Data Scientist
IT и разработкаО 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
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…