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.
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:
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.