+7 495 800–10–018 800 100–00–11
В чем суть профессии data scientist?
Поделиться:

В чем суть профессии data scientist?

Data scientists – это специалисты, которые изучают и анализируют большие объемы всевозможных неупорядоченных данных, выделяют из них ценную информацию и находят в ней определенные закономерности и логические цепочки, и в дальнейшем делают из этого полезные для бизнеса выводы.

Содержание

    Data scientist - это обработчики информации, которые собирают и анализируют большие наборы структурированных и неструктурированных данных. Данная работа объединяет в себе принципы информатики, статистики и математики. Специалисты анализируют, обрабатывают и моделируют данные, а затем интерпретируют результаты для написания качественных планов для различных компаний.

    Data Science – что это?

    Data Science – это работа с неструктурированными данными, осуществляемая с помощью различных методик машинного обучения и математической статистики. Однако сегодня стало очевидным, что для получения полезной информации необходимо не только применять определенные алгоритмы, но и обладать нужным уровнем гибкости и понимания, чтобы выявить имеющиеся закономерности и связи.

    Поэтому Data Science предлагает 5 уровней работы с данными:

    1. Объединение (сбор и ввод, прием сигнала, удаление ненужных сведений);
    2. Сопровождение (хранение, очистка, подготовка, обработка и архитектура);
    3. Процесс (интеллектуальный анализ, кластеризация /классификация, моделирование, обобщение);
    4. Анализ (исследовательский / подтверждающий, прогнозный, регрессивный, интеллектуальный, качественный);
    5. Коммуникация (отчетность, визуализация данных, бизнес-аналитика, принятие решений).

    В чем суть работы?

    Термин «Дата сайентист» был придуман совсем недавно, в 2008 году, когда организации ощутили потребность в специалистах, обладающих навыками организации и анализа огромных объемов данных. В 2009 году в одной из научных публикаций была отмечена важность их работы (способность понимать и обрабатывать большие объемы сведений, извлекать из них ценную информацию, визуализировать и передавать для составления прогнозов) для развития технологий и других производственных отраслей.

    Data scientists могут выявлять актуальные вопросы, объединять сведения из множества разнообразных источников и систематизировать, и излагать полученные результаты в решениях в форме модели или прогноза, которые повлияют положительно на дальнейшие бизнес-решения. Такие навыки востребованы в любой отрасли, в связи с чем опытные специалисты представляют высокую ценность для многих компаний.

    Какие задачи решает?

    Data scientists извлекают, анализируют и интерпретируют большие объемы данных из различных источников, используя алгоритмы, интеллектуальный анализ данных, искусственный интеллект, машинное обучение и инструменты статистического учета, чтобы создавать из них бизнес-модели. После интерпретации результаты должны быть изложены понятным и интересным языком.

    Специалисты по обработке данных пользуются большим спросом в ряде секторов, поскольку предприятиям требуются люди с правильным сочетанием технических, аналитических и коммуникативных навыков. Data scientists могут работать в различных областях, в том числе:

    • коммерции;
    • образовании;
    • науке;
    • здравоохранении;
    • розничной торговле;
    • информационных технологиях;
    • правительственных организациях;
    • электронной коммерции (бизнесе онлайн).

    Как специалист сайентист должен выполнять следующее:

    • работать в тесном сотрудничестве с руководством компании, чтобы выявлять проблемы и использовать имеющиеся сведения, и предлагать варианты для эффективного принятия решений;
    • создавать алгоритмы и разрабатывать эксперименты для объединения, управления, опроса и выделения данных для предоставления индивидуальных отчетов коллегам, клиентам или всей организации;
    • использовать инструменты машинного обучения и статистические методы для решения проблем;
    • тестировать модели интеллектуального анализа данных, чтобы выбрать наиболее подходящие для использования в конкретном проекте;
    • поддерживать четкую и последовательную коммуникацию (как устную, так и письменную), чтобы понимать потребности в данных и сообщать о результатах;
    • создавать отчеты, которые позволят четко понять, как клиенты или посетители взаимодействуют с компанией;
    • оценить эффективность источников данных и методов их сбора данных и улучшать их;
    • постоянно повышать квалификацию, чтобы оставаться в курсе последних технологий и методов;
    • проводить исследования, на основе которых будут разрабатываться прототипы и доказательства концепций;
    • искать возможности использовать соотношения идей, наборы данных, кодов и моделей в других структурах организации (например, в отделах кадров и маркетинга);
    • сохранять заинтересованность по поводу использования алгоритмов для решения проблем и давать другим возможность видеть пользу от своей аботы.

