Вперед, в будущее: data scientist — что за профессия, где учиться, как заработать на ней до 9000$ в месяц

Big data, data science — это модные современные термины, о значении которых догадываются немногие. Редакция выяснила, что за профессия data scientist, как достигнуть уровня высокооплачиваемого специалиста, что нужно знать, где учиться и почему ей предрекают востребованность в будущем.

Data scientist: кто это и что делает

Строгого определения нет — дата-сайенс — это обширный междисциплинарный концепт. На русский язык термин переводится как «наука о данных». Формально под словосочетанием подразумеваются несколько взаимосвязанных дисциплин и методов математики, статистики и IT.

Представитель Avito Александра Головина разделяет умения и навыки специалистов по обработке данных на hard и soft. Касательно хард: подготовка строго математическая (МФТИ, МГУ, ВШЭ). Сотрудник должен знать, как работают математические модели. Софт-скиллс включают умение работать в команде, коммуникативность, разделение ценностей компании.

Навыки этой профессии необходимы, когда речь идет об огромном количестве данных, к которым бессмысленно применять стандартные способы обработки и средства математической статистики.

Что за профессия data scientist (что нужно знать, как пройти интервью, каковы заработки):

Профессия новая и актуальная. Термин big data появился в 2008 году, а специальность data scientist зарегистрирована в 2010-м. Специалист по обработке, изучению и хранению массивов данных (data scientist) занимается извлечением необходимой информации из разрозненных источников, установлением закономерностей, статистическим анализом информации для принятия выгодных бизнес-решений.

Выполнить эту работу в полной мере не под силу обычному специалисту по статистике, бизнес-аналитику или системному аналитику. Специалист будущего должен быть осведомлен во всех этих областях, ведь недаром ему предрекают большое будущее.

Это интересно! По мнению издания Harvard Business Review, эксперт по аналитическим данным — «самая сексуальная профессия в XXI веке». Как-то редакция журнала рассказывала о физике из Стэнфорда Джонатане Голдмане. Во время работы в LinkedIn он создал модель, подсказывавшую владельцам страниц, кто может оказаться их знакомыми. Так Гольдман принес социальной сети миллионы новых просмотров, что привело к стремительному росту LinkedIn.

Какими навыками должен обладать data scientist

Из основных умений надо перечислить знание баз данных (MSSQL, MySQL), языков Python, R, Machine Learning. Кандидаты должны детально разбираться в математике, программировании, статистике. Но мало знать теоретическую составляющую, нужно виртуозно владеть практическими приемами и быть хорошим переговорщиком. В бизнесе нужно уметь отстоять свою точку зрения.

Эксперты по аналитическим данным занимают ключевые позиции не только в IT. Такие специалисты требуются в телекомпаниях, технологических отраслях, финансовых структурах, медицине.

Задачи специалиста:

• решение коммерческих задач с использованием big data;
• сбор информации и преобразование в удобный формат;
• работа с языками программирования: R, SAS, Python;
• использование методов аналитики;
• работа со статистикой;
• поиск шаблонов и порядка данных, выявление важных тенденций.

Будущему профи по анализу данных нужно уметь визуализировать информацию (представлять ее в графическом формате для удобства анализа), распознавать образы, а также уделять внимание подготовке данных и текстовой аналитике.

Чем отличается data scientist от схожих специальностей:

Куда пойти учиться

Эксперту по аналитике больших массивов данных надо обязательно иметь высшее образование с профильным изучением математики, программирования, физики, статистики. Качественного фундаментального образования именно по data science в России нет. Специфические навыки можно получить на курсах.

Курсы data scientist

Есть онлайн-обучение, удобное и позволяющее изучать профессию, находясь дома. Такие проводят школы интернет-профессий и онлайн-университеты вроде Нетологии, SkillFactory или Skillbox. Имеются и очные курсы:  институты (ВШЭ, МГТУ, МФТИ), крупные компании (Mail.Ru Group, Яндекс, Microsoft) и другие.

Организаторы очного обучения предлагают слушателям стажировку и даже возможность трудоустройства.

Курсы длятся в среднем около полугода. Стоимость — 50–200 тыс. рублей

Учиться на data scientist нужно непрерывно, не останавливаясь на одной-двух программах. Даже получив работу, следует регулярно повышать свой уровень. Вариантов достаточно: тренинги, конференции и интенсивы, онлайн-конкурсы с реальными задачами. В России подобные мероприятия проводят различные компании, например «Сбербанк» (Sberbank Data Science Journey), «Яндекс», Mail.Ru Group и другие крупные компании.

