Data science сколько зарабатывают

Программирование

На чтение 8 мин Просмотров 164 Опубликовано 06.05.2021 Обновлено 06.11.2021

Data science наука о данных с нуля

Data Science – наука о данных. Это особая область знаний, которая нацелена на поиск и получение важной информации из большого объема данных. Для обнаружения не явных на первый взгляд закономерностей специалисты в данной сфере прибегают к помощи таких дисциплин, как математика, научные данные, системы алгоритмов и прочее. Это позволяет повысить эффективность и результативность, а значит и прибыльность.

В Москве можно расчитывать на зарплату в 100 тысяч рублей без опыта работы, со стажем 1 год (Junior) — 130 тысяч. После двух лет вы можете рассчитывать на позицию Middle и получать около 170 тысяч. рублей. Обратите внимание что профессия очень активно развивается — через год, возможно, средний заработок может вырасти на 15%-20%.

Сколько зарабатывают в Data Science и что это вообще такое?

Как стать Data Scientist с нуля

Roadmap Data Scientist

Data scientist как выучиться?

Самое простое и быстрое средство освоения профессии — это онлайн-школа. Можно легко овладеть профессией всего за 2 года. Вы будете обучаться у именитых спикеров в соответствии с отработанным учебным планом. Получите необходимые знания для работы, без воды, ненужных лекций, получите опыт и гарантию найти подходящую работу.

Источник: top-prof.ru

Профессия Data Scientist

Специалист по анализу больших данных – это одна из самых перспективных специальностей на сегодня. Все больше компаний собирают различные данные, которые требуется обрабатывать и использовать в бизнесе. Это интересная и хорошо оплачиваемая работа для людей с аналитическим складом ума.

В статье расскажем, кто такой Data Scientist и что это за профессия, как начать работать в данной сфере, в том числе после сорока лет (в качестве второй карьеры).

Кто такой Data Scientist и чем он занимается?

Говоря простыми словами, это специалист по анализу данных. Он собирает их, объединяет в базы, ищет и анализирует закономерности и на этой основе создает модели, которые помогают принимать те или иные решения. Чаще всего они востребованы в следующих сферах: ИТ, телеком, банки и финансы, консалтинг, маркетинг, научные исследования.

Какие задачи они решают:

• Создание рекомендательных систем.
• Формирование прогнозов, например, на рынках акций.
• Создание скоринговых систем, которые принимают решения на основе анализа большого объема данных. Например, выдать кредит клиенту или нет.
• Выявление аномалий в различных системах. Например, для автоматической блокировки подозрительных банковских операций.
• Персонализированный маркетинг. Формирование уникальных предложений для клиентов, акций, скидок.

Чтобы проще понять, чем занимается Data Scientist, разберем пример рекомендательного алгоритма. Многие музыкальные сервисы на основе статистики прослушиваний могут предлагать пользователям другие треки, которые им понравятся. Алгоритм, по которому работает эта программа, создает специалист по анализу больших данных.

Все больше компаний собирают различные базы данных, которые используются для разных целей. Поэтому востребованность специалистов растет. Им предлагают хорошие зарплаты, о чем расскажем ниже.

Мы разобрались, кто такой Data Scientist и что это за профессия. Пора поговорить о преимуществах и недостатках данной работы.

Плюсы и минусы профессии

• Высокая востребованность специалистов по анализу данных. На момент подготовки статьи только на HH.ru было открыто более 500 вакансий.
• Дефицит кадров.
• Есть онлайн-курсы, где можно учиться Data Science с нуля.
• Возможность удаленной работы из дома.
• Высокие зарплаты даже у новичков – порядка 100 тыс. рублей в месяц и выше.
• Специалисты с опытом 1-2 года уже высоко ценятся на рынке.

• Высокие требования: необходимо знать языки программирования, базы данных, математическую базу.
• Сложная, но при этой интересная работа.
• Необходимо постоянно учиться и осваивать новые знания.
• Большинство вакансий открыто в Москве и других крупных городах. Там же предлагают самые высокие зарплаты.

Сколько зарабатывает Data Scientist?

Самые высокие зарплаты предлагают банки и финансовые компании, а также ИТ. Например, в Яндексе, Тинькофф, Сбербанке. Доход новичка (Junior) может быть от 100-120 тыс. рублей в месяц. Как правило, для трудоустройства требуется высшее техническое или математическое образование, знание языков программирования (чаще всего Python), владение английским языком.

