Data Scientist (дата-сайентист)

Профессия Data Scientist (дата-сайентист)

Профессия Data Scientist за последние 5 лет стала популярной и актуальной. Находится в числе лидеров по количеству поисковых запросов на биржах труда. Для крупных компаний хороший специалист данного профиля – на вес золота, ведь благодаря его грамотной работе можно увеличить обороты продаж в несколько раз.

Общие сведения о профессии

Data Scientist – это специалист по обработке массивов данных с использованием алгоритмов машинного обучения. В его должностные обязанности входит нахождение закономерностей и новых связей между данными, построение моделей-алгоритмов, которые можно использовать для решения бизнес-задач. Также предполагается наличие умений в сфере математической статистики, знание логических принципов и современных инструментов визуализации полученных результатов.

Профессия молодая, на рынке труда вакансии появились не более 10-ти лет назад, однако спрос на них крайне высок.

Требования к кандидату разнятся в зависимости от уровня квалификации дата-сайентиста. Карьерные ступени такие же, как у других специалистов сферы IT: junior, middle, teamlead и senior. Переход от ступени к ступени занимает 1-2 года в зависимости от способностей и количества пройденных курсов повышения квалификации.

Основные требования к начинающему Data Scientist:

  • базовые знания математической статистики;
  • понимание алгоритмов машинного обучения;
  • умение готовить данные к анализу с помощью онлайн-библиотек;
  • понимание специфики алгоритмов, умение подобрать необходимый для конкретной задачи;
  • навык обеспечения защиты эффективности модели;
  • знание английского языка на уровне не ниже Pre-Intermediate;
  • способность успешно внедрять модель в процесс или продукт.
Дополнительные навыки обозначаются работодателями в зависимости от сферы деятельности компании. Огромным плюсом является знание языков программирования (SQL, Python, C/C++) и анализа данных. Можно заранее изучить вакансии в конкретной компании и повысить уровень своих знаний, обучившись необходимому навыку в период стажировки.

Сфера деятельности и востребованность профессии

Сфера деятельности Data Scientist охватывает следующие направления:

  • Бизнес — на основе анализа данных предыдущих лет создавать алгоритмы, прогнозирующие спрос на услуги компании в этом году.
  • Банковское дело.
  • Транспортные компании — создание алгоритмов вычисления наиболее оптимального маршрута движения.
  • IT-сфера — разработка ботов, алгоритмов поиска, внедрение систем искусственного интеллекта, нейросетей.
  • Производство — прогнозирование сбоев оборудования и дефектов продукции на основе созданных программ.
  • Страховые компании — оценка вероятности страхового случая на основе машинных алгоритмов.
  • Медицина — автоматическая постановка диагнозов при внесении симптомов в специально разработанную программу.
  • Сельское хозяйство — прогнозирование урожайности с учётом метеорологических данных, подбор оптимальных систем использования земли.
  • Биоинформатика и современные генетические исследования — построение генетических карт, определение видов организмов.
  • Физические исследования — выявление элементарных частиц и их следов при помощи алгоритмов.
  • Метеослужба — автоматизированное построение прогнозов погоды.

В начале августа 2021 года на hh.ru размещено 1702 вакансии с заголовком Data Science, из них 739 — в Москве, 313 — в Санкт-Петербурге. При этом спрос постоянно увеличивается. Ещё в 2018 году вакансий было около 400.

Найти работу за рубежом также не составит труда: профессия 4 года подряд возглавляла рейтинг Glassdoor’s 50 Best Jobs in America с 2015 по 2019 год.

В США и некоторых европейских странах охотно берут на работу специалистов из России. Необходимым условием является уровень языка не ниже С1.

Уровень заработной платы

Диапазон заработной платы в сфере Data Science довольно широкий – от 70 до 250 тысяч рублей в месяц. Верхняя планка может быть и выше, зависит от квалификации работника, особенностей компании и сложности реализации конкретного проекта.

Согласно данным с сайта hh.ru, общий расклад примерно такой:

  • В стажерский период заработная плата начинающего дата-сайентиста составляет не менее 40 тысяч рублей. Такие расценки наблюдаются офлайн в офисах компаний, например, в Москве, и удалённо в зарубежных агентствах.
  • Специалисты уровня Junior получают ежемесячно от 70 до 120 тысяч рублей. Это сумма, на которую могут претендовать новички в отрасли. Стоимость рабочего времени возрастает пропорционально опыту и качеству наполнения портфолио.
  • Доходы Middle и Teamlead Data Scientist могут достигать 140-200 тысяч рублей в месяц. Стоит также отметить, что на таких специалистов сейчас на рынке существует повышенный спрос.
  • Senior Data Scientist с богатым опытом работы в области решения сложных задач могут получать в месяц 250 тысяч рублей и более.

