Специалист Data Science: чем он занимается, сколько получает и где пройти обучение

Всем привет, уважаемые читатели блога AFlife.ru! Многие ли из нас задумывались о том, как строятся прогнозы? Почему определенные сервисы буквально предугадывают наши действия и всегда знают, что нам предложить? Как получается, что нужный объект находится именно в то время и в том месте, где бы мы хотели им воспользоваться? В основе всех прогнозов лежат специально созданные модели, причем генерируются они на основе анализа огромного количества информации. А всю эту сложную и очень ответственную работу выполняет специалист Data Science. Мы подробно рассмотрим эту профессию и определим, стоит ли сегодня проходить обучение Data Science с нуля.

Чем занимается специалист

Далеко не у всех есть понимание, что представляет собой сфера Data Science. А еще меньше людей знают, чем занимаются специалисты в этом направлении. Data Science – это область, в которой происходит обработка больших массивов неструктурированных данных с  целью выявления закономерностей и дальнейшего их использования для построения прогнозов и разработки моделей.

Data Science применима для бизнеса, бирж, производства, науки, общества – да вообще всего, где можно выявить систему и использовать ее для облегчения жизни, получения положительного результата. Ученый, который проводит раз за разом опыты, выявляя когда, как и при каких условиях проявляется тот или иной феномен, тоже своего рода дата-саентист. Ведь он определяет закономерности, на основе их строит прогноз и модель, а потом внедряет это на практике.

Сбор и анализ данных – это единственный способ измерить мир вокруг нас, происходящие в нем процессы и перенести их в цифры. Работа специалистов Data Science очень важна, хотя порой и незаметна. Это теневые игроки и серые кардиналы IT сферы.

Теперь поговорим подробнее о том, кто такой дата-саентист и в чем именно заключается его работа. Это специалист, который обрабатывает большие массивы разрозненной информации, находит в ней определенные связи, правила и закономерности, строит на их основе модель и внедряет ее. Модель представляет собой алгоритм действий, опирающийся на закономерности и используемый для решения бизнес-задач.

Чтобы было понятнее, рассмотрим на примере. Компания занимается производством оконных конструкций. При изготовлении товара используются отечественные и импортные материалы. Постоянные скачки валют привели к тому, что стоимость сырья меняется, и нередко продукция производится себе в убыток. Поскольку нужно срочно приобрести комплектующие, а розничные цены остались на прежнем уровне, перед дата-саентистом ставят задачу: разработать модель, которая сможет на основе нескольких переменных предполагать наиболее подходящее время для закупки сырья и необходимость согласовывать повышение или понижение цены с покупателем.

Специалист Data Science анализирует данные, добавляя при необходимости новые переменные, и определяет, от чего зависит курс валют и какой примерный прогноз. Результатом работы становится модель, которая используя актуальные данные, помогает определить лучший момент для покупки импортного сырья, а также его количество на основе плана продаж, необходимость повышения/снижения цен в зависимости от себестоимости и ситуации на рынке. Пользуясь этой моделью, руководитель может избежать убытков и более рационально управлять своим бизнесом.

Труд дата-саентистов используется и на производстве. Приведем пример. При сборке дорогого прибора используется определенная деталь. Внешне она не имеет никаких изъянов и проходит в пределах нормы по всем техническим параметрам. Однако именно эта часть становится причиной того, что 10% всех выпускаемых приборов работают некорректно. За дело берется дата-саентист: он собирает все данные, начиная от инженерных параметров и заканчивая условиями производства, эксплуатации прибора. И в ходе анализа выясняет, что, если рассматривать по отдельности все технические показатели, то их отклонение в пределах нормы. Но общее отклонение, достигнув определенного значения, приводит к некорректной работе прибора впоследствии. Чтобы избежать этого, составили модель, которая отбирала неподходящие детали, благодаря ей удалось снизить количество бракованных приборов.

Оба примера очень условные, но они показывают, насколько важна работа Data-Scientist и какие преимущества может принести грамотно разработанная модель. Нередко этого специалиста путают с аналитиком, но, несмотря на некоторое сходство функционала, это две совершенно разные профессии. Итогом работы аналитика являются результаты проведенного анализа с подготовленными выводами. Для дата-саентиста – это только промежуточный этап работы, а итогом является функционирующая модель, разработанная на его основе.

Специалист Data Science совмещает в себе бизнес-аналитика и программиста. Он использует в работе машинное обучение для построения прогнозов и применяет коды программирования для создания модели.

