Data Scientist – кто это такой, достоинства и недостатки профессии и сколько можно заработать. Data scientist кто это

Она включает в себя все необходимые знания, начиная с математики и заканчивая практическим прогнозированием. Однако для получения качественного образования стоит выбрать авторитетную онлайн-академию с курсами, в которых участвуют более 1 2 человек.

Профессия «Data scientist» — зарплата, обязанности, необходимые навыки

Каждую секунду по всему миру генерируется и хранится цифровая информация: данные банков, политические новости, клики, поиск и транзакции пользователей Интернета. Это беспорядочное море информации можно превратить в источник полезной информации, которую невозможно получить из других источников. Как это сделать, знают специалисты по исследованию данных — data scientists. В этой статье рассматривается, кто они такие, что они делают для извлечения полезной и применимой информации из больших данных, и стоит ли становиться одним из них.

На дневном мастер-классе вы узнаете, как начать карьеру специалиста по анализу данных. Темы нашего шоу:- Что такое наука о данных и ее применение— Как и зачем найти свою первую работу в качестве специалиста по изучению данных— Что такое область науки о данных — где сейчас находится индустрия и что нужно делать родившимся.

Кто такой дата-сайентист и чем занимается

Специалисты по изучению данных — это эксперты по обработке больших объемов данных для извлечения важных идей. Это неожиданные выводы, обнаруженные почти случайно в результате обработки случайной информации. В этом заключается разница между учеными, изучающими данные, и аналитиками больших данных. В их работе присутствует элемент творчества и экспериментов, а создаваемые аналитические модели уникальны. По сути, он является экспертом в области анализа больших данных, делая выводы, которые могут повлиять на ход различных событий.

В отличие от анализа больших данных, который изучает прошлое и фокусируется на отслеживании динамики явлений и их причин, наука о данных прогнозирует будущее. Специалисты по изучению данных распознают данные и находят в них закономерности, прогнозируют вероятность событий и их последствия, предлагают оптимальные решения и создают вычислительные модели, позволяющие оценить потенциальный успех идей и проектов.

Специалисты по анализу данных используют большие данные для прогнозирования изменения спроса на товары и услуги, цен на нефть и ценные бумаги, а также других факторов, влияющих на прибыль компании. Эти данные помогают лицам, принимающим решения в бизнесе, принимать обоснованные бизнес-решения.

Обработку больших данных можно разделить на два основных этапа

Подготовка данных. Во-первых, данные необходимо собрать, структурировать и изучить. Это позволит выяснить, какие методы необходимо использовать для их обработки, какой тип информации содержат данные и как они могут помочь в решении поставленной задачи.

Разработка компьютерных моделей. Затем специалист по исследованию данных разрабатывает соответствующие математические модели и алгоритмы для проекта. Он использует математический анализ, статистическое моделирование, теорию вероятности и методы искусственного интеллекта.

Название профессии data scientist на английском языке говорит о том, что это профессия исследователя. Обязанности специалиста по исследованию данных не ограничиваются обработкой данных для прикладных целей. Как ученый, он занимается наукой о данных, ищет новые способы сбора и обработки данных, способы повышения точности расчетов и прогнозов, а также радикально новые способы применения данных.

Ниже приведены некоторые примеры применения науки о данных в различных отраслях

  • e -commerce и стриминговые платформы — рекомендательные системы для пользователей,
  • здравоохранение — прогнозирование заболеваний и рекомендации по сохранению здоровья;
  • логистика — планирование маршрутов и распределение автомобилей;
  • финансы — оценка платёжеспособности при выдаче кредита и обнаружение мошенников;
  • промышленность — отслеживание состояния оборудования и датчиков производства,
  • недвижимость — поиск наиболее подходящих покупателю объектов.

В индустрии развлечений, правительстве, спорте и других отраслях специалисты по работе с данными ждут своего часа. Давайте поговорим о требованиях профессии, имея более точные данные.

  Все о виртуальных сим-картах: плюсы, минусы, как подключить и активировать. Что такое виртуальная сим карта?

Востребованность профессии «Data scientist»

Made Big Data Academy при Mail.ru и HH.Ru провели совместное исследование. Он обнаружил 9,6-кратное увеличение спроса на таких талантов в период с 2015 по 2019 год, а в 2020 году они будут вновь востребованы.

Исследования HH.ru и Mail.ru

Исследование HH. RU и электронная почта. RU.

