Data Scientist

IT и разработка

О профессии

Data Scientist — это человек, который работает с большими объемами данных. Вот прям с огромными. Он умеет их добывать, анализировать, но главное — обрабатывать.

Обязанности

Data Scientist — человек с отличными математическими и аналитическими способностями, и совсем необязательно это должен быть только программист. Зачастую это направление интересно специалистам по прикладной математике и статистике, а также аналитикам. Data Scientist понимает, в каком виде данные воспримет компьютер и предоставляет ему их. Таким образом, компьютер может извлечь ценную информацию из полученных данных и использовать ее во благо. Например, на Data Science основаны Self-driving cars, персонализированные интерфейсы, медицинская система IBM Watson, подсказки на ресурсах типа AliExpress, Amazon, Netflix. Data Scientist работает с данными из различных источников: собирает их, структурирует, выделяет и синтезирует. Для него важно обеспечивать выводы и действия, основанные на собранных данных. В своей работе специалист использует различные языки программирования — SAS, R и Python, а также аналитические методы. Работая с большими данными, нельзя обойтись без статистики, поэтому Data Scientist занимается еще и статистическими тестами и распределениями. Data Scientist должен быть готов к упорной работе, ведь ему постоянно предстоит искать идеальную формулу для обучения искусственного интеллекта. К тому же, часто нет очевидного решения проблемы, поэтому среди всех алгоритмов специалистам приходится подыскивать подходящий под конкретную задачу.

Навыки

Ключевые компетенции, которые чаще всего требуют работодатели.

Профессиональные

  • Языки программирования SAS, R или Python.
  • Дискретная математика, статистика и статистический анализ.
  • Базы данных MySQL и Postgres.
  • Фреймворк распределенных вычислений Hadoop MapReduce.
  • Алгоритмы Machine Learning.
  • Технологии визуализации данных и отчетности.
  • Понимание предметной области.
  • Знание английского будет преимуществом.

Личные

  • Аналитическое мышление.
  • Презентационные навыки.
  • Работа в команде.
  • Активное слушание.
  • Внимание к деталям.
  • Креативность в алгоритмах.

Плюсы и минусы

Плюсы

  • Творческая работа с большой свободой действий.
  • Обширное комьюнити, где можно прокачать свой уровень.
  • Необязательно быть программистом, чтобы начать свою карьеру в этой области.
  • Перспективная и востребованная профессия в современных IT-реалиях.
  • Можно работать как в офисе, так и на удаленке.

Минусы

  • Зарплата и карьерный рост ограничены.
  • Большинство компаний заинтересованы в специалистах уровня middle и выше.
  • Постоянно необходимо искать пути для новых решений. Хотя это не всегда плохо :)
  • Очень большая часть заключается в исследовательской работе — никогда нет очевидного решения проблемы.
  • Нужно иметь хорошую базу для старта карьеры.

Онлайн-курсы

Прокачайте навыки и повысьте шансы на высокооплачиваемую работу.

Data-аналитик + ИИ
Для новичков

Data-аналитик + ИИ

Освоите этапы работы Data Scientist. Узнаете, как решать бизнес-задачи с помощью данных и использовать BI-инструменты. Выучите языки Python и SQL. Составите резюме и добавите…

Для обеспечения удобства пользователей сайта используются cookies.

Закрыть всплывающее окно