Кто такой Data Scientist? Денежная профессия

Для понимания сути профессии дата-саентист необходимо знать, что лежит в основе формулировки, давшей название специалистам. Data Science – обработка информации с помощью научных методов для выработки нужной стратегии. Все естественные науки базируются именно на Data Science. Так, химик экспериментирует и анализирует результаты, чтобы сверить их со своими гипотезами. Его профессионализм в данном случае заключается в умении обобщать субъективные умозаключения, не брать в расчет случайности и делать правильные выводы.

Data Science манипулирует данными так же, как исследователь других сфер. Для получения результата он полагается на принципы логики, математическую статистику и средства визуализации.

В своей работе Data Science-специалист (https://eddu.pro/ выбрать обучающий курс) опирается на анализ данных с дальнейшим построением поведенческих моделей. На основании его трудов становятся очевидны закономерности в определенной сфере, и будущее в той или иной степени поддается прогнозированию. Для построения моделей применяют алгоритмы машинного обучения, а базы данных пропускают через SQL. Это специальный язык программирования, созданный для обработки массивов фактов и взаимодействий между ними.

Дата-сайентист упорядочивает большие пласты информации различных сфер: от метеорологии до действий пользователей сети Интернет. Вся его деятельность опирается на знания из трех ключевых направлений: статистических исследований, программирования и машинного обучения. Профи не только создает математические модели поведения, но и тестирует их. В результате появляются эффективные инструменты для бизнеса, науки и комфортной повседневной жизни.

Где нужен и какие задачи решает Data Scientist?

Перечень задач дата-саентиста зависит от особенностей рабочей сферы. Очередность этапов работы схожа и выглядит следующим образом:

• Формирование представлений о пожеланиях заказчика. При отсутствии налаженных процессов сбора данных Data Scientist занимается и этой задачей. С помощью профессиональных инструментов он собирает, фильтрует и структурирует исходную информацию.
• Установление целесообразности применения методов машинного обучения для выполнения задачи.
• Сбор и обработка информации, разметка данных. На этом этапе профессионал наводит порядок: присваивает каждой записи метки, с помощью которых можно классифицировать данные. Например, платежеспособность клиента, достоверность информации и т.д. Грамотно помеченные исходники – ценность для бизнеса.
• Выбор метрик оценки эффективности рабочей модели. Их делят на технические и бизнес-метрики. Первые характеризуют качество модели, вторые определяют экономический эффект.
• Формирование и тестирование модели машинного обучения. Пробный этап необходим для подтверждения или опровержения гипотез специалиста об имеющихся данных. Если предположение не подтверждается, работа с конкретным набором данных завершается. При жизнеспособности одной или нескольких гипотез становится возможным получение первого варианта модели. Она называется базовой. Относительно нее при последующих повторениях цикла ожидаются улучшения в функционировании модели. Это своеобразная демо-версия продукта, которую можно демонстрировать, тестировать и усовершенствовать.
• Защита показателей рентабельности от внедрения модели.
• Включение модели в производственные циклы и продукты. На этом этапе она начинает приносить практическую пользу.
• Сопровождение модели.

Каждый этап обработки данных способствует выявлению проблем бизнеса и нахождению путей их решения.

Пример задачи дата-саентиста:

Допустим, профи необходимо дать прогноз относительно спроса на модель смартфона.

Алгоритм его действий:

• подготовка данных о реализации смартфонов за последние 3-5 лет;
• подбор оптимальной модели машинного обучения;
• выбор метрик, подходящих для оценки качества модели;
• прописывание кода;
• использование алгоритма в работе с данными о прошлых продажах;
• формирование прогнозов и демонстрация их менеджерам для принятия решений относительно объемов производства смартфонов.

Data Science полезны и в новых компаниях, и в состоявшихся корпорациях с многолетним опытом. В стартапе специалист вполне справляется с задачами самостоятельно или с небольшой командой. Он создает технологии, продвигающие продукт на принципиально новый уровень.

В крупных организациях дата-саентисты коммуницируют со всеми службами:

• разрабатывают эффективные маршруты и анализируют данные трекеров GPS для отдела логистики;
• прогнозируют сезонный спрос на товар в службе продаж;
• оптимизируют работу оборудования на производстве;
• анализируют данные карт лояльности клиентов и способствуют созданию таргетированной рекламы в отделе маркетинга;
• помогают работе юристов с помощью новых высокотехнологичных продуктов;
• формируют прогнозы для кадровиков на основе данных об активности сотрудников.

Data Science нужны там, где вращаются большие объемы информации. Обычно это крупные предприятия, научные организации, стартапы. Универсальность применяемых методов позволяет дата-саентистам трудится во всех сферах – от направления естественных наук до банковской деятельности. В научной сфере профессия незаменима: в изучении сложных структур, например, ДНК, в создании и обучении нейронных сетей, проведении важных исследований.

Что нужно знать профи?

Независимо от области, в которой задействован дата-саентист, ему необходимы базовые знания в областях:

• программирования;
• линейной алгебры;
• математического анализа;
• теории вероятности;
• математической статистике и анализа.

Специалистам уровня «миддл» или «синьор» требуются скиллы по тонкой настройке параметров. От них зависит конечный результат. Перечень необходимых навыков и профессиональных инструментов зависит и от задач конкретного бизнеса. Стандартно в работе дата-саентиста применяются Python, SQL, C/C++, фреймворки NumPy и Scikit-learn. На этапе визуализации требуется умение работать с Plotly, Matplotlib или Seaborn.

Для изучения специальной литературы и общения с коллегами требуется уверенное знание английского языка.

