Кто такой Data Scientist, почему он так много зарабатывает и как им стать
Кажется, все вокруг только и говорят о Data Science. Её нарекают профессией будущего, а за последние несколько лет спрос на качественных специалистов только возрастает. В статье мы подробнее рассказываем о направлении — от сути работы и уровня зарплаты в России и зарубежом до онлайн-курсов, на которых можно освоить профессию с нуля.
Data Scientist — кто это?
В своих кругах его шуточно называют человеком, который знает статистику лучше, чем Software Engineer, и программирует лучше, чем средний статистик. Дата-сайентиста можно назвать экспертом по анализу массивов данных, который обладает техническими навыками для решения сложных задач, а также любопытством, чтобы эти задачи ставить.
Это уникальный сплав навыков. Он делает удивительные находки и воплощает фантастические истории — и всё благодаря данным. Так высказался о специальности DJ Patil, главный научный сотрудник отдела научно-технической политики Штатов. Ему можно верить.
Чем на самом деле занимается Data Scientist?
Он находит новые пути для решения сложных задач, которые связаны с разными ограничениями — техническими, методологическими и любыми другими. Специальность требует реальных и практических знаний методов статистического анализа данных, навыков построения математических моделей (от нейронных сетей до кластеризации, от факторного до корреляционного анализов), работы с большими массивами данных и уникальной способности находить закономерности.
Вне зависимости от направления деятельности, каждый специалист по Big Data занимается примерно одинаковыми вещами:
– Собирает большие массивы данных и изменяет их для удобной работы;
– Решает бизнес-задач с помощью анализа данных;
– Работает с языками программирования: SAS, R и Python;
– Работает со статистикой, включая статистические тесты и распределения;
– Проводит аналитику, в том числе владеет машинным обучением и текстовой аналитикой;
– Выявляет закономерности, которые помогают достигнуть конечного бизнес-результата.
В зависимости от специализации в результате работы получаются модели, прогнозирующие поведение пользователей в сети, погоды, курсов валют. Рекомендации музыки и фильмов, исходя из ваших предпочтений, — тоже Data Science.
Для эффективной работы хороший специалист должен знать:
– статистику и машинное обучение;
– языки программирования SAS, R или Python;
– базы данных MySQL и Postgres;
– технологии визуализации данных и отчётности;
– Hadoop and MapReduce.
⠀
Сколько зарабатывает Data Scientist?
⠀
Специалистом по Big Data можно работать практически везде, ведь каждой сфере бизнеса нужен анализ данных. Фриланс, удалёнка или офис — любой вариант доступен. Что же касается зарплаты, то здесь даже младший специалист получает больше, чем среднестатистический россиянин.
Например, средняя зарплата Data Scientist в США — $91 тыс в год, причём она прямым образом зависит от опыта работы.В России цифра составляет от 60–70 тысяч рублей в месяц для новичков и доходит до 220 тысяч для опытных специалистов.
По данным HH.ru на май 2020 года получилась вот такая картина:
Москва: 80–300 тыс рублей
Санкт-Петербург: 70–270 тыс рублей
Регионы: 30–120 тыс рублей
Много специалистов требуется в банковскую сферу, что подразумевает белую зарплату, ДМС и официальный отпуск. Другие фирмы открывают удалённые вакансии, поэтому неважно, где именно вы живёте, устроиться можно и на столичную компанию.
Как стать Data Scientist?
Если вы хотите заняться Data Science, то вам точно понадобятся навыки владения Python, учебник по математическому анализу и готовность учиться. Даже если у вас нет элементарных знаний, многие школы готовы обучить профессии с нуля. Приводим в пример несколько онлайн-курсов.
1. Профессия Data Scientist от Skillbox
18 месяцев изучения инструментов Data Science и Machine Learning. Курс содержит 8 блоков из 93 тематических модулей. Подходит для новичков в IT, начинающих программистов и аналитиков.
В программе: основы аналитики, статистики и теории вероятностей, машинное обучение, английский для IT-специалистов. Обучение под руководством личного наставника. В закрытом чате можно пообщаться с сокурсниками и преподавателями. По окончании курса выпускники получают диплом, проходят собеседования и стажировку.
⠀
2. Профессия Data Scientist от Нетологии
170+ часов практики написания предиктивных моделей для оптимизации бизнес-процессов. Грамотное управление данными и построение прогнозов с помощью нейросетей. Навыки машинного зрения и анализа текстов. Курс позволит прокачаться в профессии аналитикам и специалистам IT.
Продвинутая работа с БД, анализ данных на Python и создание рекомендательных систем. Студенты смогут использовать Machine Learning для бизнес-решений. Портфолио пополнится 5 крупными проектами, а эксперты помогут составить резюме и подготовиться к собеседованию.
⠀
3. Полный курс по Data Scientist от Skillfactory
Начальный онлайн-курс Data Science предназначен на новичков и длится 12 месяцев. За этот период учащиеся знакомятся с основами машинного обучения и работы с нейросетями.
В программу входит изучение азов проектирования, Python, визуализации данных в Pandas, Matplotlib, Seaborne и работа с информационными хранилищами. Предусмотрены курсы-тренажеры, индивидуальное сопровождение ментора, соревнования и хакатоны. Помощь в разработке не менее 10 проектов для портфолио. Выпускникам курсов выдаётся диплом об окончании курса.
⠀
4. Факультет «Искусственного интеллекта» в GeekBrains
18 месяцев изучения Data Science с нуля. Содержит 7 блоков. Подходит новичкам. Способствует продвижению в профессии специалистов по машинному обучению, искусственному интеллекту, анализу данных и Data Science.
Эксперты познакомят студентов с технологиями машинного обучения и нейронными сетями, научат решать бизнес-задачи. Ведение куратора и освоение английского для IT-специалистов. Дипломированным выпускникам гарантировано трудоустройство.
После обучения вас ждёт разнообразный выбор вакансий, потому что на специалистов по Big Data сейчас большой спрос. Не теряйте время и вливайтесь!
Материал опубликован на канале Яндекс.Дзен и в социальных сетях: ВКонтакте, Facebook и Telegram.