Специалисты с опытом 1-3 года (Middle) могут получать зарплату от 150-200 тыс. рублей. Максимальный доход может составлять 300-500 тыс. рублей для людей с опытом работы от 3-5 лет и хорошим резюме. Если рассматривать иностранных работодателей, нанимающих специалистов из России, то они могут платить до 7-10 тыс. долларов в месяц.

Относительно невысокие зарплаты предлагают Data Scientist в консалтинге, маркетинге, Call-центрах. Но и требований здесь меньше: обычно не нужно профильное высшее образование и знание английского. Например, в колл-центре можно найти работу с окладом порядка 70-100 тыс. рублей в месяц.

Что нужно знать и уметь?

Ниже перечислены основные навыки и темы, которые должен знать Data Scientist. Как правило, они составляют основу требований в вакансиях:

1. Идеально иметь высшее техническое или математическое образование. Если его нет, то ряд работодателей могут вам отказать.
2. Знать теорию вероятностей, математическую статистику, методы анализа данных, машинное обучение. Чем глубже эти знания, тем лучше.
3. Уметь программировать на Python, знать библиотеки для анализа данных (NumPy, Pandas).
4. Data Scientist должен знать реляционные базы данных, уметь формировать запросы к СУБД.
5. Владеть инструментами визуализации данных, построения графиков, диаграмм, дашбордов. Самые популярные из них – Tableau, Metabase и Power BI.
6. Пригодится знание программы Excel, так как многие операции можно проводить с помощью электронных таблиц.
7. Будет плюсом знание английского языка, особенно на уровне, позволяющем читать техническую литературу.
8. Среди Soft Skills-навыков обычно требуется: аналитический склад ума, коммуникабельность, инициативность, внимательность к деталям, способность работать с большими массивами данных, ответственность, многозадачность.

Как стать Data Scientist с нуля?

Давайте разберемся, с чего начать обучение профессии, и как можно стать специалистом по анализу данных.

1. Первый способ – поступить в профильный вуз и параллельно освоить необходимые языки программирования и инструменты визуализации. Есть несколько вузов, выпускники которых особенно ценятся среди работодателей.
2. Второй способ – пойти на курсы, где вы изучите математическую базу и получите практические навыки. Если у вас уже есть техническое образование, пусть даже не связанное с Data Scientist, это оптимальный вариант. Если технического образования нет, то найти первую работу будет сложнее. Вам могут помочь курсы, где есть программы помощи с трудоустройством.
3. Часто в профессию переходят аналитики данных и Python-разработчики. Сфера активно растет, поэтому людей привлекают высокие зарплаты и перспективы.

Также освоить профессию Data Scientist можно через интернет. Многие люди, которые ищут, с чего начать карьеру в этой сфере, выбирают данный путь. Есть несколько онлайн-университетов, где можно пройти обучение:

Название курса и ссылка на него

Курс в университете Skillbox. Подходит новичкам и людям без опыта работы в IT. Вы изучите теорию (анализ данных, Machine Learning, статистика, теория вероятностей, функции, работа с производными и многое другое), научитесь программировать на Python и языке R, изучите библиотеки Pandas, NumPy и Matplotlib, работу с базами данных.

Сможете создавать рекомендательные системы, применять нейронные сети для решения задач, визуализировать данные. Включает практические задания. На защите диплома присутствуют работодатели.

Обучение Data Scientist в Нетологии (уровень – с нуля)

Курс походит людям, которые хотят сменить текущую профессию на Data Scientist. Включает программу помощи с трудоустройством. Изучают математику для анализа данных, построение моделей, управление data-проектами, Python, базы данных, обработку естественного языка (NLP) и многое другое. Объема полученных знаний хватит для старта в карьере. Преподаватели – сотрудники крупных ИТ и финансовых компаний.

В интернете есть бесплатные курсы по Data Scientist. Если вы думаете, подойдет или нет вам эта профессия, то можете посмотреть данные уроки и получить более полное представление и описание данной работы:

• Анализ данных на Python в задачах и примерах
• Курс по библиотеке Pandas
• Курс по машинному обучению для новичков
• Бесплатный курс по базам данных MySQL
• Работа с Google Таблицами для начинающих

Где искать работу?

