Data Scientist: обов'язки, зарплата та шлях до професії

Фахівці з даних (data scientists) використовують дані для розуміння та пояснення явищ, а також для допомоги організаціям у прийнятті більш обґрунтованих, керованих даними рішень.

Затребуваність та зростання кар'єри

Професія фахівця з даних є дуже затребуваною. За даними Бюро статистики праці США (BLS), очікується, що кількість вакансій для фахівців з даних зросте на 34 відсотки в період з 2024 по 2034 рік. Загалом, професії, пов'язані з даними, мають зрости на 36 відсотків протягом наступних 10 років, що значно швидше за середній показник. Середня зарплата фахівця з даних становить 112 590 доларів США.

Що робить фахівець з даних?

В основі своєї діяльності фахівці з даних є вирішувачами проблем. Вони визначають питання, які має ставити їхня команда, і знаходять способи відповісти на них за допомогою даних. Часто вони розробляють прогностичні моделі для теоретизування та прогнозування. До їхніх щоденних завдань можуть входити:

Пошук закономірностей та тенденцій у наборах даних для виявлення інсайтів.
Створення алгоритмів та моделей даних для прогнозування результатів.
Використання методів машинного навчання для покращення якості даних або пропозицій продуктів.
Комунікація рекомендацій іншим командам та вищому керівництву.
Використання інструментів для роботи з даними, таких як Python, R, SAS або SQL, в аналізі даних.
Відстеження інновацій у галузі науки про дані.

Фахівець з даних проти аналітика даних

Робота аналітиків даних та фахівців з даних може здаватися схожою, оскільки обидва шукають тенденції або закономірності в даних для покращення рішень організацій. Однак фахівці з даних, як правило, мають більшу відповідальність і вважаються більш старшими. Від них часто очікується формулювання власних питань щодо даних, тоді як аналітики даних можуть підтримувати команди, які вже мають встановлені цілі. Фахівець з даних також може приділяти більше часу розробці моделей, використанню машинного навчання або застосуванню розширеного програмування для пошуку та аналізу даних.

Як стати фахівцем з даних

Щоб стати фахівцем з даних, зазвичай потрібна певна формальна підготовка. Ось кілька кроків, які варто розглянути:

Здобуття освіти. Хоча це не завжди обов'язково, роботодавці часто віддають перевагу кандидатам з академічними кваліфікаціями. Близько 51 відсотка фахівців з даних мають ступінь бакалавра, а 34 відсотки — магістра. Популярні спеціальності включають комп'ютерні науки, статистику або науку про дані. Ступінь магістра може бути чудовим способом перейти в цю галузь, надаючи глибоке розуміння статистики, машинного навчання, алгоритмів, моделювання та прогнозування.
Альтернативні шляхи навчання. Якщо ступінь поки що не є пріоритетом, можна розглянути індивідуальні курси, спеціалізації або професійні сертифікати. Наприклад, IBM Data Science Professional Certificate навчає інструментам, мовам та бібліотекам, які використовують професійні фахівці з даних, включаючи Python та SQL.
Розвиток відповідних навичок. Важливі навички включають:
- Мови програмування: Python, R, SQL, SAS.
- Візуалізація даних: Tableau, Power BI, Excel.
- Машинне навчання: Для покращення якості даних та прогнозування результатів.
- Великі дані (Big Data): Знайомство з фреймворками, такими як Hadoop та Apache Spark.
- Комунікація: Уміння ділитися ідеями та результатами усно та письмово.
- Штучний інтелект (ШІ): Використання генеративного ШІ для очищення, організації та аналізу даних є важливим для тих, хто прагне увійти в цю сферу.
Пошук початкових вакансій. Початок роботи на пов'язаній початковій посаді, такій як аналітик даних, аналітик бізнес-аналітики, статистик або інженер даних, може бути чудовим першим кроком. Це дозволяє розширювати знання та навички, просуваючись до позиції фахівця з даних.
Підготовка до співбесід. Позиції фахівців з даних можуть бути дуже технічними, тому варто очікувати як технічних, так і поведінкових питань. Приклади питань можуть включати: "Які переваги та недоліки лінійної моделі?", "Що таке випадковий ліс?", "Як би ви використали SQL для пошуку всіх дублікатів у наборі даних?" або "Опишіть ваш досвід роботи з машинним навчанням."

Тривалість навчання

Час, необхідний для того, щоб стати фахівцем з даних, залежить від попереднього досвіду, освіти та навичок. Якщо ви переходите в науку про дані з суміжної кар'єри, такої як розробка програмного забезпечення або машинне навчання, отримання необхідних компетенцій через сертифікатні програми або онлайн-курси може зайняти всього кілька місяців. Однак, якщо у вас немає досвіду роботи з даними, вам може знадобитися здобути ступінь бакалавра (близько чотирьох-п'яти років) та, можливо, ступінь магістра (додаткові два роки).

Що це означає для розробників

Розробникам варто звернути увагу на зростаючу затребуваність фахівців з даних та необхідність володіння такими мовами програмування, як Python, R, SQL, SAS. Розуміння машинного навчання, великих даних та використання генеративного ШІ для аналізу даних стає ключовим для входу в цю сферу.

Ключові факти

Фахівці з даних використовують дані для розуміння явищ та допомоги організаціям у прийнятті рішень.
Прогнозоване зростання кількості вакансій для фахівців з даних становить 34% між 2024 та 2034 роками (за даними BLS США).
Середня зарплата фахівця з даних становить 112 590 доларів США (за даними BLS США).
Основні обов'язки включають пошук закономірностей, створення алгоритмів та моделей даних, використання інструментів (Python, R, SQL, SAS) та комунікацію рекомендацій.
Фахівці з даних, на відміну від аналітиків, часто формулюють власні питання та більше працюють з моделями, машинним навчанням та розширеним програмуванням.