Профессия Data Scientist: как стать самым высокооплачиваемым специалистом в IT?

Введение в Data Science и профессию Data Scientist

Что такое Data Science?

Кто такой Data Scientist?

Эксперт в области Data Science необходим практически во всех сферах деятельности, начиная от промышленности и заканчивая стриминговыми сервисами. В секторе розничной торговли, например, специалист по данным анализирует информацию о поведении клиентов в магазине, разрабатывает модель для выбора наиболее выгодной цены, что в итоге приводит к увеличению среднего чека и прибыли компании.

Основная задача профессионала в области Data Science заключается в применении существующих алгоритмов и определении того, какие из них и в каких случаях стоит использовать.

Пример 1: Использование машинного обучения в Netflix
Искусственный интеллект Netflix, который предлагает сериалы и фильмы на основе предпочтений и просмотров пользователей, является результатом работы дата-сайентиста.

Пример 2: Использование машинного обучения в медицине
В медицине специалисты по данным играют важную роль в разработке предиктивных моделей для определения риска заболеваний у пациентов. Например, дата-сайентисты могут анализировать большие объемы медицинских данных, такие как результаты анализов и медицинские карты пациентов, чтобы создать модель, которая прогнозирует вероятность возникновения сердечно-сосудистых заболеваний.
Такие модели помогают врачам предотвратить развитие болезни и назначить подходящую профилактику для пациентов.

Пример 3: Использование машинного обучения в сфере финансов
В финансовой сфере дата-сайентисты также являются ключевыми игроками. Они анализируют данные о финансовых операциях, клиентах и рынках для выявления мошенничества и создания моделей кредитного скоринга. Например, дата-сайентисты могут разработать алгоритм, который определяет аномальное поведение в транзакциях и предотвращает мошенничество с кредитными картами.
Такие системы не только спасают клиентов от потери средств, но и помогают финансовым организациям уменьшить риски и потери.

Чем занимается специалист по обработке данных

Типичный рабочий день Data Scientist включает в себя выполнение разнообразных задач, направленных на сбор, обработку, анализ и визуализацию данных. Основные обязанности специалиста по данным могут включать:

К примеру, маркетологи хотят увеличить количество кликов на рекламные объявления:

Чем Data Scientist отличается от аналитика?

Data Scientist и аналитик являются разными специалистами, хотя их обязанности могут пересекаться в некоторых областях. Вот основные различия между ними:

1. Область знаний: Data Scientist обычно имеет более глубокие знания в области математики, статистики и машинного обучения, в то время как аналитик фокусируется на более общих знаниях о бизнесе, статистических методах и инструментах анализа данных.
2. Инструменты и технологии: Data Scientist часто работает с более сложными инструментами и технологиями, такими как Python, R, TensorFlow и другими платформами машинного обучения. Аналитик, с другой стороны, обычно использует такие инструменты, как Excel, SQL и BI-платформы (например, Tableau или Power BI) для анализа и визуализации данных.
3. Задачи: Data Scientist занимается созданием и оптимизацией алгоритмов машинного обучения для прогнозирования и определения скрытых закономерностей в данных. Аналитик, в свою очередь, проводит исследования, анализирует данные и предоставляет результаты в виде отчетов и дашбордов для принятия решений на уровне компании.
4. Сложность данных: Data Scientist часто работает с большими объемами неструктурированных или полуструктурированных данных, которые требуют сложных методов обработки и анализа. Аналитики, наоборот, чаще всего анализируют структурированные данные, которые хранятся в табличных форматах.

Хотя Data Scientist и аналитик различаются по ряду параметров, они также дополняют друг друга, вместе работая над общей целью — принятию данных на основе решений для оптимизации бизнес-процессов и роста компании.

Рабочий день Data Scientist’а

Data Scientist часто работают в офисной среде, хотя удаленная работа также становится все более популярной.

Они могут быть частью специализированных команд, таких как команды аналитиков данных или исследователей машинного обучения, или же сотрудничать с профессионалами из разных отраслей, таких как маркетологи, разработчики, менеджеры проектов и руководители компаний.

Коммуникация и взаимодействие с коллегами являются важной частью работы Data Scientist, так как они должны не только разрабатывать эффективные модели, но и объяснять результаты анализа данных и предлагать практические рекомендации для принятия решений.

Что должен знать и уметь Data Scientist?

