Кто такой Data Scientist и сможешь ли ты им стать?

Что такое Data Science

Дата Сайенс – это профессия, которая подразумевает работу с большими объёмами данных. Соответственно, data scientist – это специалист, который структурирует, обрабатывает и всячески анализирует полученную информацию с использованием специальных методов.

Если говорить по-русски и совсем упрощённо, то это исследователь данных, который разрабатывает прогнозную модель для решения стоящей перед ним задачи.

Чем занимается дата сайентист

Особенность данной профессии состоит в том, что ей нельзя дать определение и точно сказать, кто такой дата сайентист. В каждой отдельной ситуации он может заниматься чем-то специфичным. Однако есть некоторые вещи, которые обладатели этой профессии делают вне зависимости от направления своей работы:

• сбор данных;
• преобразование информации;
• решение поставленных задач;
• структурирование данных;
• работа со статистикой;
• использование компьютерных технологий (например, машинное обучение);
• прогнозирование и выявление определённых паттернов.

Остальное зависит от того, в какой именно сфере работает дата сайнтист: в медицине, в строительстве, в бизнесе и так далее.

Как можно понять из общего описания, это очень востребованная специальность, а в нашей стране таких специалистов не то чтобы очень много. Поэтому во многих онлайн-школах открыты соответствующие направления, которые ежегодно выпускают новых дата сайентистов. Команда eduverse собрала лучшие курсы, которые можно пройти по этому направлению, даже не зная изначально что такое Data Science и что из себя вообще представляет эта профессия.

Если говорить более конкретно, то работа Data Scientist состоит из следующих этапов:

1. Выяснение задач, краткосрочных и долгосрочных целей.
2. Изучение возможностей и доступных инструментов для решения проблемы.
3. Сбор данных для анализа.
4. Поиск основных критериев оценивания, выявление паттернов.
5. Создание предварительной модели машинного обучения.
6. Оценка проведённой работы в плане эффективности и экономической доступности.
7. Внедрение прогностической модели в работу компании.
8. Дальнейшее ведение и наблюдение, при необходимости – корректирование алгоритмов.

При этом, опять же, в зависимости от выбранной области, этапы могут удаляться, видоизменяться, меняться местами. Тем не менее, итоговая цель работы – это создание рабочей прогностической модели.

По описанию данная профессия во многом похожа на работу бизнес-аналитика, однако между этими понятиями имеется большая разница. Если дата сайентист обрабатывает данные с целью поиска паттернов, то есть закономерностей, которые помогут ему в создании практичной прогностической модели, то бизнес-аналитика больше интересует коммерческий аспект данного вопроса. Ему важно оценить, насколько эффективным в экономическом плане был тот или иной шаг компании, сколько денег принесло то или иное решение, как повысить уровень продаж и так далее. Работа же дата менеджера завязана не только на этих задачах, но и на технической части: ему нужно уметь программировать, проводить машинное обучение и анализировать получаемые данные.

Место работы

От того, где работает дата сайентист во многом зависит то, что он делает и сколько получает. Существует много отраслей, где необходимые такие специалисты, а именно:

• Бизнес. Дата сайентисты – очень востребованы как на крупных предприятиях, так и в мелких компаниях. Они создают специальные алгоритмы, которые прогнозируют успешность предполагаемого или уже совершённого действия и определяют дальнейшее развитие.

• Транспорт. Благодаря специалистам Data Science можно найти наиболее оптимальный маршрут как с точки зрения времени, так и с точки зрения затрат. Это позволяет сократить расходы на доставку и оптимизировать деятельность транспортной компании.

• Страхование. Созданные машинные алгоритмы анализируют данные и выдают оценку того, насколько высока вероятность попадания в аварию, пожара и так далее. Из этого формируются цены на страховые услуги и от этого отталкивается компания в дальнейшем при разработке своей рекламной кампании и так далее.

• Сельское хозяйство. Одна из важнейших отраслей, в которой многое зависит от точности прогнозирования. Чем точнее будет результат, тем выше будет итоговая прибыль, ведь от него зависит урожай, время полива, сбора, наиболее предпочтительные сорта и так далее.

• Исследования. Без дата менеджеров немыслимы никакие научные эксперименты, так как в ином случае обработка данных занимала бы непозволительно много времени. Например, знаменитое генетическое исследование, проведённое в нулевых, было бы невозможно осуществить без специалистов Data Science.

• Погода. Ассоциация, которая первая приходит в голову при упоминании «прогнозирования». Сегодняшние метеослужбы также нанимают на работу дата сайентистов, чтобы подготавливать подробные отчёты на основании собираемой информации.

Как видно, отраслей, где нужны специалисты по работе с данными чрезвычайно много, что делает эту профессию очень востребованной и хорошо оплачиваемой. Именно поэтому тех, кто хочет узнать, как стать data scientist, становится всё больше и больше.

Как стать

Несмотря на то, что в зависимости от выбранной области, инструменты датасаентиста несколько различаются, общие принципы обучения у них одинаковы. Из того что должен знать специалист в данной сфере, можно выделить следующее:

• принципы машинного обучения;
• инструменты для работы с базами данных;
• основные технологии визуализации;
• Hadoop, MapReduce;
• языки программирования (основной – Python).

Чтобы хотя бы немного понимать, чем занимается data scientist и чему его обучают на курсах, надо знать следующие термины и технологии:

• Машинное обучение – искусственный интеллект, который специализируется на автоматизации.
• Текстовая аналитика – структурирование информации с целью получения бизнес-идей.
• Визуализация данных – перевод текстовой информации в графическую.
• Подготовка информации – перевод информации в более удобную для презентации форму.
• Глубокое обучение – отдельная часть машинного обучения, необходимая для создания моделей сложных абстракций.
• Распознавание образов – модель, позволяющая выявлять паттерны в исследуемых данных.

Разумеется, для того, чтобы освоить такое большое количество инструментов, необходимо потратить довольно много времени. Однако для тех, кто понимает, что нужно знать в data science зарплата оправдывает весь процесс обучения.

Даже в отечественных компаниях специалистам хорошего уровня платят достойную зарплату, так как от работы дата менеджера во многом зависит дальнейшее развитие компании.

Важно понимать, что освоить эту специальность очень тяжело. Особенно трудно это даётся людям, не обладающим аналитическим складом ума. Тем, кто плохо понимает математику, программирование и не желает посвящать много времени цифрам и подсчётам, лучше за изучение этой профессии не браться. Но всё же при должной мотивации, старании и с хорошими преподавателями освоить эту специальность сможет любой. При этом ни бэкграунд, ни возраст в принципе не важны.

Если говорить конкретно о программировании, то наиболее распространённый в этой среде язык – Python. Он имеет довольно простой синтаксис, и научиться работать с ним может даже абсолютный новичок. К тому же, Питон – универсальный язык, который используется не только в Data Science. Поэтому при желании всегда можно сменить род деятельности, например, уйдя в веб-разработку.

На начальном этапе к Data Scientists предъявляется не так много требований. Они должны уметь следующее: * понимать принципы работы математической статистики; * уметь создавать с нуля алгоритмы машинного обучения; * уметь отстоять своё мнение перед заказчиком, доказать ему эффективность выбранной модели прогнозирования.

Разумеется, для всего этого необходим опыт, желательно поработать с бизнес-проектами. Для многих работодателей этот аспект гораздо важнее, чем профильное высшее образование. В связи с этим, большинство студентов предпочитает посещать курсы в онлайн-школах, где больший акцент делается именно на практике, чем в полноценных ВУЗах.

Востребованность

С течением времени потребность в специалистах данного направления только растёт. Если раньше мало кто знал, кто такой Data Scientist, то сегодня они требуются во многих компаниях, так как руководители осознали важность планирования и прогнозирования.

Согласно многим исследованиям, данная специальность входит в топ-10 самых востребованных как за рубежом, так и в России. Причём требуются специалисты разного уровня и специализации: в медицинские организации, промышленные, сельскохозяйственные и так далее.

Если говорить о зарплате, то по этому показателю всё тоже более чем хорошо. Зарплатная вилка большинства вакансий начинается от 70 тысяч рублей (стоит отметить, что это данные по Москве и Московской области). Однако более опытные специалисты могут претендовать на гораздо большие суммы, особенно те, у которых богатое портфолио и разнообразный опыт. Таким образом, высококвалифицированные дата сайентисты могут зарабатывать от 200 и более тысяч.

Вывод

Data Scientist – очень востребованная профессия, которая подойдёт людям с математическим складом ума. Она связана как с работой с заказчиками, коллегами, так и имеет техническую часть: специалист должен уметь программировать, использовать алгоритмы машинного обучения, анализировать полученные данные и понимать эффективность как своей деятельности, так и работы всей компании в целом.