Зарплата Data Scientist

Плюсы и минусы профессии

Плюсы:

  • Востребованность, дефицит специалистов в области Data Science на рынке труда.
  • Много онлайн и оффлайн возможностей для обучения профессии в краткие сроки.
  • Высокая заработная плата.
  • Сообщество единомышленников, хорошая команда.
  • Возможности карьерного роста от стажёра до Senior.
  • Много возможностей для развития в профессии, так как работодатели приветствуют инициативы и денежно поощряют их.
  • Множество смежных профессий в IT-сфере, освоив которые можно значительно повысить качество своих умений и навыков.
  • Возможность работы в зарубежных компаниях с более высоким уровнем заработной платы даже будучи Junior-специалистом.

Минусы:

  • Профессия подойдёт не каждому, так как необходим технический склад ума и понимание основ математики.
  • Необходимо быть терпеливым и усидчивым, уметь пробовать снова и снова, чтобы найти верное решение поставленной задачи.
  • Чтобы быть востребованным специалистом, нужно успевать следить за трендами и технологическими новинками.
  • Можно надолго застрять на одной карьерной ступени.

Как получить профессию Data Scientist

Профессия довольно новая и не все государственные университеты разработали программы обучения, подходящие для освоения Data Science. Если вы рассматриваете для себя именно очное обучение с дипломом и квалификацией, стоит обратить внимание на смежные направления – «Разработка ИИ (искусственного интеллекта)», «Прикладная информатика», «Машинное обучение и анализ данных».

Следует рассмотреть рейтинги ВУЗов по выпускникам, уже работающим в сфере IT и машинного обучения – в 2021 году лидируют МФТИ, Бауманка, МГУ, ВШЭ, МАИ и МИФИ. Однако нет такой программы бакалавриата, которая бы полностью отражала специфику процесса работы дата-сайентиста.

Более распространенным вариантом обучения являются онлайн-курсы обучения Data Scientist. Программы создаются с учётом современных тенденций IT-сферы. Преподаватели – практикующие специалисты в области Data Science.

Примеры достойных программ обучения с обилием практики и дипломом об окончании:

Образовательная площадкаДлительность обученияСтоимость
Яндекс Практикум8 месяцев95 000 рублей
SkillFactory24 месяца150 000 – 300 000 рублей
SkillBox2 года267 000 рублей
Нетология1 год126 000 рублей
GeekBrains24 месяца180 000 рублей
На сайтах онлайн-университетов иногда проводятся бесплатные вебинары, мастер-классы по программированию, анализу данных и другим смежным видам деятельности. Кроме того, можно поискать бесплатные материалы на Youtube, Coursera и других платформах. Данные курсы не заменят полноценного обучения, однако повысят уровень навыков и помогут разобраться в тонкостях работы. Для работодателя важнее всего портфолио, которое смогло бы продемонстрировать ваши умения решения сложных задач при помощи алгоритмов.

Как найти работу

Поиск работы в отрасли займет время, так как работодатели ответственно подходят к подбору сотрудника в данной сфере. Обычно собеседование проходит очно или в онлайн-формате по Zoom. Необходимо предоставить резюме с подробным описанием своих навыков в профессии, сведениями об образовании и опыте работы. Огромным бонусом станет портфолио и описание решенных вами кейсов и их результатов. Некоторые компании дают тестовые задания, а уже по их результатам зовут на собеседование.

Что важно при прохождении собеседования на вакансию Data Scientist:

  • Честно говорить о своём опыте в профессии. Быть новичком – не стыдно, так компания сможет правильно найти применение вашим навыкам и отправить на курсы повышения квалификации.
  • Продемонстрировать своё увлечение профессией. Даже если в портфолио нет выдающихся проектов, важно показать работодателю, что вы готовы развиваться.
  • Подготовиться к возможным вопросам на тему машинного обучения, статистики и анализа данных.
  • Изучить хотя бы один язык программирования. Выбор довольно широкий, но чаще всего выбирают Python либо SQL. На начальном этапе работы этого будет вполне достаточно.
  • Повысить уровень своих знаний в вопросах обработки и визуализации данных. Понимание методов профайлинга, стандартизации, нормализации станет бонусом на собеседовании.

Многие онлайн-университеты на своих курсах предусматривают помощь с трудоустройством. Это будет очень полезно на начальном этапе, так как Центр Карьеры зачастую помогает с составлением резюме и оформление портфолио. Иногда на курсах набирают выпускников для стажировки в одной из компаний-спонсоров, что тоже может стать отличным началом карьеры.

Автор статьи
Евгения Мельникова
Редактор портала Info-Profi, педагог с 16-ти летним стажем, практикующий репетитор.
Написано статей
85
Подписаться
Уведомить о
guest
0 комментариев
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии