Профессия
Data Scientist
Кто такой дата-сайентист, чем занимается и где востребован
Что делают дата-сайентисты
Как дата-сайентист может помочь бизнесу
Преимущества профессии перед остальными в IT
Что нужно знать, чтобы освоить направление, требования к аналитикам
Как освоить профессию аналитика с нуля и в короткий срок, полезные ресурсы
карьерный гид
Кто такие дата-сайентисты
Data Scientist строит и тестирует математические модели, выявляет связи, делает прогнозы о том, как будут развиваться события. В бизнесе он помогает больше зарабатывать, а в научной среде — точнее проверять сложные гипотезы.
Это специалисты, которые исследуют данные, чтобы найти скрытые закономерности
Какие задачи решают дата-сайентисты
Обрабатывают большие объемы неструктурированной информации, чтобы извлечь выводы, полезные для бизнеса и обычной жизни.
Строят модели, чтобы предсказывать события.
Обучают нейросети, которые работают лучше и быстрее, чем решения, созданные человеком.
Как они это делают?
01/
Получают задачу и подбирают подходящие алгоритмы для ее решения.
02/
Выбирают каналы поиска информации и собирают данные. Например, изучают метрики веб-аналитики, запросы пользователей на форумах, спрос на лекарства в аптеках и показатели приборов в энергосистеме.
03/
Определяют критерии для отбора данных, находят закономерности, убирают пропуски и повторы, создают модель машинного обучения.
04/
Изучают итоговые данные, определяют сработала гипотеза или нет. Если она подтвердилась, включают модель в бизнес-процесс.
05/
Рассчитывают рекомендательные системы, работают с нейросетями.
Где работают дата-сайентисты
Крупные интернет-компании
Ритейл и сфера услуг
Банки и финансовые организации
Транспортные компании
Производство и сельское хозяйство
IT и высокие технологии
HR
Оставьте заявку,
чтобы получить помощь с выбором направления
чтобы получить помощь с выбором направления
Почему Data Scientist — самая сексуальная профессия XXI века
В Harvard Business Review вышла статья «Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century»
Преимущества профессии
Востребованная ниша с низкой конкуренцией
Можно стать уникальным специалистом и работать в любой стране
Индустрия активно развивается и привлекает крупных инвесторов
Дата-сайентисты получают хорошие зарплаты
Средние зарплаты
Начинающий специалист
6 месяцев обучения
60 000 ₽
Cпециалист с опытом
1,5 года
150 000 ₽
Продвинутый специалист
3 года стажа
270 000 ₽
Кто приходит в Data Science
Спрос на специалистов по большим данным постоянно увеличивается и, по оценке экспертов, вырастет еще на 31% к 2029 году.
01/
Студенты технических и гуманитарных направлений
02/
Основатели стартапов и будущие предприниматели в сфере IT
03/
Разработчики, продакты, инженеры, менеджеры, учителя, юристы — представители любых профессий
Ученые, экспериментаторы, люди, которые смотрят в будущее
Дата-сайентисты — это экспериментаторы. Они придумывают будущее, проверяют гипотезы и двигают человечество вперед.
Участвуют в проектах, которые влияют на жизнь и безопасность людей, работают в медицине и социальной сфере, помогают делать научные открытия.
Участвуют в проектах, которые влияют на жизнь и безопасность людей, работают в медицине и социальной сфере, помогают делать научные открытия.
Например, могут обнаружить будущие проблемы с рельсами на железной дороге и предотвратить аварию, борются с интернет-мошенниками. Так, алгоритмы учатся выявлять подозрительные операции в Сбере и вовремя их блокировать.
Благодаря машинному обучению стало легче выявить предрасположенность к онкологическим заболеваниям. Дата-сайентисты обучили нейросеть идентифицировать рак кожи по фотографии. ИИ правильно распознал злокачественные образования в 95% случаев, тогда как люди показали результат только в 86%.
Что нужно уметь и знать дата-сайентисту, чтобы устроиться на работу
Работать с Python для проектирования алгоритмов
Получать данные из веб-источников или по API
Визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib
Создавать линейные модели, деревья решений, ансамблевые модели, используя машинное обучение.
Оценивать качество модели вне зависимости от задачи
Применять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных
Строить математические и ML-модели с использованием временных рядов
Применять алгоритмы для рекомендательных систем
Интегрировать решения в продакшн и бизнес
Работать с Github и Kaggle
Вот что говорит о профессии выпускник нашего курса Даниил Югай, аналитик процессов в «Тинькофф Банк»:
Даниил Югай
«Меня захватила идея Data Science: можно иметь доступ к большим данным и выявлять какие-то закономерности, приходить к решениям, важным для бизнеса. Понял, что с помощью машинного обучения можно создавать скоринговые модели для банков — то, что мне близко. Когда понял, как они работают и настраиваются, выбора не оставалось: я точно знал, на кого пойду учиться».
Куда можно развиваться дата-сайентисту
Вертикальный рост
JUNIOR
опыт < 1 года
MIDDLE
опыт > 1 года
Специалисты по Data могут работать в:
01/
Крупных интернет-компаниях
Плюсы:
безопасные условия (белая зарплата, страховка), высокие зарплаты.
Минусы:
работа, которую выполняете конкретно вы, может быть незаметна в масштабах всей компании.
безопасные условия (белая зарплата, страховка), высокие зарплаты.
Минусы:
работа, которую выполняете конкретно вы, может быть незаметна в масштабах всей компании.
SENIOR
опыт > 3 лет
02/
Research-отделах компаний
Плюсы:
высокие зарплаты, видимый вклад в развитие, хорошие условия (льготы, ДМС).
Минусы:
бюрократия.
высокие зарплаты, видимый вклад в развитие, хорошие условия (льготы, ДМС).
Минусы:
бюрократия.
03/
Стартапы
Плюсы:
заметная и важная работа, быстрое погружение и рост, в случае успеха значительное увеличение зарплаты.
Минусы:
нестабильность, риски, зарплата может быть серой.
заметная и важная работа, быстрое погружение и рост, в случае успеха значительное увеличение зарплаты.
Минусы:
нестабильность, риски, зарплата может быть серой.
01/
Data mining
Решать задачи, связанные с прогнозированием, например, вероятность брака при производстве или клика по баннеру.
02/
Text mining
Находить закономерности в тексте, автоматически определять тематику.
03/
Обработка изображений
Находить образы на фото, распознавать текст на картинке. К этой сфере относятся нейросети и глубокое обучение.
Сферы внутри Data Science:
Дата-сайентист может работать на позиции:
Горизонтальный рост
Data engineer
Проектирует системы анализа данных, которые обрабатывают петабайты данных. Знает современные технологии и подходы в работе с данными. Уверенно программирует и создает красивые графики.
Chief Data officer
Управляет Data-проектами. Знает, что можно сделать с помощью современных технологий, а что — нет. Разбирается в техниках управления, например agile, scrum.
Переход в смежные сферы
Самые близкие сферы для перехода
01
02
03
IT-специальности
Любые специальности, связанные с программированием.
Технические, но не IT-профессии
Специалисты со знанием математики, физики, химии, генетики и других сфер.
Полезные ресурсы для начинающих
1
2
3
4
5
6
7
Что говорят о профессии студенты SkillFactory
«Я думала, что сложно будет с программированием, но в итоге до сих пор удивляюсь, как удалось перевернуть свое мнение и полюбить его. В институте мне давалось это тяжело, а на курсе я познакомилась с Python и очень быстро его освоила, все стало получаться»
Татьяна Быкова, аналитик данных в Transparent Deal
«В Data Science меня привлек его смысл: когда ты можешь написать модель, которая что-то предскажет и упростит жизнь человеку»
Иван Алёшин, дата-сайентист в Autodoc Gmbh
Курс "Data Scientist PRO" от SkillFactory
Мы учим работать в IT. Поэтому с первого модуля вы будете решать практические задачи и заниматься настоящей аналитикой. Выйдете на рынок с готовым портфолио.
Вы будете
учиться в удобное время
получать обратную связь от наставника
практиковаться на реальных задачах
получите доступ к материалам навсегда
Специалисты Центра карьеры помогают собрать портфолио, оформить резюме и подготовиться к собеседованиям.
Наш фокус внимания на подготовке к трудоустройству. На стажировках в компаниях-партнерах студенты отрабатывают навыки и общаются с потенциальными работодателями.
Вернем деньги за обучение, если не найдете работу после окончания курса
А еще мы действительно заботимся о вашем трудоустройстве
Наш центр карьеры работает со студентами с первого дня обучения — и до первого оффера. И даже больше. Подготовим к трудоустройству: дадим много практики, реальные проекты для портфолио, поможем с резюме и познакомим с будущими работодателями.
Почему мы так говорим?
Потому что уверены в навыках, которые даем, и в их востребованности на рынке.
Потому что уверены в навыках, которые даем, и в их востребованности на рынке.
Опыт работы во время учебы
После учебы у вас будет реальный опыт в Data Science на уровне Junior PRO.
Фокус на практику
Теория разбита на короткие блоки, после которых обязательно идет практика. Для развития навыков есть 5 видов практических занятий: тренажеры, тесты, домашние задания, проекты и хакатоны. Разнообразие форматов помогает усваивать знания максимально эффективно.
Эксперты и менторы — опытные практики из IT
Дают качественную обратную связь на задания, отвечают на вопросы и помогают студенту достичь своих целей во время обучения. Выпускники оценивают менторскую поддержку на 9,1 балла из 10.
Реальные задачи
Студенты тренируются на кейсах компаний, делают проекты для настоящих заказчиков.
Лучшее время, чтобы изменить жизнь к лучшему — это сейчас
