой интересная работа.
  • Необходимо постоянно учиться и осваивать новые знания.
  • Большинство вакансий открыто в Москве и других крупных городах. Там же предлагают самые высокие зарплаты.

Сколько зарабатывает Data Scientist?

Самые высокие зарплаты предлагают банки и финансовые компании, а также ИТ. Например, в Яндексе, Тинькофф, Сбербанке. Доход новичка (Junior) может быть от 100-120 тыс. рублей в месяц. Как правило, для трудоустройства требуется высшее техническое или математическое образование, знание языков программирования (чаще всего Python), владение английским языком.

Специалисты с опытом 1-3 года (Middle) могут получать зарплату от 150-200 тыс. рублей. Максимальный доход может составлять 300-500 тыс. рублей для людей с опытом работы от 3-5 лет и хорошим резюме. Если рассматривать иностранных работодателей, нанимающих специалистов из России, то они могут платить до 7-10 тыс. долларов в месяц.

Относительно невысокие зарплаты предлагают Data Scientist в консалтинге, маркетинге, Call-центрах. Но и требований здесь меньше: обычно не нужно профильное высшее образование и знание английского. Например, в колл-центре можно найти работу с окладом порядка 70-100 тыс. рублей в месяц.

Что нужно знать и уметь?

Ниже перечислены основные навыки и темы, которые должен знать Data Scientist. Как правило, они составляют основу требований в вакансиях:

  1. Идеально иметь высшее техническое или математическое образование. Если его нет, то ряд работодателей могут вам отказать.
  2. Знать теорию вероятностей, математическую статистику, методы анализа данных, машинное обучение. Чем глубже эти знания, тем лучше.
  3. Уметь программировать на Python, знать библиотеки для анализа данных (NumPy, Pandas).
  4. Data Scientist должен знать реляционные базы данных, уметь формировать запросы к СУБД.
  5. Владеть инструментами визуализации данных, построения графиков, диаграмм, дашбордов. Самые популярные из них – Tableau, Metabase и Power BI.
  6. Пригодится знание программы Excel, так как многие операции можно проводить с помощью электронных таблиц.
  7. Будет плюсом знание английского языка, особенно на уровне, позволяющем читать техническую литературу.
  8. Среди Soft Skills-навыков обычно требуется: аналитический склад ума, коммуникабельность, инициативность, внимательность к деталям, способность работать с большими массивами данных, ответственность, многозадачность.

Как стать Data Scientist с нуля?

Давайте разберемся, с чего начать обучение профессии, и как можно стать специалистом по анализу данных.

  1. Первый способ – поступить в профильный вуз и параллельно освоить необходимые языки программирования и инструменты визуализации. Есть несколько вузов, выпускники которых особенно ценятся среди работодателей.
  2. Второй способ – пойти на курсы, где вы изучите математическую базу и получите практические навыки. Если у вас уже есть техническое образование, пусть даже не связанное с Data Scientist, это оптимальный вариант. Если технического образования нет, то найти первую работу будет сложнее. Вам могут помочь курсы, где есть программы помощи с трудоустройством.
  3. Часто в профессию переходят аналитики данных и Python-разработчики. Сфера активно растет, поэтому людей привлекают высокие зарплаты и перспективы.

Также освоить профессию Data Scientist можно через интернет. Многие люди, которые ищут, с чего начать карьеру в этой сфере, выбирают данный путь. Есть несколько онлайн-университетов, где можно пройти обучение:

Название курса и ссылка на него

Описание

Профессия Data Scientist в Skillbox

Курс в университете Skillbox. Подходит новичкам и людям без опыта работы в IT. Вы изучите теорию (анализ данных, Machine Learning, статистика, теория вероятностей, функции, работа с производными и многое другое), научитесь программировать на Python и языке R, изучите библиотеки Pandas, NumPy и Matplotlib, работу с базами данных. Сможете создавать рекомендательные системы, применять нейронные сети для решения задач, визуализировать данные. Включает практические задания. На защите диплома присутствуют работодатели.

Обучение Data Scientist в Нетологии (уровень – с нуля)

Курс походит людям, которые хотят сменить текущую профессию на Data Scientist. Включает программу помощи с трудоустройством. Изучают математику для анализа данных, построение моделей, управление data-проектами, Python, базы данных, обработку естественного языка (NLP) и многое другое. Объема полученных знаний хватит для старта в карьере. Преподаватели – сотрудники крупных ИТ и финансовых компаний.

В интернете есть бесплатные курсы по Data Scientist. Если вы думаете, подойдет или нет вам эта профессия, то можете посмотреть данные уроки и получить более полное представление и описание данной работы:

Где искать работу?

  1. Много вакансий можно найти на сайтах HH.ru, Яндекс.Работа, Career.habr.com. В ряде случаев компании готовы нанимать специалистов удаленно, то есть с возможностью работать из дома. Как правило, это указывают в вакансиях. Также встречаются предложения по трудоустройству с релокацией (переездом к работодателю).
  2. Если вы новичок и не имеете опыта работы, то можете посмотреть в сторону стажировок. Они проводятся во многих ИТ-компаниях, после чего успешные кандидаты могут получить предложение о работе.
  3. Часто вакансии размещаются на сайтах работодателей. Например, вакансии в Яндексе можно посмотреть здесь.

 


Источник

Похожие статьи

Кнопка «Наверх»
Резюме и Работа - все о трудоустройстве и карьере!

Наш сайт использует файлы cookies, чтобы улучшить работу и повысить эффективность сайта. Продолжая работу с сайтом, вы соглашаетесь с использованием нами cookies и политикой конфиденциальности.

Принять