Кто такой Data Scientist

Рассказываем, кто такой Data Scientist, где он работает, что входит в его обязанности и как освоить эту профессию.

Чем занимается Data Scientist

Data Scientist – специалист по Data Science. Это наука о данных, которая включает инструменты, методы и технологии для обработки информации и ее дальнейшего использования. Data Science стоит на стыке математики, статистики, программирования, аналитики и стратегического планирования.

Data Scientist обрабатывает большой объем данных, ищет в них определенные закономерности, связи. Создает модели машинного обучения – алгоритмы решения задач. Они, например, подбирают фильмы на основании оценок пользователей, оптимальный маршрут для такси с учетом загруженности дорог, рекомендуют снизить стоимость товаров в магазине.

Отличия дата-сайентиста от аналитика данных

Часто дата-сайентистов путают с аналитиками данных, поскольку их задачи кажутся похожими, однако это разные специальности.

Аналитик проводит статистический анализ, чтобы найти решение проблемы или ответить на вопросы. Он собирает информацию, выявляет закономерности и составляет отчеты, с помощью которых компания принимает решения.

Data Scientist не только обрабатывает и визуализирует данные, но и строит на их основе модели. Для этого нужно понимать принципы машинного обучения, а у аналитика таких знаний нет.

Задачи дата-сайентиста

Обязанности специалиста по Data Science зависят от сферы. Перечислим основные:

Понять требования к задаче.

Решить, откуда взять данные, и выбрать метод их обработки.

Проанализировать и структурировать информацию.

Создать модель решения задачи.

Проверить, правильно ли функционирует построенный алгоритм.

Выяснить экономическую целесообразность его использования.

Внедрить модель в работу компании и исправлять ее при необходимости.

Если не удалось достичь нужного результата, Data Scientist возвращается к этапу сбора данных или к построению алгоритма машинного обучения.

Навыки дата-сайентиста

Специалист должен знать:

• языки программирования Python, SQL;
• основы машинного обучения;
• статистику, математику;
• принцип работы с базами данных;
• сервисы обработки массива информации;
• как переводить модели машинного обучения в полезные для бизнеса инструменты;
• английский язык на уровне C2, чтобы читать и понимать техническую литературу;
• доменные области.

Дата-сайентисту важно уметь договариваться с коллегами, а также презентовать результаты своей работы.

Где работает Data Scientist

Дата-сайентисты востребованы в разных отраслях – от сельского хозяйства до IT. Примеры областей и задач специалистов:

Метеорология. Сбор и анализ данных для составления прогноза погоды.

Банковская сфера. Разработка моделей для анализа кредитной истории клиентов.

IT. Создание поисковых алгоритмов, ботов, систем искусственного интеллекта.

Бизнес. Разработка моделей для прогнозирования спроса на продукцию компании или для принятия решения об открытии нового филиала.

Промышленность. Выявление вероятности сбоев в оборудовании или риска производства дефектной продукции.

Медицина. Создание программ, определяющих диагноз пациентов.

Сельское хозяйство. Создание моделей, которые прогнозируют урожай и помогают выбрать тактику пользования землей.

Страхование. Разработка алгоритмов для определения вероятности страхового случая.

Это далеко не полный список. Data Scientist – одна из самых востребованных IT-профессий. Специалисты помогают компаниям развиваться и увеличивать прибыль – следовательно, спрос на них растет.

Кто может стать дата-сайентистом

Работа понравится тем, кто любит анализировать и систематизировать данные, а также интересуется современными технологиями. Например, Data Scientist взаимодействует с нейросетями и искусственным интеллектом. Это направление подходит и тем, кто хочет заниматься наукой и современными исследованиями.

Профессия дата-сайентист – отличный выбор, если у вас есть навыки программирования и желание использовать больше инструментов, заниматься крупными проектами. При этом специальность можно освоить даже без опыта разработки.

Плюсы и минусы профессии

Преимущества:

Высокий уровень зарплаты. Компании готовы хорошо платить дата-сайентисту, потому что он приносит пользу бизнесу и помогает повысить прибыль.

Интересная работа. Постоянно появляются новые задачи, которые можно решать по-разному: скучно точно не будет.

Востребованная профессия. Специалисты по Data Science нужны в различных сферах, поэтому спрос на них только увеличивается.

Важная роль в компании. Модели, разработанные дата-сайентистами, влияют на решения руководства и развитие бизнеса.

Уровень зарплаты дата-сайентиста напрямую зависит от квалификации и навыков

Недостатки:

Нельзя спрогнозировать результат. До тестирования модели невозможно понять, решит ли она поставленную задачу. Часто приходится начинать все заново, поэтому специалист должен быть терпеливым.

Непонимание со стороны работодателей. Не все владельцы бизнеса осознают, для чего нужен Data Scientist, и нагружают его дополнительными задачами. Например, подготовкой отчетов или составлением аналитики.

Необходимость постоянно учиться. Знания быстро устаревают, поэтому даже опытным дата-сайентистам нужно осваивать новые технологии.

Как стать специалистом по Data Science

Если вы еще выбираете профессию, познакомиться с Data Science можно на бесплатных курсах и интенсивах. Вы узнаете о задачах, которые предстоит выполнять, и получите первые практические навыки.

Интенсив – это отличная возможность понять, стоит ли дальше осваивать направление Data Science

Если вы всерьез решили стать дата-сайентистом, сначала нужно изучить статистику и математику. Важно понимать термины – дифференциал, производная, определитель матрицы и другие. В этом помогут специальные курсы, например, «Математика для Data Science».

Также нужно изучить программирование, для начала достаточно языка Python. Он относительно прост, поэтому его по силам освоить даже новичку. В онлайн-школе SkillFactory есть специальный курс для Data Science – «Python для анализа данных». Вы узнаете, как быстро обрабатывать большой объем информации и создавать отчеты, автоматизируете этот процесс.

После Python можно приступать к машинному обучению. Для этого подойдут курс «Machine Learning и Deep Learning» и курс по нейронным сетям.

Также можно освоить профессию Data Scientist с нуля по одной программе, которая охватывает все необходимые знания: математику и статистику, разработку и машинное обучение – «Профессия Data Scientist».

Источник: www.seonews.ru