Data scientist: кто это, чем занимается

Кто такой Data Scientist и чем занимается?

Данные — основной объект исследования в Big Data. Вопреки стереотипам, аналитики Data Scientist работают не только в крупных компаниях. В молодой индустрии Big Data инженеры, математики, программисты и трейдеры создают визуальные модели, формируют бизнес-сценарии и тестируют их. Прогнозы экспертов интересны широкому кругу лиц — компаниям, частным предпринимателям, государственным учреждениям. Анализ Big Data — это не только статистические обзоры, но и предвидение будущих событий, вероятность которых можно вывести с математической точностью. Курс Data Scientist от Skillbox отличается насыщенной программой. Слушателей знакомят с нейронными сетями, инфографикой, работой в библиотеках.

Где учиться на data scientist

Существуют краткосрочные курсы по работе с большими данными. Так, на платформе Synergy Academy программа длится шесть месяцев. Здесь учат понимать основы статистики, проектировать базы данных, программировать на Python, создавать и обучать модели, анализировать big data. Курс подходит даже новичкам и начинающим программистам.

У нас в Центре карьеры был интересный кейс, когда выпускник курса Data science с 25-летним опытом работы инженером трудоустроился в крупную компанию на российском рынке. Ещё до обучения он самостоятельно изучал SQL, ему нравилось оптимизировать свою работу инженера-проектировщика.

Наталья Берлатонова, Центр карьеры Корпорации «Синергия»

Высшее образование в сфере data science можно получить на факультете искусственного интеллекта в университете «Синергия». На программе бакалавриата студенты изучают программирование на Python, методы машинного обучения, теорию информации и кодирования, работу с большими данными и углублённый анализ данных, компьютерное зрение, алгоритмы и структуры данных.

После выпуска, как правило, учёба не оканчивается. Data scientist должен быть всегда в тренде. Эксперты советуют читать блог на Medium и статьи на arxiv.org: в них публикуют свежие новости из сферы data science и machine learning. Полезно вступить в сообщество аналитиков данных: больше 12 тысяч юзеров общаются в slack-чате ODS (Open Data Science) и делятся советами.

Составить представление о принципах профессии можно, прочитав книги:

«Data Science. Наука о данных с нуля» Джоэла Граса.
«Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel» Джона Формана (да, чтобы применять big data в своём бизнесе, даже не надо кодить).
Data Science for Business Фостера Провоста и Тома Фоусетта (на английском языке).
Data Smart Джона Формана (на английском языке).

Высшее образование

Получи профессию в сфере искусственного интеллекта

На факультете искусственного интеллекта вы научитесь обрабатывать и анализировать большие объёмы данных, изучите архитектуру информационных систем и структуру нейронных сетей, создадите собственное приложение или даже робота, которые улучшат жизнь людей. Уже во время обучения сможете устроиться на работу и получать от 150 тысяч рублей.

Узнать, как поступить

Где требуются Data Scientist?

Технологии искусственного интеллекта проникают во все сферы жизнедеятельности, даже если мы этого не замечаем. Приведем примеры направлений бизнеса, где уже сейчас востребованы специалисты по анализу данных.

Финансовая сфера. С помощью разработанных программных решений, созданных специалистами по анализу данных, возможно отслеживать необычное поведение пользователей и выявлять случаи мошенничества. Также с помощью этих решений можно управлять рисками, прогнозировать изменения котировок на биржах, а также предсказывать цены на акции и другие финансовые инструменты.
Маркетинг. Специалисты по анализу данных разрабатывают системы, основанные на анализе данных, которые позволяют создавать портреты покупателей и предлагать им индивидуальные маркетинговые предложения, проводить email-рассылки, а также использовать рекомендательные системы на маркетплейсах и других платформах. Сбор и анализ данных о посетителях сайтов позволяют оптимизировать рекламные кампании.
Банковская сфера. Специалисты по анализу данных участвуют в создании скоринговых систем для банков. Эти программные решения обрабатывают большие объемы данных и принимают решение о выдаче кредита или его отказе клиенту.
Социальные взаимодействия. Специалисты по анализу данных разрабатывают алгоритмы для базового взаимодействия с клиентами. На основе анализа данных, они формируют варианты ответов в чатах и создают скрипты для голосовых помощников.
Логистика. Аналитики по данным строят оптимальные маршруты с точки зрения скорости и стоимости перевозок на основании анализа данных.

