Data Scientist (дата-сайентист)

Статья обновлена и дополнена 25.09.2021

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.

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.

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.

Плюсы и минусы профессии

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:

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.