Мы решили взять последние данные и посмотреть, как менялся спрос на специалистов по анализу данных за эти годы. Для этого сравните количество вакансий, опубликованных за последний месяц, с тем же количеством в апреле 2020 года, что и в последний месяц исследования.

Ищите работу на русском и английском языках, чтобы найти больше предложений

При поиске работы формулируйте названия профессий как на русском, так и на английском языках, чтобы найти больше предложений.

В конце октября 2021 года мы выяснили, что в прошлом месяце на HH.RU по вопросу «data scientist» было опубликовано 795 вакансий. Таким образом, по сравнению с прошлым годом уровень спроса вырос более чем в восемь раз.

Например, человек в Москве покупает 5-6 открыток в день. Это означает примерно 2 000 покупок в год. Например, в стране проживает 80 миллионов человек. Объем рынка составляет 160 миллиардов в год. Данные с этих рынков — это большие данные.

Data Scientist: кто это и что он делает

Data scientists по-английски — это ученые, изучающие данные. Работает с большими данными или большими данными.

Специалисты по изучению данных — это люди, которые собирают, обрабатывают, анализируют и изучают данные.

Источник этих данных зависит от сектора, в котором они работают. Например, в промышленности это могут быть датчики или измерительные приборы, показывающие температуру, давление и т.д. В интернет-среде запросы пользователей — это, например, количество кликов на иконку элемента, время пребывания на определенном сайте.

Данные могут быть самыми разными, включая текстовые документы и таблицы, аудио- и видеоклипы.

Результаты работы исследователя данных зависят от полей деятельности. После экспорта необходимой информации эксперт создает стандарты, анализирует их, составляет прогнозы и принимает бизнес-решения.

Он выполняет следующие задачи Оценка эффективности и результативности компании, предложение стратегий и инструментов для улучшения, методов развития, автоматизации утомительных задач, экономии расходов и увеличения доходов.

Результатом его исследований является создание программных моделей, которые формируются на основе обработки данных и обеспечивают наиболее вероятные результаты.

Эта профессия является относительно новой. Он был официально оформлен всего 10 лет назад. Однако за столь короткое время она стала актуальной и очень перспективной.

С каждым годом количество информации и данных увеличивается экспоненциально. В результате уже невозможно обрабатывать огромные объемы данных с помощью старых стандартных статистических инструментов. Кроме того, информация быстро оповещается и собирается разнородно, что затрудняет ее обработку и анализ.

На этом этапе специалист по исследованию данных начинает действовать. Он является междисциплинарным экспертом, обладающим знаниями в области статистики, системного и бизнес-анализа, математики, финансов и компьютерных систем.

Ему не нужно знать все на уровне преподавателя, а лишь понимать несколько из этих отраслей. Более того, в крупных компаниях работают группы таких специалистов, каждый из которых обладает большими знаниями в своей области специализации, чем другие.

Эти знания помогают им выполнять свои профессиональные обязанности.

  • взаимодействовать с заказчиком: выяснять, что ему нужно, подбирать для него подходящий вариант решения проблемы;
  • собирать, обрабатывать, анализировать, изучать, видоизменять Big Data;
  • анализировать поведение потребителей;
  • составлять отчеты и делать презентации по выполненной работе;
  • решать бизнес-задачи и увеличивать прибыль за счет использования данных;
  • работать с популярными языками программирования;
  • моделировать клиентскую базу;
  • заниматься персонализацией продуктов;
  • анализировать эффективность деятельности внутренних процессов компании;
  • выявлять и предотвращать риски;
  • работать со статистическими данными;
  • заниматься аналитикой и методами интеллектуального анализа;
  • выявлять закономерности, которые помогают организации достигнуть конечной цели;
  • программировать и тренировать модели машинного обучения;
  • внедрять разработанную модель в производство.

Требования к специалисту

Data scientist тесно связан с наукой о данных (data science). Она стоит на пересечении многих дисциплин, включая математику, статистику, информатику и экономику. Поэтому специалисты по изучению данных должны понимать и интересоваться каждой из этих наук.

