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.
