Когда мы просматриваем новостные ленты и пользуемся социальными сетями, мы не задумываемся о том, как много данных генерируется каждую минуту. Ведь они могут быть очень ценными, и дата сайентисты — это люди, которые помогают нам понимать и использовать их.
В этой статье мы рассмотрим, кто такие дата сайентисты, что они делают, и почему их работа может быть важной для нашей жизни, а также как обучиться и стать им.
Что такое Data Science?
Для начала необходимо понять, что же вообще такое дата сайнс? Эта область набирает популярность и становится все более востребованной в наши дни. Если вы знакомы с термином «большие данные» или «Big Data», то вы уже имеете представление о том, что означает дата сайнс.
Data Science — это процесс получения, хранения, обработки и анализа больших объемов данных с использованием математических и статистических методов. Короче говоря, это наука о данных. Она помогает людям принимать решения на основе информации.
Её возможности безграничны. Эта наука используется в различных областях, таких как медицина, банковское дело, маркетинг и многое другое. С помощью неё можно выявлять тенденции и паттерны, предсказывать будущие события, оптимизировать бизнес-процессы и многое другое.
Что делает Data Scientist и где он нужен?
С развитием технологий и интернета компании имеют доступ к большему количеству информации, чем когда-либо прежде. И именно здесь на помощь приходят специалисты по изучению данных — они являются экспертами в извлечении из этих знаний и идей.
Итак, Data Scientist — это человек, который действительно хорошо разбирается в данных. И не просто данные, а БОЛЬШИЕ данные. Например, тонны информации, собранной за определенное время. Их задача — просеивать все эти материалы и находить закономерности, тенденции и важную информацию, которая может помочь компаниям принимать лучшие решения.
В наши дни специалисты востребованы и занимаются в самых разных отраслях. От финансов до электронной коммерции и энергетики — практически в каждой отрасли есть потребность в человеке, умеющем работать с данными.
Пример задач и работы
Например, у вас есть компания, которая производит солнцезащитные очки. Профессионал может изучить данные из социальных сетей, таких как Телеграмм, ВК, или Инст, чтобы узнать, что люди говорят о солнцезащитных очках. Он также может изучить информацию о продажах, чтобы понять, какие модели продаются лучше всего. Анализируя всю эту информацию, они могут помочь компании определить, какие модели выпускать в следующем сезоне или как улучшить свои маркетинговые стратегии.
Или, допустим, что вы работаете в медицинской компании. Как специалист по анализу данных, вы можете изучать сведения пациентов, чтобы понять, какие методы лечения лучше всего помогают при определенных заболеваниях. Вы можете использовать их, чтобы помочь врачам и медсестрам принимать, и разрабатывать более обоснованные решения по уходу за пациентами. Допустим, если вы заметите, что пациенты с определенным заболеванием лучше реагируют на определенное лечение, вы можете чаще рекомендовать им этот метод.
Банкам необходимо изучать данные для предотвращения мошенничества путем анализа операций клиентов. Компаниям розничной торговли для анализа данных о клиентах, с целью создания наиболее лучшего предложения. А энергетическим компаниям для оптимизации использования энергии и снижения затрат.
Разница между Data Scientist, бизнес-аналитиком и другими Data-специалистами
Профессии Data Scientist и Business Analyst часто используются как взаимозаменяемые. Но стоит отметить, что между этими двумя ролями есть некоторые ключевые различия.
Бизнес-аналитик — это человек, который фокусируется на использовании данных для решения конкретных бизнес-задач. Его цель — помочь организации работать более эффективно и результативно.
Хотя между этими двумя ролями есть некоторое совпадение, Data-специалист обычно обладает более техническими навыками, чем бизнес-аналитик. Дата-сайнтинтсу обычно удобно работать с такими языками программирования, как Python, Java или R, и они способны строить более сложные модели, чем это может сделать бизнес-аналитик. Бизнес-аналитики, с другой стороны, могут иметь больше знаний о бизнесе и лучше определять проблемы и решения.
Стоит также отметить, что существует множество различных типов направлений по анализу данных. Одни могут специализироваться на инженерии данных — создание инфраструктуры, необходимой для их сбора и хранения. Другие могут специализироваться на обработке естественного языка — обучение компьютеров пониманию человеческого языка. А другие могут работать над глубоким обучением машин распознаванию закономерностей в данных.
Поэтому, хотя между рассматриваемыми специалистами есть сходство, существуют также важные различия в навыках и направленности каждой роли. И в свою очередь, в направлении Data Science существует множество различных областей знаний.
Работа дата сайентистом
Data Scientist – незаменимый сотрудник везде, где надо делать прогнозы, совершать сделки, оценивать риски. Он может работать как в стартапах, так и в огромных корпорациях. В маленьких компаниях он обычно один и решает отдельные задачи. В крупных же, сотрудничает со многими коллегами: бизнес-аналитиками, программистами, сисадминами, инженерами, дизайнерами, менеджерами и прочими data-специалистами. Помимо этого, есть возможность работы удаленно или на фрилансе. Рассмотрим подобнее его работу.
Важные качества и навыки
Есть несколько навыков и качеств, которые необходимо иметь, чтобы добиться успеха в этой сфере. Ниже приведены описания некоторых наиболее важных:
- Любознательность: важно быть любознательным и заинтересованным в изучении новых вещей, поскольку область постоянно развивается.
- Страсть к развитию: изучения нового, посещение конференций и экспериментирование с новыми инструментами и методами.
- Внимание к деталям: необходимо отличное внимание к деталям, поскольку работа с данными требует высокого уровня точности.
- Критическое мышление: умение мыслить критически и аналитически, поскольку необходимо выявлять проблемы и разрабатывать творческие решения.
- Коммуникация: эффективно доносить свои выводы и идеи, как в устной форме, так и с помощью визуализации информации.
- Работа в команде: необходимость уметь хорошо работать в команде, поскольку проекты часто предполагают сотрудничество с коллегами из разных областей знаний и дисциплин.
В целом, чтобы стать успешным работником, требуется сочетание личных качеств, умения решать проблемы и технических навыков. Развивая их, вы сможете стать ценным членом команды DS и способствовать успеху бизнеса.
Требования и обязанности
Краткий обзор основных требований:
- Образование: многие работодатели требуют как минимум законченную онлайн-школу или степень бакалавра в смежной области, такой как информатика, статистика или математика.
- Технические навыки: вам потребуется знание языков программирования, таких как Python или R, а также программ статистического анализа, таких как SAS или SPSS. Также необходимо знать, как использовать такие инструменты, как Hadoop и SQL и др.
- Аналитические навыки: необходимо уметь анализировать большие массивы данных и выявлять закономерности и тенденции. А также хорошо разбираться в статистике и иметь опыт работы с алгоритмами машинного обучения.
- Знание специфики отрасли: в зависимости от отрасли, в которой необходимо работать, могут потребоваться специальные знания определенных типов данных или методов анализа. Например, дата сайентисту работающему в сфере здравоохранения, может потребоваться знание медицинской терминологии и умение анализировать электронные медицинские карты.
Обязанности:
- Сбор и очистка: специалисты отвечают за сбор данных из различных источников и обеспечивают их чистоту и отсутствие ошибок.
- Создание конвейеров: отвечать за создание конвейеров данных, которые позволяют автоматически собирать и обрабатывать большие массивы информации.
- Анализ: использовать статистический анализ, искуственный интеллект нейросетей и алгоритмы машинного обучения для выявления закономерностей и тенденций.
- Создание моделей: разрабатывать прогнозные модели и случаях вероятности, которые могут быть использованы для принятия решений на основе данных.
Плюсы и минусы профессии дата-сайентист
Эта интересная область предлагает множество возможностей для роста, развития, а также другие положительные факторы. Но есть и некоторые потенциальные недостатки, которые необходимо учитывать. Начнем с плюсов:
Минусы следующие:
Карьера и восстребовательность
Профессия Data Scientist становится все более актуальной в связи с ростом принятия решений на основе данных. Многие компании инвестируют в свои команды специалистов, и в этой области существует множество возможностей для роста и развития.
С точки зрения карьерной лестницы, существует несколько уровней, включая:
- Младший специалист дата-сайентист (junior – джуниор, новичок).
- Специалист по анализу данных (middle – мидл).
- Старший специалист (senior – сеньор).
- Менеджер или директор по Data.