Ключевые требования работодателей к дата-саентисту:

• владение базой математической статистики;
• понимание алгоритмов машинного обучения;
• применение библиотек при подготовке данных к анализу;
• умение подобрать оптимальный алгоритм для конкретной задачи и сформировать на его основе модель;
• способность отстоять эффективность модели;
• умение грамотно внедрить ее в процесс/продукт.

Для реализации ключевых задач компании предпочитают нанимать профессионалов с опытом работы над реальными проектами. Если вы хотите окунуться в профессию Data Science мы рекомендуем вам посетить наш агрегатор онлайн-курсов eddu.pro и ознакомится с самыми актуальными предложениями от программирования, управления и дизайна, до маркетинга, аналитики и machine learning.

Плюсы и минусы профессии

Главные преимущества:

• Высокий уровень зарплат. От деятельности дата-саентиста зависит доход компании. По этой причине его труд готовы хорошо оплачивать.
• Спрос на рынке труда. Дефицит кадров объясняется спецификой направления. Поэтому крупные организации ищут достойных кандидатов.
• Способность профессионала влиять на выручку компании и ее развитие.

Недостатки деятельности:

• «Обезличивание» специалистов, работающих в крупных компаниях. Из-за огромного количества данных трудно оценить вклад отдельного Data Science в общий успех бизнеса.
• Непредсказуемость результатов, необходимость многократно начинать работу над моделью с нуля.

Из чего состоит его рабочий день?

Необходимость привязки к офису зависит от компании-работодателя. Примерно ¼ вакансий дата-саентистов предусматривают удаленную работу. Еще один вариант – комбинированная форма труда: частично в офисе, частично – из дома.

Степень вовлеченности в командную работу зависит от масштабности задачи. Начинающий специалист, занимающийся подготовкой данных, может коммуницировать лишь с руководством. Профи квалификации «синьор» распределяет задачи внутри команды и общается с клиентами.

Стандартно рабочий день начинается с планерки и разбора e-mail. Далее следует работа с данными. Необходимо готовить информацию к машинному обучению, составлять SQL-запросы, писать код модели посредством Python, тестировать работу модели. Вся работа сопровождается регулярными месседжами с членами команды.

Как Data Scientist выстраивает карьеру?

Структура карьерной лестницы типична для IT-отрасли в целом.

Джуниор-специалист. Нуждается в наставнике, помощи в решении некоторых вопросов. Постановка задач для новичка должна быть детализированной. Его деятельность сосредоточена на подготовке данных к обработке, устранении ошибок в исходниках, первичной обработке, построении сводных таблиц.

Миддл-специалист. Готов к самостоятельной работе со стандартными задачами. Он трудится над машинным обучением и проектированием алгоритмов. Помощь извне необходима в нетипичных ситуациях.

Синьор. Имеет портфолио из нескольких реализованных проектов. Способен взять в работу задачу и довести ее до финала. Обрабатывает объемные данные, применяет сложные фреймворки, визуализирует результат.

Еще одна карьерная ступень – возможность стать директором по данным (Chief Data Officer) и руководить проектами.

В каком случае целесообразно стать специалистом Data Science?

• Когда есть желание вывести научно-исследовательскую деятельность на принципиально новый уровень.
• Если работа с масштабными данными, нейросетями и искусственным интеллектом вызывает интерес. Когда нравятся передовые технологии и манипуляции с данными.
• После опыта в стандартной разработке и при желании заниматься крупными проектами, применять специфические инструменты.
• При малоперспективной работе и большом потенциале, желании трудиться в перспективной сфере.

Насколько это востребовано?

Руководство крупных компаний ценит хороших профессионалов. Всемирный экономический форум декларирует дата-саентистов как самых востребованных кадров на рынке труда. При стремительном развитии профессии ощущается нехватка Data Science в компаниях. Рост вакантных мест в последние несколько лет составил более 400%.

Сколько зарабатывает Data Science-специалист?

На уровень заработка влияют два фактора: компания-работодатель и карьерная ступень. Средний заработок «джуниора» составляет 100 000 рублей. «Миддл» зарабатывает от 260 000 рублей. Дата-саентисты, освоившие множество инструментов и реализовавшие множество проектов, могут претендовать на заработок от 700 000 рублей в месяц. Вакансии международных компаний несут отдельные перспективы.

Какие гибкие навыки пригодятся дата-сайентисту?

• Способность мыслить критически, делать обоснованные выводы и ставить объективные оценки.
• Коммуникабельность: умение поддерживать общение в команде, выяснять пожелания заказчика, представлять готовый продукт.
• Любознательность: стремление выйти за рамки сферы, получить дополнительные знания для достижения общего успеха.

Как стать Data Science-специалистом?

Период, пока конкуренция невысока – наиболее благоприятное время приобретения профессии. Стать профи можно, даже обучившись с нуля. Обязательные условия – готовность много учиться и настойчиво работать. Интеллект будущего дата-саентиста должен быть «заточен» под манипуляции большими объемами данных.

Существуют бесплатные ресурсы:

• Statistics and R;
• Data Science: R Basics;
• Data Science: Visualization;
• High-Dimensional Data Analysis;
• Data Science: Machine Learning;
• Case study: DNA methylation data analysis;
• Data Science: Linear Regression;
• Data Science: Productivity Tools;
• Big Data and Education.

Так и платные курсы Data Science

Претендовать на должность стажера или джуниора можно уже с базовыми математическими знаниями, навыками программирования и машинного обучения. На этом этапе не обязательно быть глубоким специалистом.