Дані – це нова нафта для бізнесу. Вони допомагають ухвалювати рішення, запускати продукти, зменшувати витрати, перемагати конкурентів і отримувати більше грошей. Їх можна назвати GPS-навігатором, який показує, в якій точці зараз перебуває компанія та як їй досягти своєї мети (швидко, ефективно і з мінімальними зусиллями). Тому бізнесу дуже потрібні аналітики і дата-саєнтисти. Вони впевнено входять до списку найбільш затребуваних професій зараз.
Раніше ми писали про те, хто такий дата-аналітик. А сьогодні розповімо про спеціаліста з Data Science. Розберемося, чим він займається і які задачі виконує.
Що таке Data Science
Data Science
– це міждисциплінарна галузь, яка поєднує в собі математику, статистику, програмування та машинне навчання для аналізу та інтерпретації великих даних. Big Data вирізняються обсягом, швидкістю генерації та різноманіттям форматів. Вони часто занадто обширні та складні для традиційної аналітики, тому компаніям потрібен Data Scientist.
Data Science охоплює різні етапи роботи з даними: від збору та очищення до аналізу, моделювання та візуалізації. Data Science допомагає:
- Прогнозувати тенденції.
- Оптимізувати процеси та витрати.
- Розробляти нові продукти та послуги.
- Оцінювати ризики.
- Підвищувати рівень кібербезпеки.
- Діагностувати захворювання.
- Створювати нові ліки.
- Проводити наукові дослідження і робити відкриття.
- Вивчати, як змінюється клімат.
- Покращувати якість життя людей.
На відміну від аналітики, Data Science фокусується на побудові прогнозних моделей і передбаченні майбутніх подій, а не вивченні історичних даних. Data Science робить значний внесок у розвиток науки та бізнесу. Тепер поговоримо про дата-саєнтиста.
Хто такий Data Scientist і для чого він потрібен бізнесу
Data Scientist
– це фахівець, який працює з Big Data. Він перетворює складні набори даних на зрозумілі та цінні інсайти для компанії. Він добре знає математику, статистику, SQL і мови програмування на кшталт R і Python для Data Science. А ще розбирається в інструментах аналітики, бізнес-процесах, ML-алгоритмах і моделях. Data Scientist – це технічна IT-професія.
Фахівці з Data Science затребувані в багатьох сферах: від фінансів і маркетингу до охорони здоров’я, виробництва, роздрібної торгівлі та освіти. Вони працюють і в стартапах, і у великих корпораціях. Наприклад:
- Створюють алгоритми для прогнозування попиту з урахуванням різних чинників (поведінка користувачів, сезонність тощо).
- Допомагають оптимізувати логістичні маршрути, ціноутворення та асортимент.
- Розробляють рекомендаційні системи для інтернет-магазинів і стримінгових сервісів (щоб ти бачив доцільні добірки товарів, музики та серіалів).
- Оцінюють ризик виникнення страхових випадків.
- Передбачають ймовірність розвитку захворювань.
- Прогнозують споживання енергії на основі погодних умов для ефективного розподілу ресурсів.
- Дата-саєнтисти використовують ML-алгоритми для виявлення шахрайства.
Це лише деякі приклади того, що робить Data Scientist. Відмінність фахівця Data Science від ML-інженера полягає в тому, що Data Scientist займається ширшим спектром завдань, включно з аналізом і візуалізацією даних, тоді як ML-інженер зосереджений на створенні та впровадженні алгоритмів машинного навчання.
Якщо тебе цікавлять ці професії, запишись на курс Python від GoIT. Або почни з нашого безплатного онлайн-марафону. Python – важливий інструмент для роботи з Big Data, Machine Learning та аналітики.
Що робить Data Scientist
Серед основних задач дата-саєнтиста можна виділити:
- Спілкування із замовниками та зацікавленими сторонами для розуміння потреб бізнесу.
- Збір, очищення і трансформацію даних у потрібний формат.
- Вибір відповідних метрик та розробку ML-моделей.
- Аналіз і прогнозування за допомогою алгоритмів та статистичних методів.
- Інтерпретацію результатів і підготовку рекомендацій.
- Моніторинг і коригування моделей.
- Консультування та навчання колег.
Ми перерахували головні обов’язки фахівця з Data Science. Буває так, що Data Scientist знаходить відповіді на питання і розв’язує проблеми, про які бізнес навіть не підозрював. Його роботу можна назвати одночасно складною та захопливою.
Плюси та мінуси професії Data Scientist
Дата-саєнтисти виконують цікаві завдання й отримують хорошу зарплату, але їхня робота зовсім не ідеальна.
Переваги:
- Спеціальність Data Scientist зараз одна з найбільш затребуваних на ринку праці.
- Медіанна зарплата Junior Data Scientist в Україні становить приблизно $1000. Далі дохід тільки зростатиме і легко перестрибне позначку в $3000 для рівня middle і $5000 – для Senior Data Scientist.
- Дата-саєнтист працює з найрізноманітнішими задачами та реально впливає на бізнес, допомагаючи йому розвиватися.
- Ця професія передбачає постійне навчання і підходить для допитливих людей.
Недоліки:
- У Data Science високий поріг входу. Знадобляться глибокі знання в галузі математики, статистики, програмування і машинного навчання.
- Робота з Big Data буває монотонною, кропіткою і заплутаною.
- Знання швидко застарівають, але не всім подобається багато вчитися.
- Високий рівень відповідальності та непередбачуваність результатів викликають стрес.
Спробуй зважити всі плюси й мінуси та уявити себе в ролі дата-саєнтиста. А ще попрацюй з даними на нашому безплатному марафоні з аналітики та отримай зворотний зв’язок, щоб зрозуміти, наскільки ця сфера тобі підходить.
Перспективи кар’єри Data Scientist
Кількість даних і вакансій для дата-саєнтистів найближчими роками тільки збільшуватиметься. Тож ти не залишишся без роботи. Згодом ти доростеш до позиції Senior Data Scientist, Chief Data Officer, Team Lead або Tech Lead. Перекваліфікуєшся на ML-інженера, перейдеш у фриланс, запустиш свій проєкт або займешся викладанням. Бачиш, скільки класних можливостей у науці про дані?
Щоб стати дата-саєнтистом за 7 місяців, запишися на наш курс з Python для Data Science і Machine Learning. Або приходь в IT-магістратуру Neoversity за знаннями, навичками та європейським дипломом. Вибери свій варіант.
А якщо ще не визначився з напрямом навчання, протестуй різні IT-професії на нашому безплатному марафоні, щоб знайти своє покликання. Усі шляхи ведуть в GoIT.
