Кто таковой Data Scientist

Рассказываем, кто таковой Data Scientist, где он работает, что заходит в его обязанности и как освоить эту профессию.

Чем занимается Data Scientist

Data Scientist – спец по Data Science. Это наука о данных, которая включает инструменты, способы и технологии для обработки инфы и ее предстоящего использования. Data Science стоит на стыке арифметики, статистики, программирования, аналитики и стратегического планирования.

Data Scientist обрабатывает большенный размер данных, отыскивает в их определенные закономерности, связи. Делает модели машинного обучения – методы решения задач. Они, к примеру, подбирают киноленты на основании оценок юзеров, лучший маршрут для такси с учетом загруженности дорог, советуют понизить стоимость продуктов в магазине.

Отличия дата-сайентиста от аналитика данных

Нередко дата-сайентистов путают с аналитиками данных, так как их задачки кажутся схожими, но это различные специальности.

Аналитик проводит статистический анализ, чтоб отыскать решение задачи либо ответить на вопросцы. Он собирает информацию, выявляет закономерности и составляет отчеты, при помощи которых компания воспринимает решения.

Data Scientist не только лишь обрабатывает и визуализирует данные, да и строит на их базе модели. Для этого необходимо осознавать принципы машинного обучения, а у аналитика таковых познаний нет.

Задачки дата-сайентиста

Обязанности спеца по Data Science зависят от сферы. Перечислим главные:

Осознать требования к задачке.
Решить, откуда взять данные, и избрать способ их обработки.
Проанализировать и структурировать информацию.
Сделать модель решения задачки.
Проверить, верно ли работает построенный метод.
Узнать экономическую необходимость его использования.
Ввести модель в работу компании и исправлять ее по мере необходимости.

Если не удалось достигнуть подходящего результата, Data Scientist ворачивается к шагу сбора данных либо к построению метода машинного обучения.

Способности дата-сайентиста

Спец должен знать:

языки программирования Python, SQL;
базы машинного обучения;
статистику, арифметику;
механизм работы с базами данных;
сервисы обработки массива инфы;
как переводить модели машинного обучения в полезные для бизнеса инструменты;
британский язык на уровне C2, чтоб читать и осознавать техно литературу;
доменные области.

Дата-сайентисту принципиально уметь договариваться с сотрудниками, также презентовать результаты собственной работы.

Где работает Data Scientist

Дата-сайентисты нужны в различных отраслях – от сельского хозяйства до IT. Примеры областей и задач профессионалов:

Метеорология. Сбор и анализ данных для составления прогноза погоды.
Банковская сфера. Разработка моделей для анализа кредитной истории клиентов.
IT. Создание поисковых алгоритмов, роботов, систем искусственного ума.
Бизнес. Разработка моделей для прогнозирования спроса на продукцию компании либо для принятия решения о открытии новейшего филиала.
Индустрия. Выявление вероятности сбоев в оборудовании либо риска производства дефектной продукции.
Медицина. Создание программ, определяющих диагноз (медицинское заключение об имеющемся заболевании) пациентов.
Сельское хозяйство. Создание моделей, которые предсказывают сбор и помогают избрать стратегию использования землей.
Страхование. Разработка алгоритмов для определения вероятности страхового варианта.

Это далековато не полный перечень. Data Scientist – одна из самых нужных IT-профессий. Спецы помогают компаниям развиваться и наращивать прибыль – как следует, спрос на их вырастает.

Кто может стать дата-сайентистом

Работа понравится тем, кто любит рассматривать и классифицировать данные, также интересуется современными технологиями. К примеру, Data Scientist ведет взаимодействие с нейросетями и искусственным умом. Это направление подступает и тем, кто желает заниматься наукой и современными исследовательскими работами.

Профессия дата-сайентист – хороший выбор, если у вас есть способности программирования и желание употреблять больше инструментов, заниматься большими проектами. При всем этом специальность можно освоить даже без опыта разработки.

Плюсы и минусы профессии

Достоинства:

Высочайший уровень заработной платы. Компании готовы отлично платить дата-сайентисту, поэтому что он приносит пользу бизнесу и помогает повысить прибыль.
Увлекательная работа. Повсевременно возникают новейшие задачки, которые можно решать по-разному: скучновато буквально не будет.
Нужная профессия. Спецы по Data Science необходимы в разных сферах, потому спрос на их лишь возрастает.
Принципиальная роль в компании. Модели, разработанные дата-сайентистами, влияют на решения управления и развитие бизнеса.

Уровень заработной платы дата-сайентиста впрямую зависит от квалификации и способностей

Недочеты:

Недозволено спрогнозировать итог. До тестирования модели нереально осознать, решит ли она поставленную задачку. Нередко приходится начинать все поновой, потому спец должен быть терпеливым.
Недопонимание со стороны работодателей. Не все обладатели бизнеса понимают, для что нужен Data Scientist, и нагружают его доп задачками. К примеру, подготовкой отчетов либо составлением аналитики.
Необходимость повсевременно обучаться. Познания стремительно устаревают, потому даже опытным дата-сайентистам необходимо осваивать новейшие технологии.

Как стать спецом по Data Science

Если вы еще выбираете профессию, познакомиться с Data Science можно на бесплатных курсах и интенсивах. Вы узнаете о задачках, которые предстоит делать, и получите 1-ые практические способности.

Интенсив – это хорошая возможность осознать, стоит далее осваивать направление Data Science

Если вы серьезно решили стать дата-сайентистом, поначалу необходимо изучить статистику и арифметику. Принципиально осознавать определения – дифференциал, производная, определитель матрицы и остальные. В этом посодействуют особые курсы, к примеру, «Математика для Data Science».

Также необходимо изучить программирование, для начала довольно языка Python. Он относительно прост, потому его по силам освоить даже новенькому. В онлайн-школе SkillFactory есть особый курс для Data Science – «Python для анализа данных». Вы узнаете, как стремительно обрабатывать большенный размер инфы и создавать отчеты, автоматизируете этот процесс.

Опосля Python можно приступать к машинному обучению. Для этого подходят курс «Machine Learning и Deep Learning» и курс по нейронным сетям.

Также можно освоить профессию Data Scientist с нуля по одной программке, которая обхватывает все нужные познания: арифметику и статистику, разработку и машинное обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками) – «Профессия Data Scientist».