Кто такой Data Scientist?
Специалист в области Data Science (или дата-сайентист) может работать в самых разных сферах - от ритейла до астрофизики, поскольку именно он является экспертом по работе с большими данными. Мы беседуем с Глебом Синяковым, автором учебных материалов по Data Science, чтобы выяснить, почему сегодня дата-сайентисты так востребованы.
----Чем занимается Data Scientist?
Профессия Data Scientist подразумевает использование методов и инструментов науки о данных для анализа большого объема информации. Специалисты этой области строят и проверяют математические модели, которые отражают закономерности в данных или помогают предсказать их будущие значения. Используя информацию о прошлых продажах товаров, дата-сайентист может создать модель, которая позволит компании прогнозировать объемы продаж на следующий год. Для построения моделей используются алгоритмы машинного обучения, а для работы с базами данных - язык запросов SQL. Хотите узнать, есть ли у вас потенциал для успешного развития в роли дата-сайентиста?
Где нужен и какие задачи решает Data Scientist?
Специалисты в области Data Science востребованы в самых различных сферах деятельности, где требуется работа с большими объемами информации: это может быть крупный бизнес, небольшие стартапы или научные организации. Методы и подходы к обработке данных универсальны и могут быть адаптированы под решение широкого спектра задач, начиная от анализа данных в розничной торговле и банковской сфере, и заканчивая такими областями, как метеорология и химия. В научной среде дата-сайентисты играют важную роль, помогая проводить сложные исследования. Например, они могут строить и обучать нейронные сети для решения задач молекулярной биологии, изучать гамма-излучение или анализировать данные ДНК.
Какие задачи решает Data Scientist?
Профессия дата-сайентиста позволяет решать ряд амбициозных задач, включая создание искусственного интеллекта, обучение нейронных сетей и проведение научных исследований. Помимо этого, специалисты в данной области могут рассчитывать на высокий уровень заработной платы. Наш курс предназначен для тех, кто только начинает свой путь в Data Science и хочет получить все необходимые знания и навыки для успешной карьеры.
В крупных корпорациях дата-сайентист является незаменимым сотрудником, так как его знания и умения востребованы во многих отделах. Например, он может помочь маркетологам проанализировать данные с карт лояльности и определить, какие группы клиентов нуждаются в рекламе. Кроме того, он может использовать данные с GPS-трекеров для оптимизации маршрутов перевозок и даже предсказать, какие сотрудники планируют уволиться, анализируя их активность в течение рабочего дня.
Спрос на дата-сайентистов не ограничен крупными компаниями - они также востребованы в стартапах, где их знания и опыт помогают разрабатывать новые технологии и продукты. Например, TikTok использует машинное обучение для рекомендации контента, а MSQRD - технологии распознавания лиц и искусственный интеллект для создания своих продуктов.
Пример задачи:
Чтобы предсказать спрос на новую коллекцию спортивной обуви, дата-сайентист сначала собирает и анализирует данные о продажах предыдущих коллекций за последние несколько лет. Затем он выбирает наиболее подходящую модель машинного обучения для создания прогноза. После этого он выбирает метрики, позволяющие оценить точность модели, и пишет код для ее реализации. Затем дата-сайентист применяет алгоритм машинного обучения к имеющимся данным и получает прогнозные значения, которые представляет менеджерам для принятия решения о том, сколько пар кроссовок следует произвести.
Что ему нужно знать?
Профессия дата-сайентиста требует глубоких знаний в области математики. Необходимо хорошо разбираться в линейной алгебре, теории вероятности, статистике и математическом анализе. Математические модели играют ключевую роль в выявлении закономерностей в данных и прогнозировании их будущих значений. Программирование на Python, навыки работы с SQL и знание библиотек и фреймворков для машинного обучения - ключевые навыки, необходимые для практического применения этих моделей. В случае более сложных задач могут потребоваться знания языков программирования C или C++.