  Что такое графический процессор (GPU). Что такое gpu в компьютере

Кроме того, специалисты по анализу данных должны быть

  1. Языки программирования для того, чтобы писать на них код. Самые распространенные – это SAS, R, Java, C++ и Python.
  2. Базы данных MySQL и PostgreSQL.
  3. Технологии и инструменты для представления отчетов в графическом формате.
  4. Алгоритмы машинного и глубокого обучения, которые созданы для автоматизации повторяющихся процессов с помощью искусственного интеллекта.
  5. Как подготовить данные и сделать их перевод в удобный формат.
  6. Инструменты для работы с Big Data: Hadoop, MapReduce, Apache Hive, Apache Kafka, Apache Spark.
  7. Как установить закономерности и видеть логические связи в системе полученных сведений.
  8. Как разработать действенные бизнес-решения.
  9. Как извлекать нужную информацию из разных источников.
  10. Английский язык для чтения профессиональной литературы и общения с зарубежными клиентами.
  11. Как успешно внедрить программу.
  12. Область деятельности организации, на которую работает.

В дополнение к аналитическому и математическому складу ума, специалисты по работе с данными должны

  • трудолюбивым,
  • настойчивым,
  • скрупулезным,
  • внимательным,
  • усидчивым,
  • целеустремленным,
  • коммуникабельным.

Я хотел бы отметить, что гуманистам очень трудно достичь высоких позиций в этой профессии. Без больших амбиций нельзя пытаться покорить этот путь.

Достоинства и недостатки профессии

  1. Профессия не просто востребованная – она ощущает острую нехватку специалистов.
  2. Высокая заработная плата.
  3. Появляется чувство удовлетворения от осознания того, что приносишь пользу для компании.
  4. Должность сопровождается постоянным профессиональным развитием.
  5. Можно работать удаленно, а значит вовсе не обязательно искать работу в своем городе.
  1. Профессия не из легких и не каждый сможет ее освоить.
  2. Специалист часто сталкивается с проблемой, которую не решишь традиционными и уже известными методами. Поэтому ему часто приходится разрабатывать что-то новое, чтобы достичь удовлетворительного результата.
  3. Нужно постоянно учиться, следить за новшествами и технологиями.

Специалисты по изучению данных — это специалисты, которые используют алгоритмы машинного обучения для обработки больших объемов данных. Они строят и проверяют модели поведения математических данных. Это позволяет им находить закономерности и прогнозировать будущие цены.

Чем занимается Data Scientist

Часто в бизнесе есть задачи, которые выполняются вручную. Например, менеджер может выполнять простые расчеты в Excel или начальник цеха может использовать свой опыт для прогнозирования спроса на товар. Такие ручные решения отнимают много времени и часто подвержены предвзятости.

Специалисты по изучению данных автоматизируют такие решения и делают их более точными на основе данных. Они понимают проблему и изучают данные, необходимые для ее решения. Затем они разрабатывают программы, которые автоматически считывают и анализируют данные. Такие программы могут самостоятельно принимать простые решения или предоставлять менеджерам более точную и полезную информацию.

В SEMrush специалисты по обработке данных рассчитывают вероятность кликов, определяют популярность поисковых запросов, распознают текст на рекламных изображениях и помогают решить, где применить инструменты машинного обучения. Разработчики, которые их создают и внедряют.

Кирилл Васин Data Scientist, сервис Semrush для маркетологов

Кирилл Васин Data Scientist, SEMrush Услуги для маркетологов

Специалисты по анализу данных часто решают общие задачи, характерные для всех предприятий. Они анализируют поведение клиентов, привлекают и удерживают их, прогнозируют спрос, создают реферальные системы и инициируют эффективные кампании. Однако есть и специфические задачи. Банки хотят прогнозировать вероятность погашения кредита, создавать центры обработки вызовов и автоматизировать ответы на часто задаваемые вопросы. В этом также могут помочь специалисты по анализу данных. Специалисты по исследованию данных могут также анализировать текущую ситуацию и искать направления развития компании, а не решать конкретные проекты.

Задачи специалиста по анализу данных почти всегда связаны с машинным обучением. Это связано с тем, что машинное обучение и искусственный интеллект хорошо подходят для автоматизации бизнес-процессов.

В разных компаниях специалисты по анализу данных занимаются совершенно разными вещами. В конце концов, однако, они делают одно дело. Это может помочь им сэкономить деньги, увеличить доход или принять правильные решения.

В компании Ozone наш отдел data science появился относительно недавно, но мы уже определили основные направления работы, такие как прогнозирование спроса на продукцию, составление персонализированных рекомендаций для пользователей, ранжирование в поиске и разработка чат-ботов для нашей службы поддержки. Кроме того, наш отдел прислушивается В ответ на опасения и запросы менеджеров: создаются новые направления и новые задачи.