Data Scientist – кто это такой, достоинства и недостатки профессии и сколько можно заработать

В статье рассказываем о специальности Data Science: что это такое, применение в бизнесе, сколько можно заработать, где обучаться. Data Science в прямом переводе это звучит как «Наука о данных». Практический онлайн-курс «Data Scientist (Дата Сайентист)» от Eduson: стань сайентист специалистом по биг дата с нуля, обучение профессии Data Science с трудоустройством для начинающих. Программа, преподаватели и цена онлайн-обучения по профессии Data Sci. Статистика зарплат на должности Data Scientist, узнайте, сколько в среднем зарабатывает Data Scientist, в каких компаниях самая высокая и самая низкие оплаты труда на позиции Data Scientist в России.

Плюсы и минусы профессии

Сегодня специализация в технологиях, основанных на работе ИИ, имеет ряд преимуществ:

Высокий спрос на рынке труда, поскольку цифровизация предприятий и бизнеса вышла из модного тренда и становится уже must-have для производств.
Высокая зарплата. Зарплата в РФ может значительно варьироваться в зависимости от опыта и уровня квалификации, а также от компании и региона.

Например, на момент написания статьи на сайте hh.ru размещено 219 вакансий Data Scientist с указанным размером дохода, из них 159 (72,6%) — с зарплатой от 100 тыс. рублей. Это выше средней во многих регионах.

Интеллектуальный вызов. Работа дата-сайентиста — это всегда интересные и сложные задачи, ведь глобальная цель его профессии в том, чтобы сделать жизнь клиентов проще и удобнее, а бизнес — прибыльнее. А это подразумевает баланс между желанием прогресса и техноэтикой, чтобы не переходить черту, за которой будут в опасности персональные данные людей, денежные средства и т. д.
Широкие возможности карьерного роста. У дата-сайентистов есть разделение на джуниор-, мидл- и сеньор-уровни. Кроме того, у них есть большие перспективы стать продакт-менеджерами, поскольку их стык знаний и накопленный опыт в перспективе поможет управлять развитием продукта или услуги в целом. Еще один вариант развития карьеры — переход в ML-инженера, чтобы проектировать и оптимизировать уже не просто модели извлечения информации из базы данных, но и сами базы.

Однако эта профессия имеет и существенные недостатки:

Необходимость постоянного обучения. Инструменты ИИ постоянно обновляются, и чтобы оставаться востребованными, придется постоянно обновлять собственную экспертизу и следить за тем, что делают конкуренты. Появление и массовое распространение ChatGPT — образец того, как одна компания заставила напрячься всех техногигантов, включая «Большую четверку».
Неопределенность в работе. У дата-сайентистов могут быть очень разнообразные задачи, в которых не всегда очевидно как решение, так и результат. Это может повлиять на повышение уровня фонового стресса, ведущего, в свою очередь, к профессиональному выгоранию и общему ухудшению здоровья.
Высокий риск ошибок. При обработке и анализе большого объема данных риск допустить ошибку с серьезными последствиями выше. В работе дата-сайентистов ошибки могут быть к тому же сопряжены с прямыми финансовыми потерями бизнеса.

Читать по теме: Специалист по данным: как эта профессия изменилась за 10 лет

Data Scientist — кто это и что делает

Дословно Data Scientist переводится как «ученый данных». Но деятельность у такого специалиста не научная, а практическая: он работает с данными компании, анализирует их, ищет зависимости, делает выводы на их основе и при необходимости строит визуализации. Для этого Data Scientist использует разные математические алгоритмы, специальное программное обеспечение и инструменты разработки.

Из более привычных специальностей Data Scientist ближе всего к программисту и бизнес-аналитику.

Данные, с которыми работает Data Scientist, могут быть любыми: звук, текст, фото, видео, таблицы, документы. Если у вас есть любые данные и нужно их проанализировать — это работа для Data Scientist.

В сфере данных работают и другие специалисты, например, Machine Learning Engineer, Data Engineer или Data Analyst. У них более узкая специализация, например, Machine Learning Engineer меньше занимается анализом данных, в основном разрабатывает модели машинного обучения. Data Scientist — более широкий термин, который обозначает человека с разными компетенциями в области анализа данных.

Обычно компании на старте нанимают одного Data Scientist. В будущем, если разноплановых задач, связанных с данными, станет слишком много, можно нанять несколько таких специалистов, то есть создать целый отдел Data Science.

Описание работы Data Scientist, его роль и профессиональные обязанности

Специалист по данным должен знать, как решать проблемы с использованием данных, чему помогают знания математики, статистики и вычислительных алгоритмов. Буквально несколько лет назад о профессии Data Scientist мало кто знал. Что это за специалисты по данным, чем они занимаются? В силу малой известности данной специальности люди не стремились ее осваивать. В специалистах по данным было мало нужды и еще меньше признания.

Сегодня специалисты по данным поднялись по карьерной лестнице ИТ-корпораций и стали одними из ведущих, востребованных и высокооплачиваемых специалистов по всему миру. Спрос на специалистов Data Scientist значительно возрос, в первую очередь из-за развития технологий больших данных и той роли, которую большие данные играют в принятии бизнес-решений.

Исследуя науку о данных, компании могут максимизировать накопление больших данных. С этой целью специалисты по обработке и анализу данных должны получать данные, чтобы делать значимые выводы, которые они сообщают остальной команде. Data Scientist специалист должен уметь находить смысл в необработанных данных, фактах и числах, а затем применять их для решения реальных проблем. Компания или организация нанимает специалиста по обработке и анализу данных для предоставления решений и предоставления основанной на фактах информации, помогающей в принятии решений.

Кто он, Data Scientist?

Вообще-то Data Scientist — профессия, окруженная разными мифами. В глазах одних Data Scientists — это подобие шаманов, способных из «больших данных добывать нефть», причем знаний в области бизнеса от них не требуется. Другие причисляют к этой профессии вообще почти любого программиста: умеешь программировать — умеешь работать с данными.

Мне ближе определение, которое дает специалист по биологической статистике Джеффри Лик из Университета Джонса Хопкинса. Data Scientist — это специалист, владеющий тремя группами навыков:

IT-грамотность — программирование, придумывание и решение алгоритмических задач, владение софтом;
Математические и статистические знания;
Содержательный опыт в какой-то области — понимание бизнес-запросов своей организации или задач своей отрасли науки.

Причем вакансии, подразумевающие эту специализацию, могут называться по-разному. Среди самых популярных названий — аналитик Big Data, математик или математик-программист, менеджер по анализу систем, архитектор Big Data, бизнес-аналитик, BI-аналитик, информационный аналитик, специалист Data Mining, инженер по машинному обучению и многие другие.

Сколько зарабатывают дата сайентисты в российском IT?

Зарплаты Консалтинг, Продакт менеджмент, Data Science, ML — Fless	Младшему дата-аналитику компании готовы предложить заработную плату от 97 400 рублей. Это средняя зарплата data-аналитика по России. В Москве средняя зарплата junior data-scientist начинается от 3 млн 480 тыс. рублей в год.
Вакансии «Data Science» \|	Средние зарплаты data science. Мы посчитали средние зарплаты по всей России на основе вакансий сайта и других порталов по поиску работы.
Работа data science в Москве — 403 вакансии	Специалисты по Data Science — аналитики, которые не просто анализируют данные и делают выводы, но и строят модели на их основе. На рынке много разных аналитиков, поэтому разберём на примерах. Измерение эффективности рекламной кампании — работа для аналитика данных.
Профессия Data Scientist: обучение, плюсы и минусы, зарплата	Практический онлайн-курс «Data Scientist (Дата Сайентист)» от Eduson: стань сайентист специалистом по биг дата с нуля, обучение профессии Data Science с трудоустройством для начинающих. Программа, преподаватели и цена онлайн-обучения по профессии Data Sci.
Начни год правильно. Ищем работу с зарплатой от рублей	Даже начинающий специалист по data science может рассчитывать на зарплату от 70 000 рублей, а для аналитиков с опытом вполне реален и оклад от 300 000 рублей за месяц.

Нетология

Время обучения: 1 годКому подходит: новичкам, разработчикам, аналитикамКак проходит обучение: практические занятия, выполнение домашних, лабораторных, проектных работ, работа с преподавателем, защита диплома, финальный хакатонПолучаемые навыки: работа SQL, использование Python, библиотеки, проверка данных, определение проблем, построение модели машинного обучения, применение математики и пр.Наставники: технический директор, аналитик Яндекс.Метрики, руководители в известных организациях и др.Стоимость: 3510 руб. в месяцИтоги: диплом, портфолио, доступ в профессиональные сообщества, помощь в трудоустройстве

Кто такой Data Scientist и чем он занимается?

Data Scientist — эксперт, обладающий навыками ставить и решать нестандартные технические задачи, анализируя и обрабатывая большие объёмы информации.

Его работа заключается в сборе, тестировании, обработке и анализе данных с помощью кода.Профессиональный Data Scientist должен:

хорошо разбираться в статистическом анализе;
иметь опыт в построении математических задач;
обладать умением одновременной работы с большим объёмом информации и находить устойчивые взаимосвязи;
владеть языками программирования SAS, R или Python;

свободно ориентироваться в информационных базах MySQL и Postgres;
уметь визуализировать сведения с помощью технических способов и составлять отчётность;
иметь хорошие знания по математике, линейной алгебре, теории вероятности;
иметь представление о Hadoop and MapReduce.

К примеру, такой специалист изучив спрос на конкретную продукцию, может прогнозировать продажи на следующий год.

Несмотря на разные направления деятельности, все Дата-сайентисты занимаются практически одним и тем же:

осуществляют массовый сбор и обработку информации, применяя методы науки о данных (Data Science);
работают с языками программирования: SAS, R и Python;
ищут закономерности и связи;
составляют прогнозы;
разрабатывают и программируют модель машинного обучения и внедряют её.

За счет этого они могут предсказывать: как будет вести себя пользователь в сети, какой будет курс валют и какие погодные условия ожидают и т.д

Сколько стоит специалист по данным

На сегодняшний день только треть спроса на Data Science специалистов может быть удовлетворена. Недонасыщенный рынок не может предоставить компаниям квалифицированные кадры в области Data Mining или прогнозной аналитики, что ведёт к росту спроса и зарплат.

Согласно исследовательскому центру рекрутингового портала Superjob, зарплатные предложения для специалистов без соответствующего опыта работы в Москве начинаются от 70 тысяч рублей, в Санкт-Петербурге — от 57 тысяч рублей.

Для следующего зарплатного уровня от соискателей потребуется наличие глубоких знаний методов статистического анализа данных, навыков построения математических моделей (нейронные сети, кластеризация, регрессионный, факторный, дисперсионный и корреляционный анализы и т.п.), а также опыт работы с большими массивами данных и умение выявлять закономерности. Для таких специалистов зарплата может достигать 110 тысяч рублей в Москве и 90 тысяч рублей в Петербурге.

Специалисты с опытом построения коммерчески успешных сложных моделей поведения целевой аудитории с помощью инструментов глубокого исследования данных (Data Mining) могут рассчитывать на максимальный доход. Для них зарплатные предложения в Москве — до 220 тысяч рублей, в Петербурге — до 180 тысяч рублей.

Как Data Scientist строит карьеру

Ступени карьеры в Data Science, в целом, типичны для всей IT-отрасли.

Джуниор нуждается в более детализированной постановке задач, его нужно направлять и объяснять, как решать некоторые задачи. Он готовит данные, очищает их от ошибок, делает простую обработку, строит сводные таблицы.
Мидл может сам выполнить стандартные задачи, помощь ему нужна только в нестандартных ситуациях. Занимается машинным обучением и созданием алгоритмов.
Синьор имеет несколько готовых проектов, может принять задачу от бизнеса и сам решить ее. Может обработать большие данные и визуализировать результаты, работает со сложными фреймворками.

Можно перейти в Chief Data Officer и управлять Data-проектами или выбрать специализацию, например обработку текста или изображений.

Что делают специалисты в области Data Science?

На плечи Data Science-специалиста ложится весь спектр задач, касающихся сбора и обработки информации, от выбора источников данных до их корректной репрезентации.

Специалист в этой области должен:

Применять математические структуры, знания в области статистики и уникальные для обработки данных алгоритмы, чтобы управлять гигантскими объемами информации, поступающей из разных источников.
Использовать широкий ассортимент инструментов и техник: от сортировки строк в SQL-базах данных до интеграции данных в сторонние программные продукты.
Использовать искусственные интеллект и machine-learing модели, чтобы доставать из полученной информации крупицы наиболее критически важных данных.
Самому создавать приложения и утилиты для обработки информации.
Визуализировать и подавать полученные данные так, чтобы другие члены команды, руководство и инвесторы получили ответы на все задаваемые вопросы в рамках своих компетенций.
Объяснять вышестоящим коллегам, как можно задействовать полученную информацию для улучшения существующих продуктов, повышения прибыли компании или эффективности разработок.

Такой набор навыков в одном сотруднике встречается довольно редко, отсюда и высокие зарплаты у дата-сайентистов вкупе с высоким спросом на специалистов из этой области.

Отдельные направления в Big Data

Рассказ про профессию дата саентист будет неполным без акцента на облачные вычисления и Data Mining. Это два краеугольных камня, благодаря которым работа с большими данными стала настолько популярной.

Что такое Data Mining

Термин Data Mining невозможно перевести на русский напрямую, прямой перевод «сбор данных» никак не отражает его сути. А одна кроется в поиске скрытой информации в больших массивах. Задача этого направления — извлечь неявные тенденции и закономерности там, где их якобы не может. Традиционные шаблоны и алгоритмы здесь работают не очень хорошо, поскольку они стремятся сглаживать экстремумы и отсеивают показатели, выходящие за рамки нормы.

Data Mining интересное направление в науке и бизнесе

Однако если произвести синтез, разбить массив на несколько групп, и уже по ним проводить анализ, результат может оказаться весьма интересным. Впрочем, алгоритм поиска не сильно отличается от стандартного, применяемого в традиционном дата сайнс. Главная особенность заключается в поиске и обнаружение аномалий, которые очень сильно выбиваются из общей картины. Для этого требуется изменить некоторые правила, ввести новые ассоциации и классификации.

Облачные вычисления в Data Science

При обработке больших массивов данных всегда остро стоит вопрос машинных ресурсов. Даже большие компании не имеют возможности каждому своему сотруднику предоставить оборудование достаточной производительности.

Только благодаря выходу в облако стали доступными высокопроизводительные вычисления. Доступ к облачным инфраструктурам легко получить из любой точки мира, где есть интернет. Это дает возможность командам экспертов совместно работать над одним и тем же проектом, а технологии с открытым исходным кодом позволяют упростить работу по настройке и поддержанию глобальных систем.

Более того, отдельные поставщики облачных услуг также предлагают готовые наборы инструментов, которые позволяют специалистам по обработке данных создавать модели без программирования, что еще больше упрощает доступ к аналитическим данным.

Как Data Science связана с облачными решениями

Помимо перечисленных выше инструментов, специалистам в области Data Science необходимо ознакомиться с тем, как функционируют облачные решения.

Дело в том, что дата-сайентистам приходится работать с колоссальными объемами данных. Взаимодействовать с ними, используя локальные машины, слишком затратно по времени. Стандартным компьютерам попросту не хватает мощности для запуска массивных процессов по анализу данных и их обработке.

Облачные кластеры позволяют запускать процедуры по обработке и сбору информации в сети, используя масштабные сети компьютеров, связанных между собой.

