Специалист Data Science — сколько зарабатывает и что нужно изучать?

Сфера IT неспроста привлекает внимание выпускников школ или тех, кто мечтает сменить профессию. По последним данным аналитиков Gartner, объем мирового рынка информационных технологий в 2021 году составил $4,24 трлн, что на 9% больше, чем в 2020-м. Цифры говорят о том, что этот рынок не только прибылен уже, но и имеет отличные перспективы развития в будущем. Но и среди IT-специальностей можно выделить те, что считаются наиболее востребованными. Одна из них – Data Science, по данным Всемирного экономического форума, работа в этой области занимает первое место в рейтинге профессий с самым большим спросом на рынке до 2025 года. МТБлог решил разобраться, что такое работа с data science, где учиться и какие навыки для этого нужны.

Что такое Data Science?

Это работа, связанная с большими данными – то есть, с большими объемами информации, которая поступает очень быстро и оперативно. Три основных свойства таких данных: скорость, разнообразие, большой объем. Например, такие данные могут использоваться для прогнозирования потребительского спроса. Для этого анализируется, какие товары имели коммерческий успех, а какие – нет. Проводятся статистические исследования и установка взаимосвязей, на основе чего делаются прогнозы и формируются модели.

Сферы применения big data science

Большие данные используются в разных сферах и нужны для оптимизации процессов, выстраивания алгоритмов и прогнозирования. Вот лишь краткий список сфер, где обычно используется big data science.

• Маркетплейсы (например, рекомендация товара в общей витрине)
• Банки (например, защита от мошенников, система чат-ботов)
• Медицина (например, приложения, отслеживающие показатели пользователя)
• Маркетинг (таргет в социальных сетях)
• Логистика (выстраивание маршрутов)
• Производство
• Сельское хозяйство (прогнозы по урожаю) и пр.

Чем занимается специалист Data Science?

Специалист обрабатывает и анализирует массивы информации, например, результаты метеонаблюдений, базы данных пользователей, статистику футбольных матчей. Его задача – найти взаимосвязь с помощью специальных алгоритмов и на основе этого разработать прогнозную модель, которая позволит решить ту или иную задачу. Например, изучая и анализируя метеоданные Data Science-специалисты создали приложение прогноза погоды. То есть Data Scientist больше работает на будущее, чтобы предсказать результат, сделать прогноз и т.д. И все это делается с помощью программных алгоритмов, математики, статистики. То есть, в первую очередь это техническая специальность.

Data Scientist не равно Data Engineer?

На первый взгляд, профессии очень похожи, ведь оба специалиста работают над анализом и систематизацией данных. Однако Data scientist занимается поиском закономерностей и построением прогнозов. Data Engineer же отвечает за сбор данных и готовит их для работы аналитиков и специалистов, систематизирует их. А также разрабатывает программные решения для big data, создает пайплайны, поддерживает архитектуры данных.

Сколько зарабатывает Data Scientist?

Junior-специалист зарабатывает от 750$. Работники уровня middle в среднем получают 2000$. Senior – от 3000$.

Что должен знать начинающий Data Scientist?

Стоит отметить, что работник в Data Science – это в первую очередь технический специалист. Поскольку без знаний математики, статистики, особенностей и принципов машинного обучения погрузиться в такой объем информации будет сложно. Поэтому сперва нужна база математическая. Также Data Science специалист должен хорошо ориентироваться в области, в которой будут использоваться его модели и прогнозы. Помимо этого, не стоит забывать и о soft skills. Этот человек должен быть усидчивым и спокойным (как, пожалуй, любой специалист, который работает со статистикой и анализом). При этом он должен уметь грамотно выстраивать коммуникацию, поскольку он будет общаться с разными специалистами.

Где учиться на Data Scientist?

Пройти обучение data science можно как онлайн, так и оффлайн. Благо возможностей для этого предостаточно. Так, годовые курсы по data science обойдутся примерно в 4 тыс белорусских рублей. Но, например, некоторые курсы по IT для зачисления на программу по изучению data science требуют наличия пройденных курсов по программированию или владения языками программирования (Python, Pascal, Java, MatLab, C/C++ ).

Что изучать самостоятельно?

• Математику (например, «Математический анализ» Липмана Берса)
• Статистику
• Основы Python
• Алгоритмы машинного обучения.

***

Работа в Data Science считается одной из самых перспективных и востребованных. Оно и понятно: результатом работы этих специалистов пользуются различные бизнесы, производства и обычные люди. Разумеется, для того чтобы стать Data Science, нужен технический бэкграунд, знание математики и статистики. Но также важно уметь находить общий язык с людьми и быть внимательным и усидчивым. Если вы рассматриваете для себя новые возможности, обязательно обратите внимание на Data Science  – вдруг эта сфера станет для вас главным делом жизни!

Мне понравилась статья Поделиться статьей Скопировать ссылку

Вы можете поделиться статьёй