Кто такой Data Scientist? За что ему платят от 200к+ в месяц?

Сегодня мы рассмотрим увлекательную, современную и востребованную профессию «Data Scientist». Перевод этого термина звучит как «ученый по данным» - это специалист, который анализирует информацию и выявляет закономерности. Иными словами, находит ответы на вопросы, поставленные руководством.

В кириллической культуре профессия Data Scientist может быть названа как "Специалист по данным / исследователь данных". Однако большинство компаний предпочитают использовать оригинальное название. Data Scientist работает с огромными распределенными базами данных, историческими записями, таблицами с миллионами пользователей и информацией со всего мира. Эти данные являются исходным материалом, над которым работают специалисты в этой области.

Работа Data Scientist не связана непосредственно с традиционной разработкой программного обеспечения, хотя имеет много общего с прикладным программированием. Этой профессии требуется умение качественно писать код на различных языках и активно использовать различные языки программирования и среды разработки. Однако, занимаясь анализом данных, вы будете работать именно с данными, а не создавать приложения или веб-сервисы в традиционном смысле.

Погружаясь в мир информационных технологий и программирования, начинающий специалист может решить сменить направление и сосредоточиться на обработке данных - став экспертом в этой сфере, отказавшись от традиционного линейного программирования.

Современное общество полностью зависит от цифровой информации, и объем данных постоянно увеличивается. Поэтому эта сфера деятельности привлекательна как для поверхностного изучения на пути к профессии программиста, так и для более глубокого погружения в нее. Это может послужить основой для будущей карьеры в сфере информационных технологий. Я надеюсь, что после прочтения данного обзора каждый новичок в этой области найдет ответы на свои вопросы и сможет определить, подходит ли ему данная профессия. В данной статье мы рассмотрим следующие аспекты:

Желаешь получить информацию на поставленные вопросы? Тогда начнем!

Кто же ты такой, могучий и таинственный Data Scientist? 🧑‍💼

Data Scientist - это специалист с широким кругозором в программировании, который занимается анализом данных и создает инструменты для решения бизнес-задач путем создания моделей машинного обучения на основе имеющихся данных. Профессионалы в этой области работают на пересечении трех ключевых сфер: математика/статистика/аналитика, машинное обучение и программирование.

Вознаграждение специалистов по анализу данных на данный момент является очень привлекательным и продолжает увеличиваться с каждым годом. Это неудивительно, поскольку все больше представителей бизнеса осознают важность глубокого анализа информации о потребителях. Приблизительная таблица заработных плат аналитиков данных выглядит следующим образом:

Зарплата для начинающего специалиста составляет от 70 000 до 120 000 рублей в месяц

Средний уровень заработной платы составляет от 197 000 до 250 000 рублей

Зарплата для Сеньора составляет от 190 000 до 300 000 рублей в месяц

Рекомендую заглянуть на этот ресурс, чтобы получить более точные данные о заработной плате в данной отрасли: исследование от кадрового агентства bgstaff.

Каждый профессионал в области анализа данных ценится как программисты, так и специалисты, работающие в различных сферах бизнеса. Сотрудничество с Data Scientist способствует ускорению разработки программных продуктов и увеличению прибыли компаний. Основная задача ученого по анализу данных заключается в выявлении скрытых закономерностей в больших объемах информации и использовании их для воздействия на различные процессы.

Всего 10-15 лет назад Data Science не считалась отдельной профессией - это была область, в которой работали обычные программисты или отделы аналитики в крупных компаниях. Однако сегодня Data Science стала самостоятельным направлением в информационных технологиях, которое активно изучается в университетах. Объем данных в мире постоянно растет, и нахождение закономерностей в них становится все более важным. Для эффективной и быстрой обработки больших объемов данных необходимы специализированные языки программирования и программные средства. Поэтому Data Science тесно связана с информационными технологиями и программированием. Именно по этой причине отделы "бумажной" аналитики постепенно уступают место IT-отделам, специализирующимся на обработке данных.Сегодня специалист по данным необходим практически во всех областях жизни - будь то крупное производство мебели, банковская сфера или технологичный стартап. Например, в розничной торговле аналитик данных изучает поведение клиентов, разрабатывает модели ценообразования, увеличивает средний чек покупателей и, в итоге, увеличивает прибыль компании. В магазине "Пятерочка" различные системы анализируют эффективность размещения товаров, расположение полок относительно друг друга и их привлекательность для покупателей. Специалисты используют данные о фактических покупках для оптимизации размещения товаров, чтобы стимулировать клиентов к совершению покупок. Таким образом, каждый товар на полке размещен с учетом оптимальных расчетов и анализа, чтобы максимизировать продажи и убедить тебя вернуться снова.