Для визуализации результатов анализа данных часто используются библиотеки Seaborn, Plotly и Matplotlib. Например, на графике ниже показаны данные о количестве выживших мужчин и женщин после крушения Титаника, сгруппированные по возрастным группам. Источник
Плюсы и минусы профессии
Плюсы:
Профессия Data Scientist привлекает многими преимуществами: это и высокая зарплата, поскольку такой специалист приносит реальную пользу бизнесу, и возможность влиять на его развитие и увеличение выручки, и востребованность на рынке труда, где наблюдается дефицит квалифицированных кадров, и многие крупные компании активно ищут хороших специалистов.
Кроме того, часто дата-сайентисты находят работу в крупных интернет-компаниях, где обладают доступом к огромным массивам данных для обработки, но в таких условиях бывает сложно выделить личный вклад специалиста в результаты работы всего бизнеса.
Минусы:
Однако стоит учесть и некоторые возможные сложности. Так, результаты работы дата-сайентиста не всегда предсказуемы: эффективность модели невозможно определить до начала работы с ней, поэтому необходимо быть готовым к возможным неудачам и иметь терпение, чтобы начинать всё с начала не один раз.
Как выглядит рабочий день Data Scientist?
Вопрос о том, требуется ли дата-сайентисту работать в офисе, следует рассматривать в контексте каждой конкретной компании. Результаты анализа данных, полученных с помощью языка программирования Python, иногда бывают непредсказуемыми, поэтому нужно быть готовым к возможному неудачному исходу, прежде чем начать работу с ними.
На сегодняшний день на hh.ru доступно около 25% вакансий, предполагающих удаленный формат работы. Некоторые компании предлагают своим сотрудникам совмещать работу из офиса с работой из дома. Способ взаимодействия с командой может варьироваться в зависимости от масштаба задачи. Так, начинающий дата-сайентист, занимающийся подготовкой данных к обработке, обычно общается только с руководителем проекта, в то время как опытный специалист должен взаимодействовать с заказчиками, делегировать задачи членам команды и контролировать их выполнение. Рабочий день дата-сайентиста обычно начинается с проверки электронной почты и общения со своей командой. Далее следует непосредственно работа с данными, включающая написание SQL-запросов, подготовку массивов информации для машинного обучения и написание кода модели на языке Python. В ходе работы может возникнуть необходимость в проведении совещаний с командой или менеджерами, которые в дальнейшем будут использовать созданную модель на практике.
Как Data Scientist строит карьеру?
Карьера в области Data Science развивается по типичной для IT-сферы схеме.
- Младший специалист (джуниор) нуждается в более детальной постановке задач и дополнительном контроле со стороны руководителя. В его обязанности входит подготовка данных к обработке, их очистка от ошибок и проведение простой обработки. Также он строит сводные таблицы и выполняет другие рутинные операции.
- Средний специалист (мидл) способен самостоятельно выполнять стандартные задачи и обращаться за помощью только в случае возникновения сложных ситуаций. Он занимается машинным обучением, разработкой алгоритмов и применением методов статистики для анализа данных.
- Старший специалист (сеньор) обладает большим опытом и имеет в своем портфолио несколько успешно реализованных проектов. Он может обрабатывать большие объемы данных, визуализировать полученные результаты и работать со сложными программными инструментами (фреймворками).
Помимо этого, дата-сайентист имеет возможность перейти на руководящую должность (Chief Data Officer) и управлять проектами, связанными с обработкой данных. Также специалист может выбрать узкую специализацию и сосредоточиться на конкретной области, например, обработке текста или изображений.
В каких случаях становятся специалистом по Data Science?
- Дата-сайентисты выбирают свою профессию из-за любви к анализу и систематизации данных, а также интереса к передовым технологиям. Они занимаются искусственным интеллектом, нейросетями и большими данными.
- Ученые и исследователи выбирают данную профессию, чтобы заниматься исследованиями на качественно новом уровне. Это позволяет им вносить свой вклад в развитие науки и технологий.