1. Много вакансий можно найти на сайтах HH.ru, Яндекс.Работа, Career.habr.com. В ряде случаев компании готовы нанимать специалистов удаленно, то есть с возможностью работать из дома. Как правило, это указывают в вакансиях. Также встречаются предложения по трудоустройству с релокацией (переездом к работодателю).
2. Если вы новичок и не имеете опыта работы, то можете посмотреть в сторону стажировок. Они проводятся во многих ИТ-компаниях, после чего успешные кандидаты могут получить предложение о работе.
3. Часто вакансии размещаются на сайтах работодателей. Например, вакансии в Яндексе можно посмотреть здесь.

Полезные ссылки и бесплатные материалы

• Open Data Science – здесь можно найти бесплатные курсы по анализу данных и нейронным сетям.
• Группа Data Science – сообщество в сети ВКонтакте. Публикует полезные статьи и другие материалы по анализу данных.
• Большой гид для начинающих – список терминов и обзор полезных ресурсов для новичков. Статья на русском языке.
• DeepMind – интересный блог, который ведут специалисты Google. Пишут об искусственном интеллекте. Статьи на английском языке.
• Обзор ресурсов про data scince – большая подборка полезных сайтов и блогов для специалистов по анализу данных. Включает 46 ресурсов.
• IBM Data Science Community

Источник: www.kadrof.ru

Гид по Data Science для сомневающихся. Как начать зарабатывать от 100 000 после курсов

Профессия специалиста по Data Science входит в топ-3 самых востребованных в 2020 году. Спрос в этой сфере быстро растет, и многие компании готовы брать сотрудников без опыта работы, чтобы обучать всему прямо на стажировке. Пока нет конкуренции и порог входа относительно низкий, очень важно определиться: Data Science — это твоё или нет? Специально для этого преподаватели онлайн-школы SkillFactory подготовили бесплатный гид по карьере . Он даёт полное представление о работе дата-сайентиста и позволяет понять, стоит ли начинать изучение этой профессии.

Кто такой Data Scientist? Это человек, который исследует данные, чтобы находить в них скрытые закономерности. Он строит модели и с их помощью прогнозирует, как ситуация будет развиваться дальше. Специалисты по Data Science используют готовые программы и пишут новые, чтобы быстрее обрабатывать информацию и делать выводы. Они могут решать самые разные задачи: от выявления элементарных частиц до анализа поведения потребителей.

Насколько эта профессия востребована? По исследованиям Академии больших данных MADE и HeadHunter в 2020 году спрос на специалистов по Data Science вырос в 9,6 раз . Компании почти во всех областях нуждаются в специалистах из этой сферы. Причём больше 25 % готовы взять на работу junior-специалистов, которых дальше обучат сами.

Пока что спрос превышает предложение, поэтому можно получить работу даже без опыта, кейсов и портфолио. Зарплата в этой профессии — от 70 000 рублей. Чтобы стать полноценным специалистом с реальными кейсами, нужно около года. Таких работников компании принимают охотнее, их зарплата уже начинается от 130 000 рублей.

Кто может стать специалистом? Проще всего учиться людям из близких сфер. Data Science подходит специалистам из любых профессий, связанных с программированием, и других технических, но не IT-специальностей: физика, математика, химия. Тем не менее, освоить Data Science может абсолютно каждый. Среди специалистов есть бывшие психологи, учителя, менеджеры и даже звукорежиссёры.

Как понять, твое это или нет? С помощью гида по профессии от SkillFactory можно объективно оценить свои навыки и способности. В нём есть список с подробным описанием всех soft и hard skills, которые должны быть у дата-сайентиста.

Чтобы развиваться и переходить в будущем с уровня Junior (специалист начального уровня) на более продвинутый Middle (средний уровень), нужно развивать их и постоянно совершенстWowать свои умения. Гид поможет наметить собственную стратегию карьерного и зарплатного роста, чтобы постепенно развиваться и брать все более сложные задачи. Здесь вы найдёте всю нужную информацию для первых шагов в начале обучения или трудоустройства. Гид отвечает на все главные вопросы новичков: нужно ли знать математику и Python, какие реальные задачи предстоит выполнять, какие есть лайфхаки при составлении резюме и на собеседовании с HR, как бесплатно учиться и развиваться в этой сфере. Для специалистов, которые уже ищут работу, тоже есть много полезного: в каких компаниях в 2020 году платят больше всего, что лучше указывать в резюме, какие инструменты наиболее востребованы и что прямо сейчас происходит на рынке труда.

