Big Data (в переводе с англ.яз. – «большой объем данных») – это значительные массивы информации, которые требуют глубокого анализа и обработки с целью извлечения ценных сведений. С их помощью компании и организации решают вопросы, связанные с прогнозированием и увеличением продаж, снижением финансовых затрат и повышением прибыли, а также оптимизацией других бизнес-процессов.
На данный момент специалисты традиционных средств обработки и анализа информации не справляются с такими объемами данных. Для этих задач нужен многопрофильный эксперт с глубокими знаниями в области математики и статистики, информатики и программирования, бизнес процессов и экономики. И, относительно недавно, такой эксперт появился – это Data Scientist.
Кто же такой Data Scientist
Data Scientist - это компетентный статистик с углубленным знанием математики, который обладает необходимыми аналитическими и техническими навыками, чтобы решать сложные задачи, связанные с большими объемами данных.
Основная задача Data Scientist – преобразование «сырых» данных в полезную информацию для бизнеса.
Обязанности Data Scientist
- сбор статистики в больших объёмах, приведение их к единому шаблону и компоновка данных в удобном формате;
- решение бизнес-проектов, которые связаны с применением продвинутых методов обработки информации;
- работа с такими языками программирования, как: САС, R и Python;
- работа со статистическими тестами и новыми моделями обработки данных;
- владение набором инструментов для проведения анализа (машинное обучение и тестовая аналитика);
- поиск закономерностей и скрытой связи между различными данными.
Сколько зарабатывает Data Scientist
Как правило, зарплата Data Scientist зависит от профессионализма специалиста, круга обязанностей и региона страны, в котором он работает. В среднем по Украине начинающие Data Scientist получают от 15 000 до 18 000 грн., в столице эта сумма чуть выше, около 20 000 грн. На уровень заработной платы также значительно влияет опыт работы специалиста. Чем он выше, тем больше будут гонорары. Data Scientist с опытом работы от 3-4-х лет вполне может рассчитывать на зарплату в районе $1500–$3000, а-то и выше.
Профессиональные навыки Data Scientist
Специалисты профессии Data Scientist должны разбираться в математических вычислениях гораздо лучше, чем в программировании. Все работодатели, которым необходим сотрудник данной специальности, в первую очередь, обращают внимание на его уровень знания математики.
Понимание всех бизнес запросов своего предприятия и большой опыт работы в соответствующей сфере станут огромным плюсом для будущего системного статистика. Но это еще не залог успеха, так как Data Scientist – это человек, который должен связывать сотрудников разных сфер компании в одно звено. Человек подобной профессии обязан понимать всю структуру работы компании, уметь говорить как с программистами, так и с экономистами на одном языке.
Основные требования к знаниям:
- глубокие познания в области статистического анализа данных и современных методов машинного обучения;
- знание инструментов визуализации данных;
- Python, SQL;
- R, C/С++, C#;
- знание английского языка на уровне Upper Intermediate.
Личные качества Data Scientist
- аналитический склад ума и системное мышление;
- упорство и трудолюбие;
- настойчивость и целеустремленность;
- усидчивость и терпение;
- ответственность и пунктуальность;
- внимательность к деталям;
- стрессоустойчивость;
- коммуникабельность.
Плюсы и минусы профессии Data Scientist
К плюсам профессии можно отнести:
- Высокий уровень дохода. Профессия Data Scientist является одной из самых высокооплачиваемых IT-профессий в мире. Опытные специалисты данной сферы зарабатывают десятки тысяч долларов.
- Востребованность профессии. Хорошие Data Scientist высоко ценятся во всем мире. На данный момент, можно сказать, их даже не хватает. IT-рекрутеры охотятся за опытными Data Scientist, переманивая их в свои компании заманчивыми условиями труда и высокими гонорарами.
- Возможность работать удалённо. Как и во всех IT-профессиях, Data Scientist может работать как в офисе, так и вне оного, дистанционно.
К минусам профессии можно отнести:
- Необходимость постоянно совершенствоваться в профессии. Работа Data Scientist подразумевает решение сложных бизнес-задач, что требует наличие у специалиста большого количества специальных профессиональных и личных качеств, которые нужно непрерывно прокачивать и улучшать.
- Высокий уровень ответственности. К решению бизнес-задачи можно прийти не с первого раза, то и дело, совершая неудачные попытки. Но Data Scientist не имеет права остановиться на полпути, ведь на нем лежит ответственность за конечный результат.
Как стать Data Scientist
Для того чтобы стать Data Scientist на профессиональном уровне, необходимо иметь специальное образование. Как показывает статистика вакансий, высшее образование не является обязательным требованием при рассмотрении кандидатуры на позицию Data Scientist. Однако если получение высшего образования является принципиальным вопросом, тогда желательно, чтобы оно было в области математики. Здесь можно обратить внимание, например, на специальность «Прикладная математика». Глубокие знания в данной сфере будут только плюсом в карьере будущего специалиста. Хорошие практические навыки можно получить в большей степени все-таки на профильных курсах Data Science и Machine Learning (Машинное обучение). Они представлены в достаточном количестве на нашем рынке образовательных услуг.
Залогом успешной работы Data Scientist, помимо качественного профильного образования и углубленных знаний в области математики, является нацеленность на результат, умение преодолевать трудности и самоотдача профессии.
Если вы любите обрабатывать и анализировать большие объемы информации, искать в них связи и закономерности, если математика и информатика – ваши любимые предметы в школе, а настойчивость, усидчивость и целеустремлённость – ваши сильные качества – попробуйте себя в профессии Data Scientist.
Как получить техническое образование в Чехии БЕСПЛАТНО?!