Что делает Data Scientist?

  • date_range
  • face
  • chat_bubble_outline 0

Data Scientist — человек с отличными математическими и аналитическими способностями, и совсем необязательно это должен быть только программист. Чаще всего это направление интересно специалистам по прикладной математике и статистике, а также аналитикам. Data Scientist понимает, в каком виде данные воспримет компьютер и предоставляет ему их. Таким образом, компьютер может получить ценную информацию из полученных данных и использовать ее на благо. Например, на Data Science основаны Self-driving cars, персонализированные интерфейсы, медицинская система IBM Watson, подсказки на ресурсах типа Aliexpress, Amazon, Netflix.

Data Scientist работает с данными из разных источников: собирает их, структурирует, выделяет и синтезирует. Для него важно обеспечивать выводы и принимать действия, основанные на собранных данных. В своей работе специалист использует разные языки программирования — SAS, R и Python, а также аналитические методы. Работая с большими данными, нельзя обойтись без статистики, поэтому Data Scientist занимается еще статистическими тестами.

Data Scientist должен быть готов к упорной работе, ведь ему постоянно нужно искать идеальную формулу для обучения искусственному интеллекту. К тому же часто нет очевидного решения проблемы, поэтому среди всех алгоритмов специалистам приходится подыскивать соответствующий под конкретную задачу.

Сколько получает Data Scientist

По классике: чем больше опыта у Data Scientist, тем выше его ставка. К тому же, размер зарплаты зависит еще и от региона — например, в столичной компании ставка будет выше. А если вы еще знаете Python, Java и Hadoop, то ваша средняя зарплата вырастет на 5-14%.

В среднем «Data scientist» в Украине зарабатывает 20000 грн. Это медиана заработных плат по данным из 345 вакансий, размещенных на Work.ua.

Какие навыки нужны Data Scientist-у

— Языки программирования SAS, R или Python.
— дискретная математика, статистика и статистический анализ.
— базы данных MySQL и Postgres.
— Фреймворк распределенных вычислений Hadoop MapReduce.
— алгоритмы Machine Learning.
— высокий уровень коммуникации.
— технологии визуализации данных и отчетности.
— понимание предметной области.
– Знание английского будет преимуществом.

Достоинства:

— творческая работа с большой свободой действий.
— Многочисленное коммьюнити, где можно прокачать свой уровень.
– Необязательно быть программистом, чтобы начать свою карьеру в этой области.
– Перспективная и востребованная профессия в современных IT-реалиях.
– Можно работать как в офисе, так и удаленно.

Недостатки:

— зарплата и карьерный рост ограничены.
– Большинство компаний заинтересованы в специалистах уровня middle и выше.
– Постоянно необходимо искать пути для новых решений. Хотя это не всегда плохо 🙂
– Очень большая часть заключается в исследовательской работе – никогда нет очевидного решения проблемы.
– Нужно иметь хорошую базу для старта карьеры.

Насколько востребованы Data Scientist-ы

С начала 2010-х годов Data Scientist считается одной из самых привлекательных, высокооплачиваемых и перспективных профессий. И это неудивительно. Прогрессивная сфера IT не может обойтись без такой находки, как работа с данными. Следовательно, количество проектов, где нужны Data Scientists будет только расти. Более того, некоторые компании уже создали отделы по Data Science/ Machine Learning и развивают эту услугу.

Поделиться в соц. сетях
Выберите регион