Советы из гида заставят вас зарабатывать в Data Science в несколько раз больше. В гиде много разной информации о том, как начать много зарабатывать с помощью Data Science. Но есть целый раздел, с рабочими советами от экспертов. Они объясняют, что конкретно нужно сделать новичку или готовому специалисту, чтобы его зарплата увеличилась в несколько раз, а ценность в глазах HR сильно повысилась.

Гид составили специалисты крупной онлайн-школы SkillFactory, которая готовит востребованных специалистов в IT с 2016 года. В школе обучают с нуля различным языкам программирования, работе с большими данными и машинным обучением, разработке качественных продуктов и управлению ими. Создатели гида собирали всю актуальную информацию и динамику из крупнейших ресурсов, например, IncRussia, Glassdoor, New.HR, hh.ru, habr и другие. Все ссылки на исследования указаны прямо в гиде.

Получите бесплатный гид по профессии от SkillFactory, чтобы объективно оценить свои навыки и решить, стоит ли вам обучаться перспективной и высокооплачиваемой профессии дата-сайентиста.

Источник:

Источник: 3dnews.ru

Специалист по Data Science: чем занимается, сколько зарабатывает, как стать

Бизнес

В статье рассказываем о специальности Data Science: что это такое, применение в бизнесе, сколько можно заработать, где обучаться.

Data Science в прямом переводе это звучит как «Наука о данных».

Кто-то берет большие цифры, что-то с ними делает, получает какой-то результат. Стало понятнее? Увы, нет. Поэтому придется глубже разобраться в этом вопросе.

Что же такое Data Science

Впервые термин Data Science появился в 1974 году, в книге Петера Наура.

В ней давалось определение: «Это дисциплина, которая изучает жизненный цикл цифровых данных, от момента их сбора до употребления в других областях знаний».

Однако истинная популярность пришла к этому термину приблизительно с 2010 года, вместе с широким распространением такого понятия как Big Data. Считается, что именно тогда вычислительные мощности позволили ученым оперировать действительно большим набором данных.

До этого периода на компьютерах тоже производились вычисления, но их мощности было откровенно недостаточной для действительно повсеместного использования.

Чтобы было понятно — производительность среднего в ценовом диапазоне мобильного телефона 2021 года на порядок выше, чем производительность среднего компьютера в домах пользователей в 2010 году.

Так все же, что из себя представляет Data Science в 2021 году?

Если говорить официальными терминами, то это междисциплинарный подход, позволяющее извлечь актуальную информацию из больших, при этом постоянно увеличивающихся объемов данных, полученными организациями.

Циклы проведения научных исследований

Согласно исследованию компании IBM, дата сайнс имеет от 5 до 16 циклов обработки сведений. Первый, и, наверное, самое важное из них — это получение данных. На этом этапе они не структурированы, могут приходить из разных источников, различаться по типам данных. Поэтому требуется привести их к единому стандарту, который сможет обработать машина. Затем следуют:

• подготовка данных;
• предварительная обработка;
• анализ;
• результат.

Подготовка заключается в преобразовании массива информации в один общий универсальный формат. Здесь происходит извлечение сведений из массива, их очистка и переформатирование, унификация. Затем наступает этап предварительной обработки, на котором выявляются закономерности, диапазоны и распределения данных, проверка на пригодность использования.

Наглядно это выглядит примерно следующим образом — чтобы измерить температуру человека, необходим специальный термометр. Если взять научный прибор с точностью до 0,0001 градуса, невозможно получить объективный результат. Аналогично, обычный уличный термометр тоже не подойдет для этой цели.

После приведения цифр и общей структуре и изучения закономерностей наступает время провести анализ. Для этого используется прогнозная аналитика, статистика, регрессия, алгоритмы машинного обучения и другие технологии. Одни и те же цифры могут дать различные результаты в зависимости от способа анализа.

Заключительный этап — получение отчета. Команда проекта должна предоставить его в наглядном виде, чтобы далекие от математики и программирования человек смог применить полученные сведения в своей сфере деятельности. В некоторых случаях требуется вывод через API, для последующего использования в базах более высокого уровня.

Искусственный интеллект и Data Science, возможные риски

Еще в 2014 году Илон Маск написал в Twitter, что искусственный интеллект может стать страшнее, чем ядерное оружие. Именно в нем американский предприниматель видит основную угрозу для будущего человечества.