Бесплатное обучение профессии data scientist

Бесплатное обучение инициируют Mail.Ru Group, ВШЭ, Гарвардский университет. В некоторых случаях платить нужно только за сертификат. Другие организаторы курсов предлагают ознакомиться с одним или несколькими тестовыми уроками, далее следует платный курс.

Полностью бесплатно изучить анализ данных на уровне, достаточном для того, чтобы претендовать на позицию junior, вряд ли получится. Хотя подтянуть знания по отдельным модулям или расширить сопутствующие навыки можно.

Вакансии data scientist

Количество вакансий для эксперта по аналитике увеличивается, поскольку данные — ценнейший ресурс. Сотрудников не хватает, особенно на руководящих должностях (Lead/Chief data scientist). Топовые позиции предполагают наличие у кандидата специальных качеств, необходимых в конкретной сфере. С практикантами и специалистами уровня junior проще: data science — модное направление, в котором многие хотят попробовать себя.

Как составить резюме data scientist

В резюме нужно сосредоточиться на технических навыках и кратко рассказать о своем опыте. На выходе документ должен получиться простым и лаконичным. Стоит перечислить навыки (начиная с тех, которыми кандидат владеет лучше всего), проекты и достижения.

Специалисту обязательно нужно портфолио. Желательно взять несколько проектов с реальными наборами данных — это может конкурсное или тестовое задание, собственный проект. Результаты можно разместить на GitHub.

Хорошее резюме и портфолио — не гарантия получения должности мечты. Собеседования часто состоят из нескольких этапов, кандидаты выполняют тестовые задания в условиях довольно жесткой конкуренции.

Beeline проводит собеседования, состоящие из телефонного интервью с вопросами по разным разделам математики, тестовой задачи машинного обучения, оценки, непосредственно собеседования, на котором задают вопросы из реальных проектов, тестируют кандидата на логику и знание методов машинного обучения.

Вакансии data scientist в Москве

На Indeed.com открыто 55 вакансий data scientist в Москве. Специалисты нужны в финансовых организациях («Райффайзенбанк», ВТБ, «Сбербанк»), в крупных IT-компаниях (IBM, Yandex, NVIDIA), в интернет-магазинах («Озон», «Утконос»). Есть предложения для аналитиков уровней junior, middle, senior. Большая часть вакансий опубликована на английском языке.

Вакансии для специалистов по обработке данных не всегда называются data scientist. Встречаются варианты: бизнес-аналитик, аналитик big data, программист-аналитик, менеджер по анализу систем, архитектор big data.

Зарплата data scientist

Доходы зависят от опыта, объема работы и региона. Зарплата специалистов по обработке данных в России, согласно информации HeadHunter, достигает 8,5–9 тыс. долларов (543–575 тыс. рублей) в месяц с учетом бонусов.

Data scientist должен иметь обширные знания в разных областях

В США такие сотрудники зарабатывают 110–140 тыс. долларов (7–9 млн рублей) в год, то есть в месяц около 9–11 тыс. долларов (575–703 тыс. рублей).

Сколько получает junior data scientist

Исследовательский центр HR-портала SuperJob приводит более приземленные цифры. Начинающий специалист в Москве, согласно статистике, может рассчитывать на стартовый оклад от 70 тыс. рублей, в Санкт-Петербурге — 57 тыс. рублей. По мере накопления опыта (до 3-х лет) зарплата увеличивается до 110 тыс. рублей в столице и 90 тыс. рублей в Питере.

Зарплаты опытных специалистов

Эксперты SuperJob выяснили, что профессиональный эксперт-аналитик с научными публикациями в Москве зарабатывает около 220 тыс. рублей в месяц, в Санкт-Петербурге — 180 тыс. рублей. По информации JetBrains, ведущего мирового производителя инструментов для работы с современными технологиями, старший специалист по анализу данных в среднем получает 186 тыс. рублей в месяц.

Что нужно знать о data scientist — рассказывает специалист:

В основе data science лежат простые идеи, но на практике обнаруживается множество тонкостей. Поэтому квалифицированные специалисты — это ценные кадры. Но реальная потребность имеется в сотрудниках уровня middle и выше.

(Пока оценок нет)

Загрузка...