logo

Data scientist: кто это и сколько зарабатывает

Забронировать отель или заказать пиццу через интернет стало возможным благодаря data science (наука о работе с данными. – Прим. ред.). В основе этих сервисов – тонны обработанной информации. Еще 50 лет назад такими базами данных занимались математики и статистики. Сегодня это задача программистов. Чем активнее развиваются технологии, тем больший спрос на специалистов в сфере data science. 

Аналитики из Американского управления статистики утверждают: в 2021 году количество вакансий data scientist вырастет почти до 3 млн. По их подсчетам, уже сейчас такие специалисты нужны около 70% американских компаний. А в Украине за вторую половину 2020 года было опубликовано 1600 вакансий на позицию data scientist. 

Редакция MC.today выяснила: кто такой data scientist, какие задачи для бизнеса он решает, где можно научиться этой профессии и сколько можно заработать. 


Кто такой data scientist и с чем он работает

Data scientist – это специалист, который умеет работать с большими данными (от англ. big data. – Прим. ред.). Что такое big data? Это огромные объемы неструктурированной информации. Например, ежедневно в украинских банках совершаются миллионы операций: оплата коммунальных платежей, перевод на карту, покупка товаров. Информация об этих платежах хранится в Национальном банке Украины это big data. Такие же базы данных собирают мобильные операторы, соцсети и поисковые сервисы. 

Таким образом, big data включает в себя такие данные:

  • о звонках; 
  • платежах; 
  • перемещениях; 
  • предпочтениях; 
  • погоде. 

Задача data scientist – найти закономерности в этих данных и сделать на их основе выводы. Так, если правильно проанализировать все запросы интернет-магазина, можно увеличить продажи. В нужное время предложить клиенту нужный товар на нужном устройстве: рыбаку современные удочки, а предпринимателю новую книгу о бизнесе.  

Списки любых рекомендаций будь-то друзей или музыки тоже результат обработки большого количества данных. Одним из первых такую модель запустил айтишник Джонатан Голдман. В 2006 году он устроился на должность аналитика по работе с базами данных в компанию LinkedIn.

Пока другие члены команды ломали голову над тем, как увеличить активность пользователей в сети, Джонатан придумал новый алгоритм. Он проанализировал данные всех зарегистрированных пользователей и спрогнозировал: вероятность того, что одни люди теоретически могут знать других, велика. Джонатан назвал алгоритм «Люди, которых вы можете знать» и убедил генерального директора использовать его в сети. В итоге по состоянию на 2020 год общее число пользователей LinkedIn достигло 675 млн, из них более 300 млн активные. 

Data scientist анализирует информацию не просто так, а чтобы на ее основе дать правдивый прогноз. Например, он может спрогнозировать эффективность рекламной кампании. Часто выводы дата-специалиста помогают в принятии решений. Например, дать клиенту банка кредит или отказать. 

Кроме того, data scientist это сотрудник, который разрабатывает решение сложных задач и может визуализировать информацию. Например, графически показать, какие платежи отклонил банк за последний год и почему.  

Какие задачи бизнеса решает data scientist

У аналитика Сергея Шельпука более семи лети опыта в сфере обработки данных. Он возглавлял отделы data science в компаниях SoftServe и Eleks, а одно время даже преподавал машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) в одном из университетов Львова. В 2019 году Сергей запустил стартап DeepTrait: вместе с командой они разрабатывают новые методы изучения генома человека на основе ИИ. Так свои знания в data science Сергей применяет в медицине.   

А вот какие задачи может решить data scientist в бизнесе:

  • собрать информацию о пользователях и сгруппировать их по категориям; 
  • спрогнозировать, какой продукт вызовет интерес и как долго будет пользоваться спросом; 
  • предсказать, какое направление стоит открыть. 

Стриминговый сервис Netflix начал работать с data science еще в начале 2000-х. Уже тогда зрителям предложили оценивать фильм, который они посмотрели. А потом на основе этих оценок формировали подборки фильмов для определенных категорий. И сегодня для этого Netflix собирает такие данные: 

  • дата и время просмотра; 
  • устройство, на котором посмотрели фильм;
  • какой запрос вводили в поиске.

Так каждый зритель получает то, что будет интересно посмотреть именно ему. Благодаря такому подходу сегодня у Netflix более 200 млн пользователей по всему миру.  

Что должен знать data scientist

Как правило, data scientist это человек с аналитическим складом ума. Так, младший дата-специалист Елена Ивина метролог по образованию. На протяжении 10 лет она изучала математику, статистику, программирование и электронику. 

Елена говорит: data science – это сфера, в которой пересекаются компьютерные и математические науки. Здесь нужно обязательно знать: 

  • математику, статистику, теорию вероятностей; 
  • принципы машинного обучения;
  • языки программирования SAS, R или Python; 
  • базы данных MySQL и Postgre; 
  • технологии визуализации данных и отчетности; 
  • хранилище данных Hadoop and MapReduce. 