Технические навыки и инструменты

Data Scientist должен владеть рядом технических навыков и инструментов, чтобы быть успешным в своей профессии. Вот некоторые ключевые навыки, которые могут пригодиться вам в качестве специалиста по Data Science:

1. Программирование: Знание языков программирования, таких как Python, является важным для анализа данных и создания моделей машинного обучения.
2. Статистика и математика: Знание статистических методов и математических концепций поможет вам лучше понять данные и алгоритмы.
3. Визуализация данных: Владение инструментами визуализации данных, такими как Tableau или Power BI, позволит вам наглядно представлять результаты анализа.
4. Базы данных и SQL: Знание SQL и опыт работы с базами данных помогут вам извлекать, обрабатывать и анализировать большие объемы данных.
5. Машинное обучение: Опыт работы с алгоритмами машинного обучения и библиотеками, такими как TensorFlow и Scikit-learn, позволит вам создавать и обучать модели для решения сложных задач.
6. Обработка естественного языка (NLP): Навыки работы с алгоритмами и инструментами NLP помогут вам анализировать и обрабатывать текстовые данные.
7. Большие данные и облачные вычисления: Опыт работы с технологиями больших данных, такими как Hadoop и Spark, а также облачными платформами, например, AWS, Google Cloud и Azure, даст вам возможность масштабировать свои проекты и использовать ресурсы эффективнее.
8. Софт-скиллы: Навыки общения, презентации и работы в команде также важны для успешного выполнения проектов и взаимодействия с коллегами и клиентами.

Технические знания необходимые для Junior Data Scientist

1. Основы статистики и математики.
2. Основы программирования: Владение языком программирования Python, владение SQL.
3. Основы работы с данными: Умение работать с различными типами данных, чистить и предобрабатывать данные для анализа и моделирования.
4. Основы машинного обучения.
5. Визуализация данных: Навыки использования инструментов для визуализации данных, таких как Matplotlib, Seaborn или Plotly.

Технические знания необходимые для Middle Data Scientist

1. Продвинутые навыки машинного обучения: Уверенное владение более сложными алгоритмами и техниками, такими как градиентный бустинг, нейронные сети и методы опорных векторов.
2. Оптимизация и настройка моделей: Умение оптимизировать и настраивать параметры моделей для улучшения их производительности.
3. Работа с большими данными и облачными платформами: Опыт работы с технологиями больших данных и облачными сервисами, такими как Hadoop, Spark, AWS, Google Cloud или Azure.
4. Обработка естественного языка (NLP) и/или компьютерное зрение: Опыт работы с алгоритмами и инструментами для анализа текстовых или изображений данных.
5. Продвинутые навыки программирования: Знание нескольких языков программирования и способность создавать сложные программы и приложения.

Востребованность профессии Data Scientist

Текущий спрос на специалистов Data Science

Спрос на Data Scientist продолжает расти во всем мире.

Они востребованы в разнообразных отраслях, таких как финансы, здравоохранение, маркетинг, IT, наука и многих других. Компании осознают важность анализа данных для повышения эффективности и конкурентоспособности, и поэтому все чаще обращаются к услугам специалистов в этой области.

Прогнозы: тенденции роста и развития

Сколько зарабатывает Data Scientist

Ожидаемые зарплаты на разных уровнях карьеры и пути карьерного роста для специалистов по Data Science могут варьироваться в зависимости от региона и опыта. Рассмотрим зарплаты и перспективы в Москве и Санкт-Петербурге:

Junior Data Scientist:

• Москва: 80 000 — 150 000 рублей в месяц
• Санкт-Петербург: 80 000 — 120 000 рублей в месяц

Middle Data Scientist:

• Москва: 120 000 — 220 000 рублей в месяц
• Санкт-Петербург: 100 000 — 190 000 рублей в месяц

Senior Data Scientist:

• Москва: 240 000 — 380 000 рублей в месяц и более
• Санкт-Петербург: 190 000 — 290 000 рублей в месяц и более

Сколько учиться на Data Scientist

Длительность обучения на Data Scientist может варьироваться в зависимости от выбранного образовательного пути и интенсивности занятий. Вот ориентировочные сроки обучения для становления Junior Data Scientist:

Важно заметить, что после завершения формального обучения, многие Junior Data Scientists продолжают самостоятельно изучать новые технологии, инструменты и методы, чтобы быть в курсе актуальных тенденций и развиваться в профессии.

Плюсы и минусы профессии Data Scientist

Как стать дата-сайентистом с нуля? Лучшие курсы Data Scientist:

Обзор курса Skillbox «Профессия Data Scientist»

Skillbox предлагает онлайн-курс «Профессия Data Scientist», который охватывает все ключевые аспекты работы с данными и позволяет студентам получить необходимые навыки для старта карьеры в области Data Science. Курс разработан с учетом актуальных требований рынка труда и включает в себя следующие основные темы:

1. Основы программирования: изучение языка Python и его библиотек для работы с данными.
2. Статистика и математический анализ: освоение основ статистики, вероятности и линейной алгебры.
3. Машинное обучение: обучение алгоритмам машинного обучения, включая классификацию, регрессию и кластеризацию.
4. Глубокое обучение: погружение в нейронные сети и их применение в различных задачах.
5. Обработка естественного языка (NLP): изучение техник анализа текста и создания моделей на основе естественного языка.
6. Визуализация данных: освоение инструментов для создания информативных и красивых графиков и диаграмм.

Курс предполагает практический подход к обучению, и студенты будут выполнять различные задачи, проекты и домашние задания для закрепления полученных знаний. По окончанию курса участники получат сертификат, подтверждающий их навыки в области Data Science, и будут готовы применять свои знания на практике, начиная карьеру Data Scientist.

4,6 из 5: рейтинг курса на основе 14 267 оценок.
Трудоустройство через 9 месяцев.
Авторы курса: эксперты из Сбера, Visa, Wildberries, ВТБ и EPAM
3 специализации: на выбор.
До 9 проектов: в портфолио
Подходит для обучения с нуля

🔥 ПОДРОБНЕЕ О КУРСЕ 🔥

Обзор курса Нетология «Data Scientist с нуля до middle»

Нетология предлагает комплексный онлайн-курс «Data Scientist с нуля до middle», который рассчитан на тех, кто хочет освоить профессию Data Scientist с абсолютного начала. Курс разработан опытными специалистами и нацелен на подготовку студентов к решению реальных задач в области Data Science. Основные темы курса включают:

1. Основы программирования: изучение языка Python и его библиотек, таких как NumPy, Pandas и Matplotlib, для работы с данными и визуализации результатов.
2. Статистика и математический анализ: освоение основ статистики, вероятности, линейной алгебры и математического анализа.
3. Машинное обучение: обучение алгоритмам машинного обучения и их применение для решения задач классификации, регрессии и кластеризации.
4. Big Data: освоение инструментов и методов работы с большими данными, таких как Apache Hadoop и Apache Spark.
5. Практические проекты: реализация реальных проектов для закрепления полученных навыков и понимания процесса работы Data Scientist.

Курс включает в себя теоретические занятия, практические задания и проекты, а также поддержку наставников, которые помогут студентам в освоении материала и решении задач. По окончанию курса участники получат сертификат, подтверждающий их компетенции в области Data Science, и будут готовы начать карьеру в качестве middle Data Scientist.

Высокий рейтинг школы
Внутренние митапы
Лучшая онлайн-программа по Data Science в 2019 году
Программа обучения — 21 месяц: 316 часов теории и 465 часов практики
Дипломный проект
Программа трудоустройства
Подходит для обучения с нуля

🔥 ПОДРОБНЕЕ О КУРСЕ 🔥

Обзор курса Skillfactory «Data Scientist»

Skillfactory предлагает курс «Data Scientist», который разработан для тех, кто хочет освоить современные методы и инструменты работы с данными, а также стать квалифицированным специалистом в области Data Science. Курс сосредоточен на практической подготовке и включает в себя следующие основные темы:

1. Основы программирования: изучение языка Python и его библиотек, таких как NumPy, Pandas и Matplotlib, для анализа данных и визуализации результатов.
2. Статистика и вероятность: освоение основ статистики, вероятности и линейной алгебры для понимания основ машинного обучения и анализа данных.
3. Машинное обучение: изучение алгоритмов машинного обучения и их применение для решения реальных задач классификации, регрессии, кластеризации и рекомендации.
4. Deep Learning и нейронные сети: освоение базовых принципов работы нейронных сетей, изучение TensorFlow и Keras для создания и обучения моделей глубокого обучения.
5. Практические проекты: реализация проектов на реальных данных, которые позволят закрепить полученные навыки и продемонстрировать компетенции потенциальным работодателям.

В процессе обучения студенты получают поддержку наставников и доступ к обучающим материалам, вебинарам, практическим заданиям и тестам. По завершении курса участники получат сертификат от Skillfactory, подтверждающий их навыки и знания в области Data Science, и будут готовы к успешной карьере в качестве Data Scientist.

Высокий рейтинг школы
После курсов студенты в среднем зарабатывают 180 000 ₽
Вернут деньги за обучение, если не найдете работу после окончания курса.
3 специализации на выбор
Подходит для обучения с нуля

🔥 ПОДРОБНЕЕ О КУРСЕ 🔥

Обзор курса Яндекс Практикум «Специалист по Data Science»

Яндекс Практикум предлагает обучающий курс «Специалист по Data Science», который ориентирован на студентов и профессионалов, желающих развивать свои навыки в области анализа данных и машинного обучения. Программа курса разработана с учетом актуальных требований рынка и охватывает ключевые компетенции, необходимые для успешной работы в данной сфере.

Курс состоит из нескольких модулей, каждый из которых посвящен определенной тематике:

1. Основы Python и математики для анализа данных
2. Предобработка и анализ данных
3. Основы машинного обучения
4. Обучение с учителем
5. Обучение без учителя
6. Временные ряды
7. Рекомендательные системы
8. Обработка текстов и NLP
9. Компьютерное зрение
10. Проектная работа

Курс предполагает практическую направленность, поэтому студенты имеют возможность применять полученные знания на реальных проектах и задачах. Таким образом, участники курса смогут составить портфолио, которое будет полезным при трудоустройстве.

Обучение проводится в формате онлайн, что позволяет студентам проходить материал в удобное для них время. В ходе обучения предусмотрена поддержка опытных наставников, готовых оказать помощь и ответить на возникающие вопросы.

Продолжительность курса составляет около 6-12 месяцев, в зависимости от интенсивности обучения. По завершении программы участники получают сертификат о прохождении курса, который подтверждает их навыки и знания в области Data Science.