    Требования к специалисту

    За последнее десятилетие специалисты по обработке данных стали необходимым активом и присутствуют практически во всех организациях. Эти профессионалы – разносторонне образованные люди с техническими навыками высокого уровня, способные создавать сложные количественные алгоритмы для организации и синтеза больших объемов информации, используемых для ответа на вопросы и реализации стратегии в организации.

    Указанные знания должны сочетаться с хорошими коммуникативными и лидерскими качествами, необходимыми для достижения полезных результатов для различных заинтересованных сторон внутри организации или бизнесе в целом.

    Заинтересованность в своей работе в сочетании с высочайшими отраслевыми знаниями и хорошими навыками коммуникации позволяют data scientists легко объяснять высокотехнологичные результаты другим сотрудникам с нетехническим образованием.

    Как правило, для работы в качестве специалиста по данным требуется высшее образование в области информатики, математики или естествознания, при этом высоко ценится специализация в сфере высшей математики, физики, статистики и инженерного дела. Ожидается, что сотрудник будет знать некоторые языки программирования (R, Python, SQL, C и/или Java) и особенности работы с базами данных.

    Отдельные крупные работодатели предлагают самостоятельные программы подготовки специалистов, которые обычно занимают около двух лет. Некоторые из них принимают в качестве учеников выпускников ВУЗов с любой специальностью.

    Квалификация последипломного образования (например, степень магистра или доктора наук) также может быть полезной для профессиональной карьеры. В некоторых учебных заведениях доступно обучение в магистратуре по специальности бизнес-аналитика или дата сайенс, однако для поступления требуется иметь диплом первой ступени ВУЗа по специальности в области математики, инженерии, информатики или естественных наук, в редких случаях допускаются бакалавры, окончившие факультеты бизнеса, экономики или психологии, при наличии математических способностей и базового опыта программирования.

    Оплата труда

    Зарплата data scientists зависит от ряда факторов, включая опыт, квалификацию, местоположение и сектор, в котором сотрудник работает. Условия бывают разными, в зависимости от организации, но весьма распространены гибкий или удаленный график работы, бонусы по результатам работы и частное медицинское страхование.

    Заработная плата сайентистов в России обычно начинается от 70 000 до 85 000 рублей и может возрасти до 100 000 рублей, в зависимости от опыта и навыков. В Москве и Санкт-Петербурге можно рассчитывать на заработок от 100 000 до 160 000 рублей.

    Ведущие и главные специалисты по данным способны зарабатывать более 200 000 – 250 000 рублей, а в некоторых случаях – и более.

    Преимущества и недостатки профессии

    Поскольку доступность увеличивающихся объемов данных растет, нуждаться в дата сайентистах начали не только крупные технологические компании. Усиливающийся спрос на профессионалов в области обработки данных на разных предприятиях (крупных и малых) создает большое количество вакансий с привлекательными условиями. Еще один несомненный плюс – высокий уровень оплаты труда.

    К недостаткам профессии data scientists можно отнести определенные сложности, связанные с получением знаний и навыков. Человек гуманитарного склада ума вряд ли сможет успешно пройти такое обучение.

    Оставить заявку на обучение

    Или позвоните по телефонам
    +7 495 800–10–018 800 100–00–11
    Позвонить

    Подобрать программу и поступить

    Вы действительно хотите прервать оформление заявки на консультацию?

    Если у вас возникли вопросы, перейдите в WhatsApp, и задайте вопрос специалисту приемной комиссии:

    Перейти в мессенджер
    Приемная
    комиссия Синергии
    Скачать
    Университет Синергия
    Университет Университет Синергия
    г. Москва, просп. Ленинградский, д. 80 корп.Е, Ж, Г
    +7 495 800–10–018 800 100–00–11
    Общая:
    Приёмная комиссия ежедневно с 11:00 до 19:00
    DMCA.com Protection Status