×

Кто такой Data Scientist

Россия +7 (495) 139-20-33
Шрифт:
0 2652
Подпишитесь на нас в Telegram

Рассказываем, кто такой Data Scientist, где он работает, что входит в его обязанности и как освоить эту профессию.

Чем занимается Data Scientist

Data Scientist – специалист по Data Science. Это наука о данных, которая включает инструменты, методы и технологии для обработки информации и ее дальнейшего использования. Data Science стоит на стыке математики, статистики, программирования, аналитики и стратегического планирования.

Data Scientist обрабатывает большой объем данных, ищет в них определенные закономерности, связи. Создает модели машинного обучения – алгоритмы решения задач. Они, например, подбирают фильмы на основании оценок пользователей, оптимальный маршрут для такси с учетом загруженности дорог, рекомендуют снизить стоимость товаров в магазине.

Отличия дата-сайентиста от аналитика данных

Часто дата-сайентистов путают с аналитиками данных, поскольку их задачи кажутся похожими, однако это разные специальности.

Аналитик проводит статистический анализ, чтобы найти решение проблемы или ответить на вопросы. Он собирает информацию, выявляет закономерности и составляет отчеты, с помощью которых компания принимает решения.

Data Scientist не только обрабатывает и визуализирует данные, но и строит на их основе модели. Для этого нужно понимать принципы машинного обучения, а у аналитика таких знаний нет.

Задачи дата-сайентиста

Обязанности специалиста по Data Science зависят от сферы. Перечислим основные:

  1. Понять требования к задаче.
  2. Решить, откуда взять данные, и выбрать метод их обработки.
  3. Проанализировать и структурировать информацию.
  4. Создать модель решения задачи.
  5. Проверить, правильно ли функционирует построенный алгоритм.
  6. Выяснить экономическую целесообразность его использования.
  7. Внедрить модель в работу компании и исправлять ее при необходимости.

Если не удалось достичь нужного результата, Data Scientist возвращается к этапу сбора данных или к построению алгоритма машинного обучения.

Навыки дата-сайентиста

Специалист должен знать:

  • языки программирования Python, SQL;
  • основы машинного обучения;
  • статистику, математику;
  • принцип работы с базами данных;
  • сервисы обработки массива информации;
  • как переводить модели машинного обучения в полезные для бизнеса инструменты;
  • английский язык на уровне C2, чтобы читать и понимать техническую литературу;
  • доменные области.

Дата-сайентисту важно уметь договариваться с коллегами, а также презентовать результаты своей работы.

Где работает Data Scientist

Дата-сайентисты востребованы в разных отраслях – от сельского хозяйства до IT. Примеры областей и задач специалистов:

  1. Метеорология. Сбор и анализ данных для составления прогноза погоды.
  2. Банковская сфера. Разработка моделей для анализа кредитной истории клиентов.
  3. IT. Создание поисковых алгоритмов, ботов, систем искусственного интеллекта.
  4. Бизнес. Разработка моделей для прогнозирования спроса на продукцию компании или для принятия решения об открытии нового филиала.
  5. Промышленность. Выявление вероятности сбоев в оборудовании или риска производства дефектной продукции.
  6. Медицина. Создание программ, определяющих диагноз пациентов.
  7. Сельское хозяйство. Создание моделей, которые прогнозируют урожай и помогают выбрать тактику пользования землей.
  8. Страхование. Разработка алгоритмов для определения вероятности страхового случая.

Это далеко не полный список. Data Scientist – одна из самых востребованных IT-профессий. Специалисты помогают компаниям развиваться и увеличивать прибыль – следовательно, спрос на них растет.

Кто может стать дата-сайентистом

Работа понравится тем, кто любит анализировать и систематизировать данные, а также интересуется современными технологиями. Например, Data Scientist взаимодействует с нейросетями и искусственным интеллектом. Это направление подходит и тем, кто хочет заниматься наукой и современными исследованиями.

Профессия дата-сайентист – отличный выбор, если у вас есть навыки программирования и желание использовать больше инструментов, заниматься крупными проектами. При этом специальность можно освоить даже без опыта разработки.

Плюсы и минусы профессии

Преимущества:

  1. Высокий уровень зарплаты. Компании готовы хорошо платить дата-сайентисту, потому что он приносит пользу бизнесу и помогает повысить прибыль.
  2. Интересная работа. Постоянно появляются новые задачи, которые можно решать по-разному: скучно точно не будет.
  3. Востребованная профессия. Специалисты по Data Science нужны в различных сферах, поэтому спрос на них только увеличивается.
  4. Важная роль в компании. Модели, разработанные дата-сайентистами, влияют на решения руководства и развитие бизнеса.

Зарплата Data Scientist

Уровень зарплаты дата-сайентиста напрямую зависит от квалификации и навыков

Недостатки:

  1. Нельзя спрогнозировать результат. До тестирования модели невозможно понять, решит ли она поставленную задачу. Часто приходится начинать все заново, поэтому специалист должен быть терпеливым.
  2. Непонимание со стороны работодателей. Не все владельцы бизнеса осознают, для чего нужен Data Scientist, и нагружают его дополнительными задачами. Например, подготовкой отчетов или составлением аналитики.