В целом, рассматриваемая карьера похожа на другие технические профессии в it, с возможностями для роста и развития на каждом уровне. Поскольку принятие решений на основе данных становится все более распространенным, спрос на квалифицированных специалистов будет расти, что делает эту профессию интересным и прибыльным выбором.
Средний заработок
Его средняя заработная плата складывается из квалификации и опыта работы. Также на неё влияет местонахождение работодателя и отрасль работы.
По данным сайта jobfilter средняя зарплата Data Scientist в России в 2023 году составляет 95412 рублей в месяц.
Проанализировав основные агрегаторы и источники вакансий в России (хх.ру, карьера хабр, тру.ком и др.) было обнаружено более 1000 вакансий на момент написания статьи. Вот средние данные с разбивкой по опыту:
| Опыт | Junior (без опыта) | Middle (1-3 года) | Senior (от 3 лет) |
| Заработок руб./мес. | 35 000 – 100 000 | 80 000 – 250 000 | 150 000 – 500 000 |
| Кол-во вакансий хх.ру | Более 100 | Более 270 | Более 200 |
Если рассматривать работу фрилансера, то он получает от 100 до 350 тыс. рублей.
Возможно, вам интересно, сколько же он зарабатывает в США или Европе? Так вот в среднем, его заработная плата выше в 2-4 раза. По информации сайта вакансий indeed, в США средний специалист зарабатывает $134 683 в год, на момент написания статьи это более 850 тысячи рублей в месяц. В Европе заработная плата чуть ниже, где-то на 10-20% от США.
По опыту разделяют так:
| Опыт | Джун | Мидл | Синьор |
| ЗП $./год. | 70 000 – 100 000 | 90 000 – 140 000 | От 130 000 |
В Америке лучшие условия по оплате труда предлагают в Airbnb, eBay, Apple и запрещенные в России соцсети. В России же это многие банки и сервисы: Сбербанк, Тинькофф, Авито, Яндекс и др.
Где найти работу
Как уже отмечали ранее, вакансии предоставлены в различных сферах. Основные направления это:
Для поиска работы можно рассмотреть классические сервисы по её поиску, а также соцсети и зарубежные сайты.
Вот отличная подборка:
- Карьера хабр
- HeadHunter
- Работа.ру
- Indeed
- Glassdoor
- Kaggle
- DataJobs
- ТГ канал @datajob
- ТГ канал @datasciencejobs
Как стать Data Scientist´ом?
Всего мы выделяем три пути становления профессионалом. Многое зависит от вашего начального уровня и особенностей выбранного направления. Главное, стоит запомнить сразу, что серьезное обучение осуществляется только в комплексном подходе представленных вариантов.
ВУЗы
Если вы собираетесь поступать в учебное заведение России или СНГ, то стоит учесть, что многие из них не имеют как такового направления дата сайентинст. Его могут представить лишь зарубежные университеты. Но выход есть! Можно поступить на смежно направление с математической специальностью или программированием. Так можно значительно облегчить становление в карьере.
Вот список программ по широкому списку направлений бакалавриата и специалитета в Российских учебных заведениях.
Однако важно отметить, что многим работодателям требуется не только формальное образование, но и практический опыт и постоянное обучение. Поэтому, хотя диплом в области Data Science может стать отличной отправной точкой, важно также получить практический опыт в ходе стажировок, личных проектов или на онлайн-курсах.
Курсы
Следует сразу выделить основные преимущества курсов:
- Есть как для старта с нуля, так и для расширения знаний.
- Гибкий график обучения
- Структурированные знания
- Много практики, а не только теория.
- Портфолио будет набираться еще на изучении.
- Опытный наставник, который подскажет и ответит на любой вопрос.
- Стажировка после прохождения.
Минус в целом один: платное образование. Но стоит отметить, что многие онлайн-школы предоставляет рассрочку.
Вот подборка курсов, которые имеют самые высокие рейтинги и отзывы, как от работодателей, так и учеников:
- Профессия Data Scientist на Skillbox
Длительность в 1.5 года. Состоит из 8 программ. В конце у ученика будут 2 дипломные работы. Есть помощь в трудоустройстве.
- Data Science обучение — курсы машинного обучения на GeekBrains
Программа разработана совместно с компаниями Nvidia и “МегаФон”. ГикБрэинс гарантирует трудоустройство по окончании курса, а также составляет резюме совместно с учеником. Длительность — полтора года.
- Обучение на курсе Data Science с нуля от Нетологии
Обучение длится год и включает в себя вебинары и очные лекции в Москве. В конце ученик получит диплом о профессиональной переподготовке.
- “Data Scientist: старт в профессии” от Нетологии.
Курс от Нетологии, которую советуют больше половины учеников, прошедших обучение, а это наивысший результат по сравнению с конкурентами. Обучающая программа разработана под новичков, разработчиков и аналитиков.
Курс научит работать с базами данных с помощью SQL, использовать Python, обрабатывать данные, определять проблемы, проектировать модели машинного обучения, применять математику и статистику, обучать нейронные сети. Акцент делается на практику, ибо студент разработает 5 проектов в процессе. Программа продолжительностью 9 месяцев. Есть рассрочка до 24 месяцев.
- «Специалист по Data Science» от Яндекс Практикума
В процессе студент осваивает следующие технологии: язык программирования Python, инструмент Jupyter Notebook, контроль версий GitHub, язык данных SQL, библиотеки Keras, CatBoost, Scikit-learn и Pandas. В итоге получится junior специалист, способный анализировать большие объемы данных, применять машинное обучение и создавать/улучшать бизнес-продукты.
Также студент пополняет портфолио. Всего будет 16 разнообразных проектов, в числе которых и реальные. Освоить возможно за 8,5 месяцев. Есть рассрочка и помощь в трудоустройстве.
Самообучение
Главный плюс это финансовая доступность. Доступность информации можно тоже отнести к преимуществу, но стоит разделять её. Есть много источников и знаний, важно понимать какая информация устарела и не работает, а какая будет полезной. Также не стоит забывать, что воспользовавшись лишь только этим способом обучения, можно потратить очень много ценного ресурса – времени, а по итогу сильно отставать от тех, кто выбрал способы перечисленные выше.
Вот краткое пошаговое руководство о том, как стать специалистом по анализу данных:
- Изучите основы: Начните с прочной основы математики, статистики и информатики.
- Изучайте языки программирования: Изучите хотя бы один язык программирования, например, Python или R, и овладейте разработкой и кодом в совершенстве.
- Приобретите практический опыт: Ищите стажировки или должности начального уровня, которые позволят вам получить практический опыт в данной области.
- Создайте портфолио: Создайте портфолио проектов, над которыми вы работали.
- Продолжайте учиться: дата сайнс — это постоянно развивающаяся область, поэтому важно быть в курсе последних технологий и методов. Посещайте конференции, семинары и вебинары, чтобы обновлять свои знания и навыки.
- Общайтесь: Вступайте в профессиональные группы и посещайте мероприятия, чтобы общаться с другими коллегами и профи в смежных областях.
Чтобы обучится самостоятельно, требуется время и усилия, но, имея прочную основу в математике и информатике, практический опыт и стремление к постоянному обучению, вы сможете построить успешную карьеру в этой увлекательной области.
Материалы для самообразования:
- Бесплатный курс по машинному обучению от Google
- Бесплатная информация по data-science
- Курс на тему машинного обучения английском языке
- Книга «Наука о данных с нуля», Джоэл Грус
- Книга «Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных», Су Кеннет и Ын Анналин
- Книга «Python и машинное обучение»
Подводим итоги
Эта профессия считается одной из самых перспективных в последние годы. Однако, как и в любой отрасли, здесь есть свои трудности, особенно на начальных этапах. Тем не менее, при наличии усердия и решимости каждый может встать на путь становления специалистом по data science.
Вы выбираете между инженером, аналитиком и дата сайентиста? Или вы уже определились и решили сделать карьеру в области науки о данных? Независимо от того, на каком этапе процесса принятия решения вы находитесь, мы желаем вам удачи в поиске новых возможностей и достижении ваших профессиональных целей. Заодно поделитесь своими мыслями об этом в разделе комментариев ниже.
Ссылки на интересные материалы
- Статья «Краткая история DS».
- Статья «Один день из жизни дата-сайентиста».
- Телеграмм канал с полезными инструментами по теме – @ds_notes.
- ТГ канал «Библиотека data scientist’а» – @dsproglib.
- ТГ чат, в котором пользователи обсуждают вопросы, связанные с DS, Machine Learning и AI, делятся полезным опытом и обмениваются мнениями – @datasciencechat.
Видео по теме
