Что делает Data Scientist
Data Scientist — человек с отличными математическими и аналитическими способностями, и совсем необязательно это должен быть только программист. Зачастую 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 извлечь ценную информацию из полученных данных и использовать ее во 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 различных источников: собирает их, структурирует, выделяет и синтезирует. Для него важно обеспечивать выводы и действия, основанные на собранных данных. В своей работе специалист использует различные языки программирования — SAS, R и Python, а также аналитические методы. Работая с большими данными, нельзя обойтись без статистики, поэтому Data Scientist занимается еще и статистическими тестами и распределениями.
Data Scientist должен быть готов к упорной работе, ведь ему постоянно предстоит искать идеальную формулу для обучения искусственного интеллекта. К тому же, часто нет очевидного решения проблемы, поэтому среди всех алгоритмов специалистам приходится подыскивать подходящий 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 — к примеру, в столичной компании ставка будет выше. А если вы еще и знаете Python, Java и Hadoop, то ваша средняя зарплата вырастет на 5-14%.
On average, a "Data scientist" in Ukraine makes 30000 UAH. It is the median salary of 633 jobs posted on Work.ua with the title "Data scientist" and similar queries such as "Аналітик", "Analyst", "Фахівець з аналітики" and others over the last 3 months. The range containing the median is highlighted in the chart.
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.
Преимущества и недостатки в работе Data Scientist-а
- Творческая работа с большой свободой действий.
- Обширное комьюнити, 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 на удаленке.
- 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.
Как сами Data Scientist-ы оценивают свою профессию
По данным опроса Work.ua среди зарегистрированных соискателей с опытом работы Data Scientist-ом.
Career growth
Salary
Career satisfaction
Security
Work-life balance
Насколько востребованны 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. А значит, количество проектов, где требуются Data Scientists будет только расти. Более того, некоторые компании уже создали отделы по Data Science / Machine Learning и развивают эту услугу.
Где учиться на Data Scientist
Факультет прикладной математики в вузе. Но обратите внимание на программу: вам пригодятся дисциплины, связанные со статистикой, линейная алгебра, теория вероятности, а также языки программирования Python и R.
Самообучение — но при условии, что у вас уже есть какая-то база. Для того, чтобы вникнуть в суть происходящего, нужен человек, который мог бы доступно и понятно всё разложить по полочкам. Поэтому получить базовые знания можно на курсах.
Если вы уже хорошо разбираетесь в высшей математике и статистике, воспользуйтесь онлайн-ресурсами и видеокурсами на YouTube. И не забывайте задавать интересующие вас вопросы в комьюнити.
Будущим абитуриентам, выбирающим профессию и планирующим, где учиться, пригодится подробная пошаговая инструкция «Вступ» от Education.ua. Воспользуйтесь ей, чтобы разобраться с правилами поступления, подготовиться к экзаменам, понять принцип зачисления, собрать все документы и не пропустить сроки их подачи.
День работников статистики
December 5, Thursday
Other professions
HTML-верстальщик
HTML-верстальщик — это тот, кто превращает нарисованный дизайнером макет в живой сайт, переводит картинку-макет на язык, понятный любому браузеру и видный посетителю.
Грузчик
Грузчик — это тот, кто перемещает различные грузы на определенные расстояния.