Тогда многие посмеялись над ним, подумав о восстании роботов из комиксов. Но стоит ли не доверять человеку, чья компания выпускает автомобили на автопилоте? При чем здесь Биг Дейт?

А каким образом можно спланировать и спрогнозировать поведение машины на оживленной трассе? Единственный вариант — большие данные.

Сначала собирается статистика из абсолютно разных источников, затем она приводится к единому формату. Полученный результат тестируется, проверяется на наличие ошибок. Судя по уровню безопасности автомобилей Тесла, эта работа проведена на высочайшем уровне. Однако постоянно происходят какие-то небольшие сбои. И пока ИИ находится под плотным контролем разработчиков, можно говорить об умеренном уровни риска.

Но рано или поздно выяснится, что именно компьютерная программа лучше всего подходит на роль контролера другой машины. И человечество доверит ей эту роль. Илон Маск лучше всех понимает, что любая программа рано или поздно дает сбой. И чем больше у нее полномочий, чем она сложнее, тем выше риски.

Проблема заключается в том, что сейчас один человек уже не в силах разработать крупное ПО. Оно по своей сути является сборкой из «черных ящиков» — частей кода, написанных другими программистами для конкретной задачи. То есть сейчас Data Science превратился в своеобразный конструктор, каждая из деталей которого тоже является результатом сборки из другого конструктора.

Операционная система Windows 10 содержит порядка 50 миллионов строчек кода. Если предположить, что на каждую из них тратится по 10 секунд времени программиста, то только прочтение займет 5787 дней, или порядка 15 лет.

Активно применяемый в обработки Big Data пакет MySql содержит 12 миллионов строчек, на его чтение потребуется 45 месяцев.

Почему у Data Science нет альтернативы, и где он применяется

Несмотря на все риски, будущее человечества невозможно представить без искусственного интеллекта, Data Science и специалистов в этой области. Ключевым показателем является эффективность. Сейчас найдется мало желающих использовать проводную связь или отсылать почтового голубя, чтобы отправить сообщение. Big Data и Data Science активно применяются в повседневной жизни каждого человека, даже если он этого не замечает. Основные области применение на текущий момент из самых популярных и известных:

• маркетинг и реклама;
• решение банков по выдаче кредитов;
• оптимизация поисковой выдачи Яндекс и Google;
• автопилоты и автомобильная навигация;
• камеры наблюдения и выявление правонарушений;
• переводчики текстов;
• графические редакторы.

Однако Data Science применяется не только в глобальных проектах. наука о больших данных оптимизирует логистику, управление продажами, складскими запасами, ведет контроль за работой персонала, сейчас она применяется практически во всех крупных компаниях. Этим объясняется повышенный спрос на специалистов, хороший дата саентист зарабатывает очень достойные деньги.

Конечно, вы имеете право обрабатывать фотографии в Paint, и может быть даже получите относительно неплохой результат. Но если ваш коллега-фотограф использует для этой цели пакет Adobe Photoshop, он гарантированно окажется в более выигрышной ситуации. Себестоимость и затраты времени сделают вас аутсайдером. Поэтому каждому неизбежно придется пользоваться плодами специалистов по Data Science.

Зачем Data Science бизнесу

Особенность big data science выключается в том, что здесь можно разрабатывать алгоритм, который делает прогнозы и вычисляет тенденции без вмешательства человека. Это уменьшает ошибки человеческого фактора, трудозатраты и финансовые расходы. Допустим, вы занимаетесь продажей бананов. Казалось бы, что может быть проще. Но чтобы не прогореть в этом бизнесе, требуется:

• предложить лучшую цену;
• обеспечить бесперебойные поставки;
• защититься от излишних складских запасов;
• создать логистические схемы;
• учесть текущие и капитальные затраты;
• посчитать рентабельность.

Можно ли все это вычислить вручную? Скорее всего можно, если создать отделы логистического и финансового анализа, анализа спроса и предложения на рынке поставщиков овощей и фруктов, анализа рынка труда.

В качестве альтернативы выступает big data science, где практически в режиме реального времени руководство бизнеса получает точные отчеты и прогнозы. То есть команда дата сайентистов радикально снижает риски для бизнеса. Резко уменьшается вероятность ошибки и поднимается точность прогнозов.

И это мы рассказали о простейшем на первый взгляд бизнесе. А если идет речь об автомобильном заводе, производстве непрерывного цикла, или финансовых организациях? Там без полноценного анализа на основе больших данных компания гарантированно проиграет конкуренцию своим более продвинутым коллегам.

Отдельные направления в Big Data

Рассказ про профессию дата саентист будет неполным без акцента на облачные вычисления и Data Mining. Это два краеугольных камня, благодаря которым работа с большими данными стала настолько популярной.

Что такое Data Mining

Термин Data Mining невозможно перевести на русский напрямую, прямой перевод «сбор данных» никак не отражает его сути.

А одна кроется в поиске скрытой информации в больших массивах.

Задача этого направления — извлечь неявные тенденции и закономерности там, где их якобы не может. Традиционные шаблоны и алгоритмы здесь работают не очень хорошо, поскольку они стремятся сглаживать экстремумы и отсеивают показатели, выходящие за рамки нормы.

Однако если произвести синтез, разбить массив на несколько групп, и уже по ним проводить анализ, результат может оказаться весьма интересным.

Впрочем, алгоритм поиска не сильно отличается от стандартного, применяемого в традиционном дата сайнс. Главная особенность заключается в поиске и обнаружение аномалий, которые очень сильно выбиваются из общей картины. Для этого требуется изменить некоторые правила, ввести новые ассоциации и классификации.

Облачные вычисления в Data Science

При обработке больших массиWow данных всегда остро стоит вопрос машинных ресурсов. Даже большие компании не имеют возможности каждому своему сотруднику предоставить оборудование достаточной производительности. Только благодаря выходу в облако стали доступными высокопроизводительные вычисления. Доступ к облачным инфраструктурам легко получить из любой точки мира, где есть интернет. Это дает возможность командам экспертов совместно работать над одним и тем же проектом, а технологии с открытым исходным кодом позволяют упростить работу по настройке и поддержанию глобальных систем.

Более того, отдельные поставщики облачных услуг также предлагают готовые наборы инструментов, которые позволяют специалистам по обработке данных создавать модели без программирования, что еще больше упрощает доступ к аналитическим данным.

Профессия Data Scientist

Чтобы оценить востребованность этой профессии, совершим экскурсию на сайт Хедхантере. Здесь в списке работодателей встречаются медицинские компании, маркетинговые агентства, разработчики мобильных и доступных приложений, автомобильные холдинги. Есть вакансии от Газпромнефть и федеральной розничной сети Лента, онлайн магазина Ozon. Очень много предложений от финансовых организаций. Причем как от гигантов типа Сбербанк, так и от небольших брокеров.

Такую работу предлагают Северсталь, соцсеть ВКонтакте и Одноклассники, медийные корпорации. Из этого можно сделать вывод, что инженер по Data Scientist не останется безработным, и его уровень мотивации компенсирует потраченные на обучение время и силы.

Какие навыки нужны специалисту по Data Science

Чтобы стать специалистом Data Science в обработке данных, требуется умение проводить сбор и анализ информации. Как следствие, ключевыми навыками можно считать знание статистических методов, математики и информатики. Они непосредственно применяются в области бизнеса, технологии и социальных наук. Чтобы добиться успеха в этой профессии, необходимо изучить:

• Методы машинного обучения.
• Визуализацию данных и отчетность.
• Риск-менеджмент.
• Статистический анализ и математику.
• Навыки программной инженерии.
• Интеллектуальный анализ данных, очистку и изменение.
• Платформы Big Data.
• Облачные инструменты.
• Хранилища данных и структуры.

Кажется, что изучить это все практически невозможно. Но не будем торопиться с выводами. Как и везде в IT-отрасли, в Data Science есть очень сильное разделение на узкую специализацию.

Так, Сбербанк требует от своего будущего сотрудника всего лишь 1 года практической работы, но при этом он должен уметь задавать простые запросы на SQL, на среднем уровне знать язык программирования Python и его стандартные библиотеки pandas, numpy, h5py. Требуется знакомство с форматами данных CSV и bash.

Также необходимо владеть математическими методами конструирования признаков Feature engineering, работать с регрессией, классификации, кластеризацией, знать API по их применению. Также некоторые работодатели требуют хотя бы базовых знаний Linux, Git, DVC. Список не столь велик, как стоило бы ожидать.

По остальным вакансиям заявляется, что специалисты по обработке данных должны на высоком уровне владеть такими платформами обработки, как Apache Spark и Apache Hadoop. Им также требуется обладать навыками работы с широким спектром инструментов визуализации данных, включая простые графические инструменты, включенные в приложения для бизнес-презентаций и электронных таблиц.

Потребуются специализированные коммерческие инструменты визуализации, такие как Tableau и Microsoft PowerBI, и инструменты с открытым исходным кодом, такие как D3.js (библиотека JavaScript для создания интерактивных визуализаций данных) и RAW Graphs.

Чтобы создавать модели, специалисты по Big Data должны писать машинный код. Есть два языка программирования, которые чаще всего применяются в этой сфере. Это R (или RUBY) и Python. Их алгоритмы лучше всего подходят для решения научных задач, а благодаря обширным библиотекам это работа делается намного быстрее и эффективнее.

Чем занимается специалист по Data Science и как начать работать в этой области

Можно ли стать датасаентистом, не имея склонности к математике и программированию? Вряд ли это получится. Но если вы готовы погрузиться в эту сферу с головой, есть шансы добиться успеха.

Это относительно новая профессия, получить в России высшее образование по этой специализации будет практически невозможно. Но работодатели с интересом рассматривают соискателей с высшим математическим, физико-математическим или экономическим образованием.

Диплом программиста тоже котируется в больших и средник компаниях. Будущий Data Scientist без опыта может найти себя в новой профессии, однако некоторые рекомендуют пройти хотя бы базовый специализированный курс. Так, одна из российских обучающих компаний предлагает получить специализацию как дата-инженер, аналитик данных, или специалист по Machine Learning.

Абитуриенту не предъявляются требования по базовым знаниям, при этом на курсах обещают помощь в повышении своих математических навыков. Кроме того, здесь могут подтянуть аналитическое и алгоритмическое мышление. В программу входит:

• освоение языка программирования Python и R;
• система управления базами данных SQL;
• обучение процессу отбора данных и деплою моделей;
• разработка навыков по выдвижению и проверки гипотез на основе Big Data;
• использование ML-Flow и Feature Engineering;
• оценка эффективности моделей в реальных бизнес-задачах;
• линейная алгебра, математический анализ и методы оптимизации;
• Computer Vision;
• Hard & Software для решения задач NLP.

Однако не стоит надеяться, что это будет легкая прогулка. Обычный курс рассчитан на 2 года, по 10 часов лекций и практических занятий каждую неделю. Стоит признать, что есть очень серьезный стимул для обучения профессию Data scientist, у этой профессии есть просто потрясающие перспективы.

Востребованность специалиста Data Sci­en­ce

По оценке портала, HeadHunter, эта профессия заняла первое место в рейтинги самых востребованных за 2022 год. Даже Junior может рассчитывать на заработную плату от 100 000 рублей , специалист с трехлетним опытом по анализу больших данных легко может требовать от работодателя вдвое большую сумму. При таких зарплатах стоимость обучения на курсах в размере 5-7 тысяч рублей в месяц кажется неплохой инвестицией в свое будущее.

Еще одна ценность профессии датасаентиста заключается в востребованности таких специалистов по всему миру. Исследование IBM показало ежегодный рост прирост на 20-30 процентов.

В списке лучших вакансии по Америке профессия заняла третье место, в 2021 году среднее вознаграждение специалиста по данным в США составляет 105 675 долларов в год . Конечно, переход на глобальный уровень требует знания английского языка, причем на неплохом уровне.

В Москве зарплата специалиста Data Sciece от 200 000 рублей в месяц.

Ряд зарубежных университетов открыли у себя специализированные курсы по data and scientist, куда может поступить каждый желающий при наличии соответствующей квалификации. Например, год обучения в Школе информатике калифорнийского университета в Беркли на магистерских курсах обойдется абитуриенту в сумму от 35 000 долларов.

Однако выпускник получает диплом одного из самых престижных вузов мира, который позволяет рассчитывать на прекрасный доход в будущем. Но лучше начинать прямо сейчас. Это крайне интересный и перспективный, но очень небыстрый путь.

Похожие записи:

1. Метод SCRUM в 2022 году: определение, элементы, ценности, как внедрить
2. Scrum команда в 2022 году: роли, состав и функции
3. Спринт в SCRUM: события, планирование, обзор
4. STATIK в Канбан: что это такое, как применять, пошаговая инструкция

Источник: itstan.ru