Для этого используются сервисы в духе Amazon S3, Microsoft Azure и Google Clouds. Они позволяют корпорациям обрабатывать неограниченный поток данных из различных источников, запуская в облачных кластерах специализированное ПО и ИИ-модели на мощных облачных компьютерах.

Также облачные решения упрощают работу Data Science-специалистов, так как им не приходится заниматься поддержкой ПО, его обновлением и т.п.

Где работают дата-сайентисты

Компетенции дата-сайентиста нужны в любой сфере, собирающей большое количество баз данных.

В финтехе дата-сайентисты работают с отчетами, транзакциями, кредитными оценками, чтобы предлагать инвестиционные стратегии, прогнозировать рынок и оценивать риски.
В доказательной медицине анализ генетических данных, клинических исследований и медицинских записей используют для определения эффективности лекарств или методов лечения.
В логистике обрабатываются данные о транспортных потоках для оптимизации маршрутов и расписаний, а также улучшения безопасности на дорогах.

Медиа и реклама, образование, eCommerce, тяжелое машиностроение — перечисление можно продолжать долго.

Читать по теме: Как проходит рабочий день инженера данных в крупной технологической компании

Стажировка для аналитиков

У специалистов, заинтересованных в аналитике и машинном обучении есть возможность получить необходимы для карьерного роста знания. Для этого существует так называемая стажировка. Она носит названием SAS.

Включает в себя:

компьютерную лингвистику;
майнинг;
разработку процессов интеграционного типа на SAS и Open Source;
потоковую обработку информации;
кластеризацию;
визуализацию;
составление прогнозов;
исследование информации;
участие в проектах майнинга;
back-end;
front-end;
создание предсказательных математических моделей.

Для того, чтобы Data Science-специалист прошел соответствующую практику по аналитике данных, потребуется компьютер и доступ в интернет. Алгоритм действий будет следующим:

Подать заявку в электронном виде. Принимаются студенты бакалавриата (3-4 курс), а также магистратуры.
Пройти тестирование. Это делается дистанционно.
Обучаться согласно установленной программе.
Пройти собеседование и итоговое тестирование.

Пользователям, прошедшим обучение в Москве и других регионах, предоставляется помощь при трудоустройстве после успешного завершения стажировки SAS.

Сколько понадобится времени на освоение? Смогу ли совмещать с работой или учебой?

Для успешного освоения программы лучше всего выделять 10-15 часов в неделю — это около 2-3 часов в день. За первые полгода на курсе «Профессия Data Scientist» вы соберете уже 3 кейса и освоите базовые навыки: напишете алгоритм для игры, обработаете данные для первичного анализа, решите загадку успеваемости учащихся. В следующие полгода добавится еще несколько кейсов, уже более сложных и интересных: предскажете рейтинг ресторанов, спрогнозируете дефолт, рассчитаете будущую стоимость автомобиля, разработаете сервис рекомендации книг или музыки.

Персональные наставники и преподаватели всегда будут на связи, а программа выстроена так, чтобы вы получали навык и сразу отрабатывали его на практике, не зависая надолго в теории. Это позволяет быстро войти в профессию, собрать кейсы для портфолио и получить самые актуальные знания и навыки.

Обучение может показаться долгим, но в Data Science даже на начальных позициях высокие зарплаты — от 80 000 рублей в месяц у джуниоров до 500 000 рублей у тимлидов. Так что затраты на обучение вы окупите в первые же месяцы работы аналитиком данных.

Приходите на курс Skillfactory и освойте профессию будущего с нуля – оплачивать можно в рассрочку помесячно, а промокод DS2020 дает скидку 45% на курс «Профессия Data Scientist до 30 сентября.

Перейти к курсу

Проверьте свои профили на LinkedIn и Upwork и узнайте, готовы ли вы к выходу на зарубежный фриланс. Забирай бесплатный чек-лист!→

Сколько зарабатывает?

Данный специалист, даже новичок, зарабатывает значительно больше, чем средний человек в России.

Средний доход Data Scientista в США — $91 тыс. в год — это зависит от квалификации сотрудника. В России заработок в среднем колеблется от 60–70 тысяч рублей в месяц у начинающих, и составляет 220 тысяч и больше у продвинутого специалиста.

Естественно, что данная цифра усреднённая, зависит от компании и опыты работника.

Такие профессионалы часто требуются в банках, где выплачивают белую зарплату и предоставляют официальный отпуск. Есть компании, у которых данная вакансия удалённая, поэтому вне зависимости где вы живёте, работать можете в московской компании.

Расходы на обучение

Курсы для будущих дата сайентистов, не имеющих соответствующего высшего образования, сравнительно дорогие. Средняя цена за 18 месяцев обучения составляет около 200 тыс руб. Но многие образовательные центры предоставляют рассрочку, то есть, возможность помесячной оплаты, поэтому курсы могут позволить себе если не все, то очень многие.

Для тех, кто уже задействован в сфере IT и имеет навыки в области программирования, курсы обойдутся дешевле. Но здесь многое зависит от квалификации и выбранного направления, которое необходимо подтянуть. Например:

Средняя стоимость за 4-5 месяцев обучения на курсе “Основы математики для дата сайентист” стоят 55 тыс. руб (минимальная цена составляет 25 тыс. руб со скидкой при единовременной оплате всего периода обучения).
Цена 11-месячного курса переподготовки для программистов и разработчиков с целью освоения профессии Data Scientist варьируется от 70 до 150 тыс. руб со скидкой при единовременной оплате и от 90 до 200 тыс. руб без скидки на условиях помесячной оплаты).
Расширенные курсы, предлагаемые несколькими образовательными центрами для студентов технических ВУЗов и IT-шников, стоят от 200 до 320 тыс. руб. Длится обучение 18 месяцев.
Курсы повышения квалификации для действующих сайентистов можно пройти за 21-38 тыс. руб (срок — 2-2,5 месяца в зависимости от выбранного учебного центра).
Узконаправленный курс по машинному обучению стоит в среднем 65 тыс. руб (за 4-5 месяцев).

Где нужны специалисты по данным

Специалисты по Data Science необходимы в отраслях и сферах деятельности, где требуется работа с большими данными.

Какие задачи помогает решать Data Scientist по отраслям:

Финансы и банковский сектор: обнаружение мошенничества, оценка кредитоспособности клиентов, оптимизирование портфелей инвестиций.

Маркетинг и реклама: сегментация аудитории, анализ поведения потребителей, увеличение конверсии и лояльности, настройка таргетинга и персонализация рекламы.

Здравоохранение и биотехнологии: диагностирование заболеваний, разработка новых лекарств, анализ геномных данных, оптимизирование лечения.

Электронная коммерция и ритейл: рекомендация товаров, прогнозирование спроса, управление запасами, анализ отзывов.

Образование и наука: анализ результатов обучения, разработка адаптивных курсов, проведение научных исследований.

С развитием технологий количество данных, которые мы генерируем, постоянно растет, и все больше компаний и организаций нуждаются в специалистах, которые могут помочь компаниям получать конкурентные преимущества, повышать эффективность, увеличивать прибыльность и способствовать инновациям.

Профессия Data Scientist — одна из наиболее востребованных на рынке труда в настоящее время. Например, по данным Федерального бюро статистики труда, ожидается, что занятость специалистов по данным в США вырастет на 36% к 2031 году, что намного быстрее, чем в среднем по всем профессиям.

Описание личных качеств и навыков

Профессия data scientist требует определенного набора личных качеств и навыков, которые делают эту профессию подходящей для конкретных людей. Вот некоторые из них:

1. Любознательность

Успешный data scientist должен проявлять постоянную любознательность и стремиться к поиску новых знаний и пониманию данных. Это помогает в исследовании данных и выявлении скрытых паттернов и взаимосвязей.

2. Аналитическое мышление

Важное качество data scientist — это аналитическое мышление. Они должны быть способны анализировать большие объемы данных, видеть тренды и выделять ключевые взаимосвязи

3. Математические и статистические навыки

Data scientist должны иметь хорошие математические и статистические навыки для анализа данных и построения моделей. Они должны быть знакомы с основными концепциями линейной алгебры, статистики и вероятности.