Особое внимание Елена советует уделять языкам программирования. Она считает, что Python нужно знать в совершенстве. 

Дата-специалист Теренс Шин в марте 2021 года проанализировал около 15 тыс. вакансий в сфере data science. В результате он собрал самые востребованные навыки для специалистов по работе с данными в 2021 году. Так, среди языков программирования в нем первое место занимает Python, второе – SQL.

Нужно также отлично знать библиотеки TensorFlow и Scikit-learn. Шин подчеркивает: в последнее время все больше специалистов требуется со знанием облачных технологий AWS и GCP. Более подробная информация о навыках data scientist в 2021 году здесь

Руководитель отдела data science компании Youscan Евгений Терпиль считает: стать успешным data scientist можно и без специализированного вуза. Для этого нужно ориентироваться в теме, обладать достаточными знаниями в информатике и математике и действительно «болеть» data science. Сам Евгений – выпускник Киевского политехнического института. 

С ним согласен и дата-специалист Андрей из SomoBot. Он рассказывает: для его работодателя диплом о высшем техническом образовании был неважен. Главное было справляться с нагрузкой и выполнять задачи. 

Где и как учиться на data scientist

Дата-аналитик Елена Ивина говорит: ей понадобилось полтора года, чтобы из бизнес-аналитика перейти в специалисты по обработке данных. И это притом что у нее уже было базовое техническое образование. Чтобы процесс шел быстрее, Елена рекомендует тренироваться на «живых» проектах. Например, брать заказы на биржах фриланса. 

Начинать изучать алгоритмы лучше с наставником. И лишь со временем, когда придет уверенность, переходить на самостоятельное обучение. Эталонным курсом в data science Елена Ивина называет Deep Learning Specialization на Coursera. Его проводит доцент Стэнфордского университета и сооснователь Coursera Эндрю Нг. Курс научит разбираться в нейросетях, и пройти его можно бесплатно. 

Украинский специалист по работе с базами данных Сергей Шельпук рекомендует еще такие бесплатные курсы по data science от университета Стэнфорда: 

Канадский data scientist Кристофер Зита советует пройти обучение на курсах от Udemy:

Дата-специалист Евгений Терпиль делится своими сайтами и блогами, где он черпает информацию:

  • arxiv.org: на сайте Корнуэльского университета публикуют все самое свежее из сферы data science и machine learning; 
  • medium.com: здесь можно найти экспертные статьи на любые темы; 
  • data science google news: последние новости в сфере data science; 
  • datasciencecentral.com: практические рекомендации по data science; 
  • kdnuggets: здесь собрана теоретическая информация по аналитике, обработке данных, машинному обучению. 

Редакция MC.today рекомендует также такие курсы для дата-специалистов: 

  • Data Engineering: научитесь обрабатывать данные и освоите главные инструменты для data science. Стоимость курса доступна после регистрации. 
  • Математика и статистика для data science: научитесь проводить статистический анализ данных с помощью математических методов. Стоимость курса доступна после регистрации. 

Вот книги по data science: 

Сколько зарабатывают data scientist

Зарплата data scientist зависит не только от опыта работы и навыков специалиста, но и от сложности конкретного проекта. По последним данным портала DOU, зимой 2021-го зарплата data scientist в Украине в среднем составила $2 тыс.

При этом специалист с опытом работы от одного до трех лет может рассчитывать на $1,5 тыс. зарплаты. А data scientist с опытом работы от четырех до шести лет – на $3,8 тыс. 


Улучшайте себя и свое дело: учитесь менеджменту

Наши партнеры из Laba разработали курсы, которые помогут вам стать крутым менеджером и научат держать все под контролем:

В этом тексте могут быть использованы ссылки на продукты и услуги наших партнеров. Если вы решите что-то заказать, то мы получим вознаграждение. Так вы поможете редакции развиваться. Партнеры не влияют на содержание этой статьи.

В этом тексте могут быть использованы ссылки на продукты и услуги наших партнеров. Если вы решите что-то заказать, то мы получим вознаграждение. Так вы поможете редакции развиваться. Партнеры не влияют на содержание этой статьи.

По теме:

Вдохновляющие компании

Stand out as a global creator

Продуктами iDeals пользуются 100 тыс. компаний.
Команда работает из 11 стран по всему миру
Отправить резюме

Solvd

Работаем с клиентами с мировым именем: наши приложения учат хирургов в Стэнфорде и помогают заказать кофе в Starbucks. Наша цель на 2021 год – найти еще 70 коллег в Украине.

Выбор редактора

Спецпроект

Вдохновляющие компании-работодатели

Alfa
«БИОСФЕРА»

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: