Как получить профессию Data Scientist в 2024 году

На экспертов в области Data Science всегда высокий спрос в современной экономике, они нужны практически во всех ее сферах. Они работают в области продаж, финансов, маркетинга, медицины, информационных технологий. Даже в политике в настоящее время существует острая потребность в квалифицированных специалистах Data Science. Планируете освоить эту высокооплачиваемую профессию? Давайте разбираться.

Кто это такой ?

Data Scientist —  это специалист по работе с данными для решения задач бизнеса. Для этого он использует свои навыки анализа данных и создания моделей машинного обучения. Специалист работает на стыке трех наук: статистики, машинного обучения и программирования. Он необходим практически в любой отрасли — от производства до стриминговых сервисов. Например, в сфере розничной торговли специалист по обработке информации анализирует данные о поведении покупателей в магазине, затем создает модель для определения оптимальной цены, что приводит к увеличению среднего чека и, как следствие, к увеличению прибыли компании. Суть работы специалиста по обработке информации заключается в использовании алгоритмов, которые уже были разработаны ранее, и в понимании, какие из них и когда следует применять.

Задачи, которые решает Дата-сайентист, выполняются последовательно — невозможно начать новую задачу, пока предыдущая не завершена. Невозможно построить модель, пока данные не готовы.

Вот, как выглядит работа специалиста по анализу данных:

• Сначала он получает задачу и выясняет, как его решение должно помочь бизнесу.
• Затем он находит источник данных, собирает и обрабатывает их.
• После этого проводит анализ и структурирование данных.
• И, наконец, создает модель машинного обучения для решения поставленной задачи.
• Осуществляет анализ выполнения своей деятельности: проверяет модель на реальных клиентах, проводит эксперименты сравнения, собрает обратную связь, выявляет недочеты и устраняет их.

Перечень этапов работы иногда повторяется: специалист возвращается к исходному шагу и проходит по всей последовательности снова, с целью увеличить масштаб проекта или внести изменения.

Data Scientist — это профессия будущего, связанная с нейронными сетями и искусственным интеллектом. Взрывной рост развития этих направлений обещает революцию в этой профессии, и рост спроса на качественных специалистов.

Где требуются Data Scientist?

Технологии искусственного интеллекта проникают во все сферы жизнедеятельности, даже если мы этого не замечаем. Приведем примеры направлений бизнеса, где уже сейчас востребованы специалисты по анализу данных.

• Финансовая сфера. С помощью разработанных программных решений, созданных специалистами по анализу данных, возможно отслеживать необычное поведение пользователей и выявлять случаи мошенничества. Также с помощью этих решений можно управлять рисками, прогнозировать изменения котировок на биржах, а также предсказывать цены на акции и другие финансовые инструменты.
• Маркетинг. Специалисты по анализу данных разрабатывают системы, основанные на анализе данных, которые позволяют создавать портреты покупателей и предлагать им индивидуальные маркетинговые предложения, проводить email-рассылки, а также использовать рекомендательные системы на маркетплейсах и других платформах. Сбор и анализ данных о посетителях сайтов позволяют оптимизировать рекламные кампании.
• Банковская сфера. Специалисты по анализу данных участвуют в создании скоринговых систем для банков. Эти программные решения обрабатывают большие объемы данных и принимают решение о выдаче кредита или его отказе клиенту.
• Социальные взаимодействия. Специалисты по анализу данных разрабатывают алгоритмы для базового взаимодействия с клиентами. На основе анализа данных, они формируют варианты ответов в чатах и создают скрипты для голосовых помощников.
• Логистика. Аналитики по данным строят оптимальные маршруты с точки зрения скорости и стоимости перевозок на основании анализа данных.

Профессиональные навыки Data Scientist

1. Осуществлять работу с языком структурированных запросов SQL. Формулировать запросы, осуществлять работу с информацией в базе данных. Загружать данные и сохранять их историю.
2. Работать с разнообразными форматами файлов и знать язык программирования Python и соответствующие библиотеки. Вам придется овладеть навыками автоматизации работы с большими объемами данных, извлечения информации из внешних источников, обоснования выводов, полученных в результате анализа данных.
3. Осуществлять обучение многослойных нейронных сетей и создавать модели машинного обучения, проверять гипотезы, разрабатывать рекомендательные системы и нейронные сети, выявлять скрытые аномалии в данных.
4. Проверять данные и выявлять проблемные моменты. Уметь обрабатывать текстовую информацию, чтобы переводить ее в алгоритмы машинного обучения, а также генерировать новые важные характеристики.
5. Уметь применять математику на практике в алгоритмах. Потребуется овладеть необходимыми математическими знаниями для эффективной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями.
6. Структурировать результаты, формулировать гипотезы, выявлять потребности, находить области применения машинного обучения.
7. Также важно уметь работать в команде и находить общий язык с заказчиком.
8. Необходимо обладать хорошими знаниями в области математики: линейной алгебры, теории вероятности, статистики, математического анализа.

Не слабо, да? Учиться придется много.

Требования к специалистам Data Scientist

1. Джуниору необходимо всё разъяснять и на первом этапе постоянно контролировать. Он нуждается в более подробной постановке задач, его необходимо постоянно направлять и подробно объяснять, как решать некоторые задачи. Джуниор подготавливает данные к обработке, устраняет ошибки, выполняет простейшую обработку и создаёт сводные таблицы.
2. Мидл уже способен самостоятельно выполнять стандартные задачи, помощь ему требуется только в нестандартных ситуациях, в которых сам справиться он не может. Middle занимается машинным обучением и разработкой алгоритмов.
3. У синьора уже есть несколько завершенных проектов, он может принять задачу от бизнеса и самостоятельно решить её. Он способен обработать большие объемы данных и визуализировать полученные результаты. Синьор работает с сложными фреймворками.

Плюсы и минусы профессии

Каков доход специалиста Data Scientist в 2024 году?

Можно сказать, что доход достаточно значительный, чтобы обеспечить все необходимое. Профессия считается одной из самых высокооплачиваемых. Естественно, заработная плата зависит от опыта и стажа работы, как и в любой другой сфере.

На специализированных ресурсах, иногда можно найти вакансии с зарплатой для специалистов в области Data Scientist в размере 500 или даже 600 тысяч рублей в месяц. Однако такие суммы компании готовы выплачивать только опытным специалистам с большим опытом работы и широким спектром знаний.

Начинающий специалист, находящийся на начальном этапе своей карьеры, может рассчитывать на зарплату около 70-100 тысяч рублей. Специалист со средним уровнем опыта (middle) может получать около 250 тысяч рублей или немного больше. Также следует учитывать, что Москва и провинция имеют различия в уровне заработной платы, как обычно, в столице платят больше.

Часто задаваемые вопросы

Где пройти обучение на Дата-сайентиста?

Рекомендуем рассмотреть курс «Профессия Data Scientist«.

Skillbox предлагает освоить Data Science с нуля. Вы попробуете силы в аналитике данных, машинном обучении, дата-инженерии и подробно изучите направление, которое нравится вам больше. Отточите навыки на реальных проектах и станете востребованным специалистом.
Обратите внимание:

Skillbox полностью обновил программу обучения в соответствии с требованиями работодателей.

• Добавлены 3 новых направления: вы сможете развиваться в дата-аналитике, дата-инженерии или машинном обучении.
• Курс по статистике сделан интереснее. Теперь он содержит задачи на основе реальных данных.
• Добавлены разные форматы обучения: помимо записанных видео с теорией, вас ждут статьи для вдумчивого чтения, тесты для быстрой проверки знаний и вебинары, на которых вы сможете в прямом эфире задать вопросы эксперту.

Учитесь сейчас, платите потом!
Расходы за первые 6 месяцев обучения на платформе Skillbox берёт на себя. В это время вы смотрите видеоматериалы, практикуетесь на реальных задачах, прокачиваете навыки и начинаете зарабатывать.

Таким образом, приходим к выводу, что Data Scientist — профессионал, способный не только извлекать и анализировать, но и обрабатывать обширные объемы данных, выполняя впечатляющие действия с помощью множества инструментов. Если вам действительно интересно заниматься Data Science, то запасайтесь учебниками по Excel и Python, по математическому анализу и будьте готовы к обучению.