Остановимся подробнее на трудовых обязанностях специалиста:

• обсуждение с заказчиком его проблемы, постановка целей и задач;
• изучение особенностей сферы, в которой работает клиент;
• сбор и подготовка информации, ее разметка;
• анализ данных, выявление закономерностей, правил, связей;
• проектирование модели, принятие точек оценки корректности ее работы;
• разработка модели машинного обучения, ее тестирование, проверка и доработка при необходимости;
• внедрение функционирующей модели в работу компании, производства.
• курирование работы модели, консультация заказчика по поводу ее использования.

Необходимые навыки

Специалисты, работающие с большим объемом информации в диапазоне big data, представляют собой настоящий сплав умений, знаний и навыков из совершенно различных областей: математика, программирование, статистика и т.д. Но начинающим дата-саентистам достаточно:

• работать с языками программирования (Python, SAS, C++);
• иметь понимание основ математического анализа, статистики, программирования и машинного обучения;
• уметь собирать данные и правильно их структурировать, при отсутствии системы сбора информации – настраивать алгоритм сбора и сортировки данных;
• понимать алгоритмы анализа информации, поиска зависимостей и связей, уметь подбирать из них подходящий под задачу клиента;
• суметь на основе полученных данных сделать грамотные выводы и разработать подходящую модель;
• владеть навыками внедрения модели в работу компании;
• презентовать готовую модель заказчику, защитить ее, показать достоинства и преимущества;
• иметь коммуникативные способности, чтобы грамотно строить общение с заказчиками и другими участниками проекта.

Этих навыков хватит, чтобы начать трудовую деятельность с нуля. Чтобы освоить их на базовом уровне, совсем необязательно тратить годы на обучение в ВУЗе. Хотя техническое образование и не будет лишним. Если у вас уже есть определенная база, можно пройти обучение на специальных онлайн курсах и освоить азы профессии. Сейчас существует множество предложений, а некоторые программы ведут топовые специалисты, которые смогут объяснить нюансы работы и поделиться бесценным опытом.

Курсы могут быть рассчитаны на год или несколько месяцев. Дополнительную информацию всегда можно найти в блогах известных профессионалов в сфере Data Science. Благо, сейчас многие из них довольно активны в сети.

ТОП-4 обучающих онлайн курсов для Специалистов Data Science

1. Профессия Data Scientist: машинное обучение от SkillBox;
2. Факультет Data Engineering от GeekBrains;
3. Факультет аналитики Big Data от GeekBrains;
4. Профессия Data Scientist от SkillBox;
5. Data Science в медицине от GeekBrains.

Доход специалиста по Data Science

Теперь поговорим о другом вопросе, который является одним из важнейших критериев при выборе будущей профессии, а именно – о зарплате. Как и любой специалист в сфере IT, дата-саентист имеет все шансы получать неплохую зарплату. Но тут многое зависит от его профессиональных навыков. К тому же, в Москве и крупных городах России эта специальность более востребована и хорошо оплачивается в отличие от регионов.

Если брать среднюю зарплату по РФ, то она варьируется в диапазоне 60-100 тыс. руб., и это далеко не предел. Хорошие специалисты могут получать 200-250 тыс. руб. Впрочем за такие деньги они на самом деле много вкалывают и приносят неоценимую пользу бизнесу.

Стоит ли проходить обучение

Чтобы определить для себя, стоит ли проходить дополнительное обучение и осваивать профессию дата-саентиста, необходимо взвесить все за и против. А для этого сначала выделить преимущества и недостатки работы в данной сфере.

К плюсам можно отнести:

• Востребованность профессии на рынке. Правда, стоит учитывать, что основной объем свободных вакансий сосредоточен в крупных городах.
• Возможность дорасти до хорошей заработной платы. Если на начальных этапах доход может быть небольшим, то специалист с опытом будет браться за более серьезные проекты и получать больше.
• График работы можно подстроить под себя. Трудиться в офисе, удаленно или на фрилансе – специалист решает сам.
• Многосторонняя профессия, которая развивает любознательность и расширяет кругозор.

А теперь остановимся на минусах, их тоже достаточно:

• Даже на начальных этапах необходимо иметь специфические знания и умения.
• В регионах найти подходящую вакансию сложнее, чем в крупных городах. Но, как вариант, можно работать удалено.
• Нужно быть готовым к тому, что придется вклиниваться в работу заказчика, чтобы понять специфику его деятельности и особенности, которые нужно учесть при создании модели.

Специалист Data Science – профессия новая, но очень перспективная. Пока есть возможность занять свою нишу в этой области, обязательно стоит воспользоваться ею. Но только при условии наличия определенных навыков и наклонностей. Если вы обладаете математическим складом ума, усидчивы, готовы много учиться и работать, то у вас есть все шансы стать хорошим специалистом и реализоваться в этой профессии.

Если вам понравилась наша статья, то делитесь ею в социальных сетях и обязательно подписывайтесь на обновления блога, чтобы не пропустить много чего интересного!