Кто такой Data Scientist

Data Scientist — это специалист по анализу данных, который использует математические, статистические методы и инструменты машинного обучения, чтобы извлечь ценную информацию из больших объемов данных. Data Scientist занимается обработкой и анализом данных, созданием моделей, прогнозированием и оптимизацией бизнес-процессов. Он также работает с большими данными (Big Data) и использует такие технологии, как Hadoop и Spark для их обработки и анализа.

* Если вы еще не знаете, что такое Data Science, то сначала прочтите эту статью.

Что делает Data Scientist

• Выявляет полезные источники данных и автоматизирует процессы их сбора
• Проводит предобработку собранной информации
• Анализирует большие объемы информации в поисках закономерностей и паттернов
• Строит прогностические модели и алгоритмы
• Комбинирует модели с использованием ансамблевого моделирования
• Презентует информацию с помощью специальных программных инструментов
• Предлагает решения и стратегии для бизнес-задач
• Сотрудничает с инженерными и продуктовыми командами

Где нужны специалисты по данным

Специалисты по Data Science необходимы в отраслях и сферах деятельности, где требуется работа с большими данными.

Какие задачи помогает решать Data Scientist по отраслям:

• Финансы и банковский сектор: обнаружение мошенничества, оценка кредитоспособности клиентов, оптимизирование портфелей инвестиций.
• Маркетинг и реклама: сегментация аудитории, анализ поведения потребителей, увеличение конверсии и лояльности, настройка таргетинга и персонализация рекламы.
• Здравоохранение и биотехнологии: диагностирование заболеваний, разработка новых лекарств, анализ геномных данных, оптимизирование лечения.
• Электронная коммерция и ритейл: рекомендация товаров, прогнозирование спроса, управление запасами, анализ отзывов.
• Образование и наука: анализ результатов обучения, разработка адаптивных курсов, проведение научных исследований.

С развитием технологий количество данных, которые мы генерируем, постоянно растет, и все больше компаний и организаций нуждаются в специалистах, которые могут помочь компаниям получать конкурентные преимущества, повышать эффективность, увеличивать прибыльность и способствовать инновациям.

Профессия Data Scientist — одна из наиболее востребованных на рынке труда в настоящее время. Например, по данным Федерального бюро статистики труда, ожидается, что занятость специалистов по данным в США вырастет на 36% к 2031 году, что намного быстрее, чем в среднем по всем профессиям.

Плюсы и минусы профессии

Преимущества:

• Высокий спрос на рынке труда и хорошая оплата
• Разнообразие задач
• Возможность решать сложные задачи
• Прямое влияние на бизнес-результаты и инновации
• Постоянная учеба и развитие
• Карьерный рост. 

Недостатки:

• Высокие требования работодателей
• Сложность сбора, очистки и обработки данных
• Необходимость постоянно следить за изменениями в технологиях и методах
• Сидячая работа.

Типичный рабочий день Data Scientist

Спойлер: такого не существует. Каждый рабочий день специалиста по данным будет разным в зависимости от проекта, компании, отрасли и текущих задач.

Порядок работы над проектом:

1. Постановка задач и формулировка гипотез
2. Сбор необходимых данных из разных источников
3. Предобработку данных (очистку, фильтрацию, трансформацию)
4. Анализ данных разными методами
5. Конструирование алгоритмов для прогнозирования и оптимизации
6. Тестирование моделей на новых данных и оценку качества
7. Визуализация результатов анализа и создание отчетов или дашбордов
8. Презентация решений и рекомендаций.

Некоторые пункты могут растягиваться на дни, а то и месяцы. Cегодня Data Scientist анализирует данные, а завтра весь день создает графики для презентации, чтобы показать их заказчикам. Разнообразие задач делает каждый день специалиста по данным особенным.

* Хотите узнать, сколько зарабатывают дата-сайентисты? Вам сюда.