Рассказываем, кто такой дата-сайентист, где он работает, какие у него обязанности и как осваивать эту профессию.
Чем занимается специалист по данным?
Data Scientist — специалист по данным. Это информатика, включающая в себя инструменты, методы и технологии обработки информации и ее дальнейшего использования. Наука о данных стоит на стыке математики, статистики, программирования, анализа и стратегического планирования.
Специалист по данным обрабатывает большое количество данных и ищет в них определенные закономерности и связи. Создает модели машинного обучения — алгоритмы для решения задач. Например, подбирают фильмы на основе оценок пользователей, лучшего маршрута для такси, учитывают пробки на дорогах, рекомендуют снижать стоимость товаров в магазине.
Различия между специалистом по данным и аналитиком данных
Специалистов по данным часто путают с аналитиками данных, потому что их задачи кажутся похожими, но это разные специальности.
Аналитик выполняет статистический анализ, чтобы найти решение проблемы или ответить на вопрос. Он собирает информацию, выявляет закономерности и создает отчеты, которые помогают компании принимать решения.
Специалист по данным 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 специалиста по данным
Задачи специалиста по данным варьируются в зависимости от отрасли. Перечислим самые важные из них:
- Понять требования задачи.
- Решите, откуда будут получены данные, и выберите, как они будут обрабатываться.
- Анализировать и систематизировать информацию.
- Создайте модель для решения проблемы.
- Проверить, работает ли построенный алгоритм должным образом.
- Определить финансовую целесообразность его использования.
- Внедряйте модель в работу компании и корректируйте ее при необходимости.
Если желаемый результат не был достигнут, специалист по данным возвращается к этапу сбора данных или к построению алгоритма машинного обучения.
навыки специалиста по данным
Специалист должен знать:
- языки программирования Python, SQL;
- основы машинного обучения;
- статистика, математика;
- принципы работы с базами данных;
- сервисы по обработке разнообразной информации;
- как преобразовать модели машинного обучения в полезные бизнес-инструменты;
- Английский на уровне С2 для чтения и понимания технической литературы;
- доменные зоны.
Специалисту по данным важно уметь договариваться с коллегами, а также представлять результаты своей работы.
Где работает Data Scientist?
Дата-сайентисты востребованы в разных отраслях — от сельского хозяйства до IT. Примеры областей и задач специалистов:
- Метеорология. Сбор и анализ данных для прогноза погоды.
- Банковские операции. Разработка моделей для анализа кредитной истории клиентов.
- ЭТО. Создание поисковых алгоритмов, роботов, систем искусственного интеллекта.
- Бизнес. Разработка моделей для прогнозирования спроса на продукцию компании или для определения открытия нового филиала.
- Промышленность. Выявление вероятности отказа оборудования или риска выпуска бракованной продукции.
- Лекарство. Создание программ, определяющих диагноз пациентов.
- Сельское хозяйство. Создание моделей, прогнозирующих урожай и помогающих выбрать тактику использования земли.
- Страхование. Разработка алгоритмов определения вероятности наступления страхового случая.
Это далеко не полный список. Data Scientist — одна из самых востребованных профессий в IT. Специалисты помогают компаниям развиваться и увеличивать прибыль — поэтому спрос на них растет.
Кто может стать специалистом по данным
Работа понравится тем, кто любит анализировать и систематизировать данные, а также интересуется современными технологиями. Например, Data Scientist взаимодействует с нейронными сетями и искусственным интеллектом. Это направление также подходит для тех, кто хочет заниматься наукой и современными исследованиями.
Профессия программиста — хороший выбор, если у вас есть навыки программирования и желание использовать несколько инструментов и браться за большие проекты. При этом специальность можно освоить даже без опыта разработки.
Плюсы и минусы профессии
Преимущества:
- Высокий уровень заработной платы. Компании готовы хорошо платить специалисту по данным, потому что он повышает ценность бизнеса и помогает увеличить прибыль.
- Интересная работа. Постоянно появляются новые задачи, которые можно решать по-разному: скучно точно не будет.
- Спрос на торговлю. Компьютерщики нужны в разных сферах, поэтому спрос на них только увеличивается.
- важную роль в компании. Модели, разработанные специалистами по данным, влияют на управленческие решения и развитие бизнеса.
Уровень зарплаты компьютерщика напрямую зависит от квалификации и навыков
Ошибка:
- Вы не можете предсказать результат. До тестирования модели невозможно понять, решит ли она проблему. Часто приходится начинать сначала, поэтому специалисту приходится запастись терпением.
-
Непонимание со стороны работодателя. Не все владельцы бизнеса понимают, что такое Data Scientist, и закидывают его дополнительными задачами. Например, подготовка отчетов или составление анализов.
- Необходимость постоянно учиться. Знания быстро устаревают, поэтому даже опытные специалисты по данным должны осваивать новые технологии.
Как стать специалистом по данным
Если вы все же выбираете профессию, познакомиться с Data Science можно на бесплатных курсах и интенсивах. Вы узнаете о задачах, которые предстоит выполнять, и получите первые практические навыки.
Интенсив — отличная возможность понять, стоит ли дальше осваивать направление Data Science
Если вы серьезно относитесь к тому, чтобы стать компьютерщиком, вы должны сначала изучить статистику и математику. Важно понимать термины – дифференциал, производная, определитель матрицы и другие. В этом помогут специальные курсы, напр. «Математика для информатики».
Вам также нужно научиться программировать, для начала достаточно Python. Он относительно прост, поэтому его сможет освоить даже новичок. В онлайн-школе SkillFactory есть спецкурс по информатике – «Питон для анализа данных». Вы научитесь быстро обрабатывать большой объем информации и создавать отчеты, автоматизируя этот процесс.
После Python вы можете начать машинное обучение. Подходит для этого курса «Машинное обучение и глубокое обучение» и курс по нейронным сетям.
Вы также можете освоить профессию компьютерщика с нуля в одной программе, которая охватывает все необходимые знания: математику и статистику, инженерию и машинное обучение – «Профессия Data Scientist».
