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:
- Понять требования к задаче.
- Решить, откуда взять данные, и выбрать метод их обработки.
- Проанализировать и структурировать информацию.
- Создать модель решения задачи.
- Проверить, правильно ли функционирует построенный алгоритм.
- Выяснить экономическую целесообразность его использования.
- 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:
- Метеорология. Сбор и анализ данных для составления прогноза погоды.
- Банковская сфера. Разработка моделей для анализа кредитной истории клиентов.
- IT. Создание поисковых алгоритмов, ботов, систем искусственного интеллекта.
- Бизнес. Разработка моделей для прогнозирования спроса на продукцию компании или для принятия решения об открытии нового филиала.
- Промышленность. Выявление вероятности сбоев в оборудовании или риска производства дефектной продукции.
- Медицина. Создание программ, определяющих диагноз пациентов.
- Сельское хозяйство. Создание моделей, которые прогнозируют урожай и помогают выбрать тактику пользования землей.
- 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:
- Высокий уровень зарплаты. Компании готовы хорошо платить дата-сайентисту, потому что он приносит пользу бизнесу и помогает повысить прибыль.
- Интересная работа. Постоянно появляются новые задачи, которые можно решать по-разному: скучно точно не будет.
- Востребованная профессия. Специалисты по Data Science нужны в различных сферах, поэтому спрос на них только увеличивается.
- Важная роль в компании. Модели, разработанные дата-сайентистами, влияют на решения руководства и развитие бизнеса.
Уровень зарплаты дата-сайентиста напрямую зависит от квалификации и навыков
Недостатки:
- Нельзя спрогнозировать результат. До тестирования модели невозможно понять, решит ли она поставленную задачу. Часто приходится начинать все заново, поэтому специалист должен быть терпеливым.
-
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.
- 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.
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».