4. Программирование

Владение программированием — ключевой навык для data scientist. Знание языков программирования, таких как Python или R, позволяет работать с данными, создавать алгоритмы и разрабатывать модели.

5. Коммуникационные навыки

Data scientist должен быть хорошим коммуникатором, способным объяснить результаты анализа данных и представить их в доступной форме для разных аудиторий. Они должны быть в состоянии переводить сложные технические термины в понятный язык для неспециалистов.

6. Творческое мышление

Творческое мышление является неотъемлемой частью работы data scientist. Они должны искать инновационные подходы и решения для анализа данных и создания моделей, которые помогут решать сложные задачи.

7. Упорство и самодисциплина

Работа data scientist может потребовать много времени и усилий. Упорство и самодисциплина необходимы для выполнения задач в срок и решения сложных проблем.

9. Постоянное обучение и саморазвитие

Data scientist должен быть готов к постоянному обучению и саморазвитию, так как область анализа данных постоянно развивается и изменяется. Они должны быть в курсе последних тенденций и новых технологий.

Профессия «Data scientist» — зарплата, обязанности, необходимые навыки

Средняя заработная плата специалиста составляет примерно 105-150 тысяч рублей в России и 140-190 тысяч рублей в Москве. Специалисты с высокой квалификацией и большим опытом зарабатывают от 230 тысяч рублей. Даже начинающий специалист по data science может рассчитывать на зарплату от 70 000 рублей, а для аналитиков с опытом вполне реален и оклад от 300 000 рублей за месяц. В США, согласно O’Reilly Media, уровень зарплат Data Scientists может доходить до $138 тысяч в год и выше — в зависимости от уровня квалификации. Для сравнения, средняя зарплата программиста, по их же оценкам, составляет $65-80 тысяч в год. Зарплаты в Data Science: в обзоре представлены зарплаты по профессиям, специализациям и технологиям, которые связаны с Data Science, Machine Learning, Artificial Intelligence. Зарплатный обзор основан на вакансиях из России. Вакансии Data Science в Москве от всех работодателей. Поиск работы по актуальным вакансиям, работа в лучших компаниях.

Уровень дохода дата сайентиста

А теперь немного о самом популярном вопросе – сколько зарабатывает специалист? Дата сайентист – это одна из самых быстро развивающихся профессий и спрос на таких специалистов постоянно увеличивается. Интерес к аналитике больших данных будет расти еще долгое время. А вот найти высококлассного специалиста в этой сфере очень проблематично. Поэтому, если решили остановиться на данной профессии и считаете, что вам она по плечу, тогда есть все шансы найти хорошую перспективную работу, которая будет приносить вам высокий доход.

Заработная плата по этой специальности значительно отличается в зависимости от сферы деятельности и региона. В Москве начинающий специалист без опыта или со стажем до 1 года может найти работу с зарплатой до 100 тысяч рублей! Да, платят таким специалистам хорошо. В СПБ начинающий дата сайентист может получать от 45 до 85 тысяч рублей. По другим регионам, если появляются вакансии, доход меньше.

Профессионал уровня middle с опытом от 5 лет может рассчитывать на ежемесячный доход в разы больше: в Москве до 500 тысяч рублей, в СПБ – в среднем 150-200 тысяч рублей.

В качестве бонуса многие работодатели предлагают дополнительное обучение (повышение квалификации) за счет средств компании.

Заключение

Профессия Data Scientist сама по себе является высоким достижением, для которой требуются серьезные теоретические знания и практический опыт нескольких профессий сразу. В любой компании такой специалист на вес золота. Чтобы достичь желаемых целей и постичь эту науку нужно упорно и целенаправленно работать и постоянно совершенствоваться во всех сферах, составляющих основу профессии.

А еще бытует мнение, что лет через 10–20 любому менеджеру в продвинутой компании будет просто необходимо владеть хотя бы базовыми навыками Data Science. Как однажды рекрутер Линда Берч сказала в своем интервью Mashable: «Если вы не помешаны на данных, то через десять лет вам просто не найдется места в рядах начальников». Что ж, как говорится, поживем – увидим!

Материалы по теме: