Профессия в тренде или кто такой датасаентист

Мир меняется стремительно. Происходят научные открытия, меняют свой облик города, наблюдаются существенные изменения в сферах, связанных с человеческой деятельностью. Развитие технологий требует более совершенного подхода к решению проблем. Появляются новые профессии, модернизируются уже существующие.

Что такое data science

Работу data science поможет найти рекрутинговое агентство в IT.

В некоторых видах бизнеса для большей эффективности и продуктивности применяются научные методы работы с данными.

Профессия data science аналитики очень популярна. Известна она уже более 50 лет. В наше время получила особую значимость. Это не просто аналитика данных. Это практическая дисциплина, извлекающая знания из данных. Можно назвать её междисциплинарной специальностью. Датасаентист должен уметь:

• выдвигать гипотезы;
• проводить эксперименты;
• обобщать данные;
• выявлять случайности;
• приходить к верным выводам.

Деятельность такого специалиста очень похожа на деятельность учёного. Целью является конкретная задача. В работе используются аналогичные методы:

• математические методы;
• логика;
• статистика;
• визуализация.

Специалист выдвигает гипотезу, анализирует множество данных, выявляет закономерности, связующие элементы, создаёт модель. Именно модель является результатом работы датасаентиста. Анализ – лишь часть работы.

Низкий старт

Профессия очень востребована. Есть определённые требования к специалисту:

• свободное владение навыками математической статистики;
• понимание основ теории вероятности;
• владение алгоритмами машинного обучения;
• знание основ программирования;
• умения в области аналитики неочевидных данных, текста, речи, графики;
• умение пользоваться библиотеками;
• адаптация в разных сферах деятельности;
• базовый уровень машинного обучения;
• защита эффективной модели;
• внедрение.

Начальный уровень допускает владение хотя бы базовыми умениями в этих направлениях.

Уровни мастерства:

• джуниор;
• мидл;
• сеньор.

Уровни мидл и сеньор требуют навыков тонких настроек. Для работодателя важны не столько дипломы и степени кандидата на вакансию, а реальные умения. На стратегические объекты часто привлекают научных консультантов. Вот там важны престижные ВУЗы и регалии.

Каждый датасаентист решает узкоспециальную задачу. Проект является командной работой группы специалистов.

Сферы деятельности:

• научные проекты;
• государственные структуры;
• частные компании.

Известно, что десятки датасаентистов успешно работают в избирательных компаниях, брачных агентствах, социальных сетях.

О заработках

Конечно, если профессия востребована, она является высокооплачиваемой. В сфере data science оплата труда зависит от опыта специалиста, его навыков, стажа работы в компании, знания иностранных языков. В Москве зарплаты выше. Повышению уровня оплаты способствует узкая специализация, преимущество перед другими специалистами. Например:

• владение NLP;
• знание корейского языка;
• знание принципов, основ, нюансов банковской деятельности;
• опыт работы за рубежом;
• активность, постоянное самосовершенствование.

Вот примерная зависимость дохода от стажа:

• менее года 30000 грн;
• менее двух лет 50000 грн;
• менее трёх лет 60000 грн;
• менее шести лет 90000 грн;
• более шести лет 100000 грн.

Для поиска работы по данной специальности можно обратиться в любое кадровое агентство, можно заняться самостоятельным поиском на многочисленных сайтах. Успешными data science становятся люди, увлечённые математикой, программированием, обладающие аналитическим умом, любящие решать интересные сложные задачи. Это самая популярная и привлекательная специальность на современном рынке труда.