  3. Необходимость постоянно учиться. Знания быстро устаревают, поэтому даже опытным дата-сайентистам нужно осваивать новые технологии.

Как стать специалистом по Data Science

Если вы еще выбираете профессию, познакомиться с Data Science можно на бесплатных курсах и интенсивах. Вы узнаете о задачах, которые предстоит выполнять, и получите первые практические навыки.

Бесплатные интенсивы по Data Science

Интенсив – это отличная возможность понять, стоит ли дальше осваивать направление Data Science

Если вы всерьез решили стать дата-сайентистом, сначала нужно изучить статистику и математику. Важно понимать термины – дифференциал, производная, определитель матрицы и другие. В этом помогут специальные курсы, например, «Математика для Data Science».

Также нужно изучить программирование, для начала достаточно языка Python. Он относительно прост, поэтому его по силам освоить даже новичку. В онлайн-школе SkillFactory есть специальный курс для Data Science – «Python для анализа данных». Вы узнаете, как быстро обрабатывать большой объем информации и создавать отчеты, автоматизируете этот процесс.

После Python можно приступать к машинному обучению. Для этого подойдут курс «Machine Learning и Deep Learning» и курс по нейронным сетям.

Также можно освоить профессию Data Scientist с нуля по одной программе, которая охватывает все необходимые знания: математику и статистику, разработку и машинное обучение – «Профессия Data Scientist».

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы в редакцию.


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Накрутка поведенческих факторов: дорого, сложно, но можно. Если очень хочется
Oleg_bobr2012
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Oleg_bobr2012 - Мда...Может Анне сразу в Яндекс написать кейсы по накрутке ПФ. Я бы такого сотрудника гнал вон.
Алексей Романенков (Rookee): как обеспечить проекту видимость в интернете и какими инструментами ее наращивать
Rookee
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Rookee - Добрый день. Взяли на заметку, спасибо. Чтобы не пропустить материал на тему репутационной стратегии от Алексея, следите за Rookee в соцсетях :)
Михаил Сливинский (Яндекс): об алгоритмах качества в поиске, сгенерированных текстах и накрутке ПФ
Анна Макарова
389
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Анна Макарова - Владимир, спасибо за комментарий! Если вдруг Михаил сюда не придет, то мнением и мыслями можно напрямую поделиться в ТГ амбассадора. В этой новости оставляли контакт: www.seonews.ru/events/vebmasterskaya-2024-v-yandekse-poyavilsya-ambassador-internet-ploshchadok-v-poiske/
Создали ресурс для металлургов, который позволяет следить за аналитикой рынка и осуществлять продажи
Наталья Сталь
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Наталья Сталь -
Матвей Северянин дает экспертный отзыв: 788 000 ₽ за месяц на продаже Telegram-каналов – реально
Александр
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Александр - Согласен с Матвеем. Сам покупаю- продаю Тг каналы на бирже : t.me/birga_prodagi_tg_kanalov - Биржа продажи ТГ каналов | Альянс-А
Контекстная реклама, таргет и SEO вошли в топ-3 каналов продвижения бизнеса в 2023 году
Сергей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Сергей - Например, так {censored} - продвижение карточки в органике Google :) Также в Яндекс.Директ есть направление контекста для маркетплейсов.
Как продвигать сайт на Tilda: особенности продвижения и рекомендации специалистов
Konstantin Bulgakov
15
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Konstantin Bulgakov - Спасибо за рекомендации, полезно. Но кажется, что тематика в кейсе не самая конкурентная + часть запросов в продвижение брендовые, там и без сео позиции будут в топе.
Зачем вам доверие поисковиков, как его укреплять и привлекать клиентов на сайт
Rookee
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Rookee - Рекомендуем задуматься как можно скорее, потому что даже только что созданный сайт чаще всего нуждается в оптимизации. Битые ссылки, лишние редиректы, низкая скорость загрузки - от всего этого нужно избавляться, чтобы сайт успешно продвигался в поиске и удерживал внимание пользователей. Тарифы на оптимизацию бывают разные, в Rookee базовая техническая оптимизация стоит 13 090, а в рамках Комплексного продвижения может обойтись дешевле или дороже в зависимости от потребностей сайта.
Простые SEO-работы, которые могут увеличить прибыль компании. Часть 2
dayitrix
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
dayitrix - Ну да, для начала важно хотя бы необходимый минимум работ провести, настроить все как положено. А уже потом в более далекие дебри SEO-оптимизации лезть. А то многие ни с того начинают и потом удивляются, почему результата нет.
Яндекс встроил нейросети в свой Браузер
RasDva
12
комментариев
0
читателей
Полный профиль
RasDva - О дааааа)
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
389
Комментариев
373
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
141
Комментариев
121
Комментариев
120
Комментариев
100
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
74
Комментариев
67
Комментариев
64
Комментариев
60
Комментариев
59

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!