Задача специалиста по анализу данных заключается в разработке прикладных алгоритмов и определении их эффективного применения. Примером может служить система искусственного интеллекта Netflix, которая предлагает телепередачи и фильмы на основе ваших предпочтений - это результат работы специалистов по обработке данных и алгоритмов машинного обучения.

Если вы ищете другой вариант ответа на вопрос "Кто такой аналитик данных", то стоит обратить внимание на эту статью от РБК. В ней содержится полезная информация, которая может быть интересна вам в качестве дополнительного материала.

Чем живет Data Scientist 🧐

Как мы уже поняли, специалист по анализу данных занимается изучением информации. Это означает нахождение решений для определенных вопросов, поставленных перед ним руководством или владельцами компании. Важно отметить, что в работу входят не только теоретические аспекты - но и практические этапы, такие как сбор данных, их очистка от шума, подготовка к анализу и так далее.

Допустим, у нас есть компания, занимающаяся продажей автомобильных запчастей через сеть из 100 магазинов. За десять лет работы она накопила огромный объем информации о покупках клиентов: кто, что и когда приобретает в магазинах. Специалист по анализу данных может помочь этой компании найти ответы на вопросы, такие как "какие товары наиболее востребованы", "в какие дни недели продажи моторных масел наиболее активны", "какая цена привлекает покупателей больше всего" и другие. Получив эти ответы, компания сможет внести изменения в свой бизнес и улучшить свои результаты.

Перед тем как приступить к решению данной задачи, первоначально необходимо получить исходный набор данных. Затем следует провести очистку данных от "шума" - ошибочных заказов, аномально крупных или мелких заказов, отмененных заказов и прочего. После этого необходимо выбрать подходящую модель анализа данных и лишь затем приступить к поиску ответов на поставленные вопросы.

Основной перечень обязанностей аналитика данных:

Возможно полностью зациклить этот список и вернуться к начальной точке сбора данных или обучения модели, если выбранная модель не оправдала ожиданий 😉

Приведу другой пример: предположим, что клиент хочет увеличить доход от маркетинговых Email-рассылок. Ваша задача как Data Scientist - выявить основные факторы, влияющие на результаты рассылки (совершает ли клиент действие после прочтения письма или нет) и в итоге обеспечить эффективное взаимодействие с письмами. Вам необходимо определить, какой контент и изображения способствуют совершению покупок, а какие, наоборот, отталкивают потенциальных клиентов.

Для решения данной задачи с анализом электронных писем, специалист по данным сначала запросит у маркетологов информацию о рассылках, которая может быть сохранена в базе данных, таблице Excel или в почтовом сервисе. Затем профессионал проведет сбор и классификацию получателей писем на тех, кто отреагировал на предложение, и тех, кто проигнорировал сообщение. Далее будет проведена попытка определить характеристики, такие как пол, возраст, местоположение и другие факторы тех, кто ответил и тех, кто не ответил. Эти данные будут использованы в качестве первичного набора информации, который необходимо подготовить для последующего анализа.

После выполнения данной процедуры эксперт будет проводить оценку наличия достаточного объема информации для создания модели. При наличии необходимого количества данных специалист разработает алгоритм анализа этой информации. На последующем этапе компьютер будет проводить анализ исходных данных и выявлять значимые закономерности.

Чем Data Scientist отличается от аналитика 🧑‍💻

Часто возникает ситуация, когда люди путают Data Scientist и Data Analyst из-за схожести их задач. Оба специалиста работают с большими объемами данных и имеют значительный опыт в определенных областях. Тем не менее, между ними все же существуют определенные различия.

Главная задача специалиста по анализу данных заключается в проведении статистического анализа для решения вопросов и проблем. Его функции включают в себя сбор данных, выявление закономерностей и подготовку отчетов, которые помогают руководителям проектов или бизнеса принимать важные стратегические решения.

В отличие от аналитика данных, Data Scientist обладает не только умением анализировать и визуализировать данные, но и способностью создавать модели на их основе. Для этого необходимы навыки машинного обучения и глубокое понимание алгоритмов, которыми часто не владеет аналитик данных.

Другими словами, специалист по анализу данных имеет обширный опыт и глубокие знания в этой области. Он способен разрабатывать сложные модели и находить решения для более сложных задач.

Чем Data Scientist отличается от ML-инженера 🛠

Работа ML-инженера (инженера машинного обучения) продолжает труды специалиста по анализу данных, если тот достиг хороших результатов. В то время как исследователь данных стремится выявить закономерности и получить ответ на поставленный вопрос, специалист по машинному обучению ориентирован на автоматизацию обработки данных.

Задача ML-инженера заключается в обучении компьютера таким образом, чтобы он мог автоматически анализировать или обрабатывать определенную информацию. Исследователь данных в первую очередь опирается на свои знания и опыт. В то же время ML инженер полагается на использование компьютерных алгоритмов для достижения поставленных целей.

Аналитик данных проводит анализ информации, создает модели и проверяет их на практике. Основной задачей специалиста по машинному обучению является автоматизация процесса работы моделей, контроль их качества и устранение ошибок. В случае снижения точности модели инженер исследует причины и проводит переобучение алгоритма.

Что должен знать и уметь Data Scientist 🏓

Для успешной деятельности Data Scientist требуются два типа компетенций: технические (связанные с определенными языками программирования и средами анализа данных) и специализированные (связанные с конкретными областями, в которых работает специалист).

Основные навыки специалиста по данным в основном связаны с техническими аспектами, так как их основная задача - работа с информацией, а не с людьми. В целом, для успешной деятельности необходимы базовые навыки программирования и продвинутые умения в области анализа данных.

Технические навыки

Узко-профессиональные навыки

История науки о данных ⏳

Понятие "Data Science" возникло недавно (оригинал статьи на английском языке опубликован Forbes в 2013 году) для описания новой сферы деятельности, которая занимается анализом и систематизацией огромных объемов данных. Появление этой профессии во многом связано с быстрым увеличением объема данных, которое произошло в последние годы. В какой-то момент как бизнес-сообщество, так и научное сообщество начали видеть пользу и смысл в анализе больших объемов информации. Именно поэтому возникла эта новая профессия, которая набирает популярность.

Начало истории науки о данных отмечается 1948 годом, когда Клод Шеннон представил основные принципы коммуникации и обработки информации. Он ввел понятия информационной энтропии и избыточности, а также ввел термин "бит" для обозначения минимальной единицы информации. В общих чертах наука о данных зародилась в то время, когда была введена терминология "данные" и были разработаны первые концепции компьютеров и компьютерной информации.

В 1962 году ученый по имени Джон В. Тьюки предсказал, что электронные вычисления окажут влияние на анализ данных. Однако сегодняшняя наука о данных шагнула дальше его прогнозов, включая в себя передовые технологии, такие как обработка больших данных и сложный анализ, которые не были доступны в его время.

В 1981 году IBM представила свой собственный персональный компьютер, а через три года Apple выпустила первый Mac. В течение этого десятилетия компьютерные технологии стремительно развивались, но наука о данных была еще в зачаточном состоянии. Прошло почти три десятилетия, прежде чем компании осознали, что собранные данные имеют такую же ценность, как и физическое оборудование для их сбора.

В 1996 году Файад, Пятецкий-Шапиро и Смит выпустили книгу с названием "От анализа данных к обнаружению знаний в базах данных", где рассматривается история развития поиска ценной информации в данных с использованием различных терминов, таких как анализ данных, извлечение знаний, обнаружение информации и другие.

В начале 2000-х годов научные издания признали науку о данных как новую область исследований. Компании стали рассматривать данные как важный ресурс для увеличения своей прибыли. В докладе Бэбсон-колледжа за 2005 год отмечалось, что использование статистического анализа, количественного анализа и прогностического моделирования стали ключевыми элементами конкуренции.В 2009 году Хэл Вариан, главный экономист Google, выразил беспокойство относительно дефицита специалистов, способных анализировать обширные и доступные данные. Он подчеркнул важность умения понимать и извлекать ценность из этих данных, а также необходимость владения навыками доступа, понимания и передачи информации, полученной в результате анализа данных.

В настоящее время навыки обработки данных часто представляют собой отдельные научные дисциплины. Сегодня существуют как высокооплачиваемые профессии, так и признанные эксперты в этой сфере. Никто уже не сомневается в том, что для анализа данных необходимы опытные специалисты в этой области.

Требования к джуниору, мидлу и сеньору в профессии Data Scientist 🚀

Junior Data Scientist должен знать и иметь:

Middle Data Scientist должен иметь:

Требования к Senior Data Scientist:

Востребованность и перспективы 📈

В последние годы наблюдается стремительный рост спроса на специалистов по обработке данных. Отделы Data Science формируются как в крупных компаниях, так и в стартапах и небольших группах разработчиков, только начинающих свою деятельность на рынке. Потребность в анализе данных ощущается на всех уровнях бизнеса - будь то небольшой интернет-магазин или огромная корпорация.

Дефицит специалистов в определенных областях приводит к тому, что крупные компании соперничают за профессионалов Data Science и постоянно увеличивают заработные платы в этой сфере. Когда компании не могут сравниться с ценами других, они начинают обучать своих сотрудников IT специализации Data Scientist для решения специфических задач. Из-за ограниченного числа квалифицированных специалистов на рынке услуг по анализу данных сохраняется стабильный спрос, особенно на международном уровне. Поэтому при наличии опыта и мотивации можно достичь высокой заработной платы.

Как стать Data Scientist 📝

Получение степени в уважаемых учебных заведениях, таких как НИУ ВШЭ, МФТИ или МГУ, обычно занимает около пяти лет. Одним из преимуществ классического высшего образования является систематическое погружение в выбранную профессию, начиная с постепенного изучения основ и фундаментальных принципов. Однако недостатком является продолжительность обучения, которая не всегда доступна взрослым людям, у которых нет возможности уделить несколько лет новому образованию.

Проще всего выбрать онлайн-обучение, например на платформе SkillBox. Записаться на курс можно перейдя по этой ссылке - за 9 месяцев вы освоите основы профессии и получите помощь в последующем трудоустройстве. По мнению нашей редакции, это отличный и удобный способ войти в увлекательную и высокооплачиваемую сферу. Представьте себе - через 9 месяцев вы сможете начать работать с зарплатой около 120 тыс. рублей - и все это при условии, что обучение будет проходить дистанционно, не отвлекая вас от текущей занятости. [ Реклама. ЧУ ЧАСТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ СКИЛБОКС (КОРОБКА НАВЫКОВ), ИНН 9704088880, erid: LdtCKQ4B1 ]

После завершения обучения необходимо пройти стажировку или начать работу на позиции Junior в компании. Этот шаг является обязательным! Также рекомендуется активное участие в соревнованиях по Data Science и машинному обучению, практика в решении реальных задач и создании моделей. Победы и опыт участия в соревнованиях будут дополнительным плюсом при поиске работы.

Запоминаем 🧠

Специалист по анализу данных - это профессионал, который применяет информацию для достижения целей бизнеса. В своей деятельности он объединяет навыки программирования, машинного обучения и математики.

Основные задачи аналитика данных включают в себя сбор и анализ информации, создание моделей, а также проведение обучения и тестирования. Для успешной работы им необходимо обладать глубоким пониманием деятельности компании и специфики отрасли, в которой они действуют.

Сфера аналитики данных постоянно расширяется и открывает перспективные перспективы. Появляются новые увлекательные задачи, прогнозируется увеличение спроса и заработной платы для специалистов по данным в крупных компаниях.

Для того чтобы стать экспертом в области анализа данных, не обязательно обладать дипломом специализированного математического университета. Дополнительное образование, прохождение стажировок или начало карьеры с позиции младшего специалиста - вполне реальные пути развития.

Одним из ключевых вопросов является возможность стать специалистом по обработке данных и начать зарабатывать хорошие деньги в этой области. Вкратце, если вы на самом деле хотите этого, то вероятно да. Исходя из опыта нашей редакции, мы не встречали случаев, когда человек не смог бы войти в профессиональную сферу информационных технологий при наличии желания и систематическом обучении в течение хотя бы 1-2 лет. Это означает, что все зависит от вас!

🔥 Нравится? Подпишись! Вместе мы одержим победу над восстанием машин! 🔥

🚀 Кстати, ты можешь оказать мне поддержку и поддержать проект "Войти в IT" на платформе boosty! Там я выкладываю более уникальный и профессиональный контент, иногда даже немного личный. Хочешь увидеть, как я выгляжу в повседневной жизни? Тогда переходи по ссылке: Ссылка 🚀

Кстати, у меня также имеется Telegram-канал, где публикуются посты более легкого и веселого содержания. Загляните по ссылке!