Как освоить профессию Data Scientist в Академии Eduson

Востребованность Data Scientist бьёт все рекорды — новости о том, что специалисты растут в должностях и зарплатах, не сходят со страниц СМИ и профессиональных сообществ. В этой статье вы разберётесь, кому подойдёт профессия Data Scientist, что ждёт в будущем Data Science, где работает Data Scientist и какие есть перспективы развития Data Science.

Профессия Data Scientist — о чём она

Data Science повсюду. Например, вы сталкиваетесь с работой дата-сайентиста, когда заказываете такси и видите надбавку за повышенный спрос — алгоритм распознаёт, что сейчас сервис пользуется большим спросом у клиентов в вашем районе и увеличивает стоимость поездки. Или когда вы замечаете, что интернет-магазин вам предлагает докупить товар, который вам нравится — искусственный интеллект тренируют, чтобы показывать клиенту те товары, которые он уже покупал или те, которые с ними схожи.

Специалист по Data Science — это IT-специалист, который работает на стыке статистики, математики и аналитики данных. Обязанности Data Scientist — приручить искусственный интеллект и большие данные, прописывать алгоритмы и занимается машинным обучением. 

Обязанности Data Scientist

Если коротко, специалист по Data Science берёт большие данные, анализирует их, на основе этого анализа занимается прогнозированием и моделированием алгоритмов. А теперь подробнее разберём навыки Data Scientist, которые он использует в работе. 

Навыки Data Scientist: топ-3 навыка, с которыми вы можете стартовать в карьере Data Scientist 

• Математический и статистический анализ специалист по Data Science использует для поиска закономерностей и прогнозирования, а также для обучения нейросетей.

• Программирование используется дата-сайентистом для работы с базами данных и написания алгоритмов, по которым нейросеть будет обучаться. Чаще всего у специалистов в ходу языки программирования Python, R, SQL.  

• Визуализация данных — представлять найденные факты и закономерности, а также результаты работы так, чтобы не только коллегам (например, бизнес-аналитикам) было понятно, но и сотрудникам из других сфер.

На курсе «Специалист по Data Science» от Академии Eduson вы освоите все необходимые навыки Data Scientist. Вы научитесь:

• автоматизировать анализ данных на Python;

• анализировать большие массивы данных;

• собирать данные с помощью SQL-запросов;

• строить и обучать ключевые модели машинного обучения;

• прогнозировать и выявлять скрытые закономерности с помощью моделей ML;

• применять модели машинного обучения для решения бизнес-задач;

• презентовать свои навыки потенциальным работодателям, а результаты работы — коллегам.

Как анализ данных специалиста по Data Science влияет на прибыль компании

В обязанности Data Scientist входят многие задачи:

1. Оптимизация затрат на обработку входящих сообщений. Работая с AI (искусственным интеллектом) и Machine learning (машинным обучением), дата-сайентист может натренировать алгоритмы отвечать на запросы пользователей. Из этого рождаются виртуальные помощники в банках и других бизнесах, умные колонки, боты и прочее.

2. Прогнозирование. Специалист по профессии Data Scientist может использовать Big Data (большие данные) для построения моделей, которые предсказывают поведение клиента. Такой анализ данных используется, например, в сервисах доставки — в периоды повышенного спроса программа предупреждает, что нужно отправить в район больше курьеров, и повышает стоимость доставки, если это невозможно.

3. Персонализация. Карьера Data Scientist — считайте что добрый «большой брат», ведь этот специалист знает о потребителе очень многое. Анализ данных о клиенте позволяет дата-сайентисту тренировать алгоритмы, которые будут показывать те товары и предложения, которые заинтересуют именно этого покупателя. Такая персонализация даёт бизнесу возможность делать предложение более целевым.

Кроме этого, такая глубокая аналитика данных часто используется в науке, медицине и в других сферах. Навыки Data Scientist можно применить в любом вопросе, где нужна оптимизация рутинных и не очень задач и глубокий анализ данных.

Карьера Data Scientist

Надо сказать, что сфера аналитики в целом на подъёме — бизнес-аналитиков, аналитиков данных, дата-инженеров и других специалистов тысячами ищут на HeadHunter. При этом звезда этой сферы — профессия Data Scientist. 

Карьере Data Scientist позавидует любой айтишник. Профессия одна из самых перспективных на рынке вакансий. Средняя зарплата, по версии «Хабр Карьеры», — 215 000 рублей. И постоянно растёт: по данным NEWHR Data, зарплаты дата-сайентистов выросли на 63% в 2023 году по сравнению с предыдущим.

Востребованность Data Scientist дошла до того, что на Всемирном экономическом форуме объявили, что профессия Data Scientist будет самой востребованной на рынке до 2025 года. Так что за будущее Data Science переживать не стоит — карьера Data Scientist ещё долго будет приносить деньги, интересные предложения и проекты.

Курс «Специалист по Data Science» создан совсем недавно — в 2023 году. Мы собрали топовых специалистов, провели исследование по обязанностям Data Scientist, по задачам, которые профессионалы выполняют прямо сейчас, и составили актуальную программу. Кстати, после выпуска вы не будете думать «Где работать Data Scientist?» — в договоре прописано, что вы получите оффер или получите деньги за обучение обратно.

Все ключевые навыки Data Scientist вы можете освоить на курсе «Специалист по Data Science». Вы освоите глубокий анализ данных, прогнозирование и написание алгоритмов для обучения искусственного интеллекта всего за 9 месяцев с нуля. И вопроса, где вам работать как Data Scientist, не будет.