- Разработчики с опытом работы в обычной разработке становятся дата-сайентистами для освоения большего набора инструментов и работы над масштабными проектами. Они также хотят заниматься более интересными и сложными задачами.
- Специалисты, которые видят мало перспектив на своей текущей работе, решают перейти в дата-сайенс, чтобы освоить новое и перспективное направление. Они хотят больше зарабатывать и иметь возможности для карьерного роста.
Четыре основных пути, по которым люди приходят в Data Science:
Через профессиональное образование: хотя на данный момент не так много курсов в университетах, посвященных Data Science, этот путь все же возможен. Из технических или научных профессий: многие люди, уже имеющие техническое или научное образование, ищут более перспективную и высокооплачиваемую работу, и Data Science может быть одним из возможных вариантов. Из мира разработки: программисты, уставшие от скучного кодинга, могут перейти в Data Science ради более интересных задач. С нуля: люди без предварительного опыта в Data Science могут начать с нуля и добиться успеха при наличии самодисциплины и интереса к большим данным. Есть также и другие пути, например, для биоинформатиков, которых Data Science привлекает сам по себе.
Глеб Синяков
аналитик-разработчик в «Тинькофф»
Насколько это востребовано?
В крупных компаниях все больше говорят о дата-сайентистах, так как эта профессия пользуется большим спросом на рынке труда до 2025 года, согласно данным Всемирного экономического форума. Data Science - одна из наиболее быстрорастущих профессий в сфере IT, однако компаниям по-прежнему не хватает специалистов. За последние три года число вакансий в этой области выросло на 433%.
Сколько зарабатывает специалист по Data Science?
Зарплата дата-сайентиста зависит от этапа его карьеры и компании, в которой он работает. Junior-специалисты, только начинающие свой путь в Data Science, могут рассчитывать на зарплату от 100 тысяч рублей. Специалисты среднего уровня, или “миддлы”, могут зарабатывать более 260 тысяч рублей. Для опытных дата-сайнтистов с глубоким пониманием технологий и большим опытом работы зарплата может достигать 700 тысяч рублей и выше. Кроме того, существует возможность работы в международных компаниях, что открывает дополнительные перспективы и преимущества.
Какие качества пригодятся дата-сайентисту?
Чтобы стать успешным дата-сайентистом, необходимо обладать определенными навыками и качествами:
- Коммуникабельность: общение играет ключевую роль в процессе работы, поскольку вам нужно будет принимать и понимать задачи, общаться с коллегами и представлять результаты своей работы.
- Критическое мышление: умение задавать правильные вопросы и находить реальные, а не иллюзорные закономерности является ключевым навыком для дата-сайентиста..
- Самообразование: чтобы быть успешным в данной области, необходимо постоянно обучаться и расширять свои знания не только в сфере Data Science, но и в области бизнес-процессов и технологий.
Как стать специалистом по Data Science?
Если вы хотите войти в сферу Data Science, то сейчас для этого самое подходящее время. Конкуренция в этой области пока еще не столь высока, а знаний можно набираться с самого начала. Главное - это интерес к большим данным и готовность учиться и работать в полную силу.
Вы можете начать с бесплатных курсов (например, с открытых онлайн-курсов от Гарвардского университета), а затем принять участие в соревнованиях на платформе Kaggle или других мероприятиях, таких как AI Journey. Хотя во многих компаниях не требуется быть экспертом во всем, хорошее понимание математики, знание языка программирования и основ машинного обучения будет большим плюсом при подаче заявления на позиции стажера или младшего специалиста.
Истории Евгения Денисенко, бывшего танцора и строителя, который теперь анализирует данные для Минэнерго, и Натальи Вольдман, покинувшей образовательный центр и ставшей старшим скоринг-аналитиком, показывают, как можно освоить эту профессию с нуля, пройдя профильные курсы.