  Хедхантинг: кто, как и для чего переманивает персонал. Переманивание сотрудников как называется?

Александр Северинов Data Scientist, Ozone Marketplace

Александр Северинов, специалист по анализу данных, Ozone Marketplace

Как понять, что вашей компании нужен Data Scientist

Если компания связана с такими технологиями, как искусственный интеллект или разработка средств автоматизации, ей с самого начала нужен специалист по изучению данных.

Если компания не связана напрямую с ученым-компьютерщиком, специалист по данным обычно нужен, когда данные и бизнес-процессы слишком богаты и их трудно обрабатывать вручную. Обычно это касается крупных компаний, которые уже испробовали различные способы увеличения прибыли и достигли момента, когда им необходимо извлекать новую информацию из собираемых данных, автоматизировать определенные процессы и искать другие подходы к работе с клиентами. .

‘Если бизнес уже оцифрован, то вам определенно нужен специалист по изучению данных только для того, чтобы привести в порядок IT-системы и найти информацию о дополнительных отчислениях от прибыли. Если бизнес не оцифрован, специалист по исследованию данных может помочь в прогнозировании, анализе конкурентов или предложить способы подхода к проблеме оцифровки, что также может помочь в прогнозировании. Например, представьте себе агропромышленный комплекс, который выращивает продукты питания. Специалист по изучению данных может помочь спрогнозировать влажность почвы на полях и составить программу орошения.

Илья Шутов, руководитель направления Data Science компании «Медиа-Тел», физико-математический факультет

Однако специалисты по анализу данных могут быть полезны и для небольших компаний. Они могут показать им, как собирать данные, что можно автоматизировать и где искать проблемы и области для развития.

‘Специалист по анализу данных может быть полезен в небольшой, но амбициозной компании. Он может рассмотреть возможные возможности, подсказать, какие данные стоит собирать, и подготовить основу для будущего развития компании. На начальном этапе можно не нанимать специального человека внутри бизнеса, проконсультироваться или нанять внешнего партнера.

Александр Северинов Data Scientist, Ozone Marketplace

Александр Северинов, специалист по анализу данных, Ozone Marketplace

Что нужно Data Scientist для работы

Главное, что используют специалисты по анализу данных, — это данные. Компании уже необходимо собирать, обрабатывать и хранить данные и создавать соответствующую инфраструктуру.

Специалисты по обработке данных обрабатывают данные. Для этого часто требуются большие вычислительные мощности и специальные инструменты.

Масштабные инфраструктуры для работы с данными не обязательно производить самостоятельно, их можно арендовать в облаке. Например, компания VK Cloud Solutions (ранее MCS) предлагает решения «под ключ» для разработки крупномасштабных приложений для работы с данными и машинного обучения. Такие инструменты являются основополагающими для специалистов по анализу данных.

Специалисту по исследованию данных также необходима группа помощников для работы. В большинстве случаев он работает с инженерами по данным и командой разработчиков. Первый предоставляет данные, второй преобразует разработанные модели в конкретные программы и услуги, которые могут быть использованы другими.

‘Специалист по работе с данными выигрывает от наличия руководителя, который знает особенности науки о данных и разработки. Он вносит свой вклад в коммуникацию бизнес-целей с data scientist’ом, контролирует разработку и завершает разработку приложения.»

Иван Пастухов, специалист по анализу данных, Сбербанк

В малых и средних предприятиях специалисты по данным часто являются механиками и разработчиками. В крупных компаниях за науку о данных может отвечать целый отдел, состоящий из различных специалистов.

В идеальном мире специалист по анализу данных — это руководство Формулы 1, с огромной командой инженеров и техников, работающих с ним. ‘Автомобиль’ — компьютерные серверы, ‘топливо’, данные и ‘нуждается в обслуживании’. ‘ — Помогают инженеры по обработке данных и инженеры DevOps. На самом деле, картина настолько редкая, что data scientists должны быть в состоянии сделать немного — у Ozon есть очень сильная команда механической инфраструктуры, машинных данных и данных ученых. Благодаря развитому взаимодействию между группами — даже называя его модным словом «сообщество» — вы можете формулировать идеи, получать сухую критику, советы и поддержку в стиле «я согласен с начальником, а потом говорю».

Александр Северинов Data Scientist, Ozone Marketplace

Александр Северинов, специалист по анализу данных, Ozone Marketplace

Оцените статью
Бизнес блог