Кто такие data scientists и за что им платят 300 000 рублей в месяц
Чем занимается data scientist
Главная задача этого специалиста — сделать полезные практические выводы, располагая только набором данных и умея их анализировать.
Data scientist работает с большими данными — огромными массивами информации, которые получают из самых разных источников. Например:
- в промышленности — с датчиков внутри механизмов: они измеряют температуру, давление, скорость производства продукции;
- в интернете — по поведению пользователей: сколько человек посетили определённую страницу, сколько времени они здесь провели, на какие кнопки нажимали, по каким объявлениям переходили.
Располагая всеми эти данными, data scientist знает, как выстроить прогноз, и поможет принять верное решение: продавать акции или нет, запускать ли рекламу и если да, то какую, и так далее. Именно он способен оценить, насколько эффективно работает компания, что ей нужно улучшить, в каких направлениях выгоднее всего развиваться. Он подводит чёткую математическую основу под любое решение, проверяет гипотезы, подкрепляет выводы данными и находит связь между, казалось бы, совсем не связанными между собой событиями.
Кто и как приходит в эту сферу
Аналитика больших данных достаточно молодая область. Первыми сюда пришли разработчики, которые запускали проекты в самых разных направлениях: от интернет‑маркетинга и промышленности до банков и финансовых систем.
Вместе с разработчиками пришли и представители бизнеса: аналитики, маркетологи, финансисты. А математики и статистики разработали эффективные алгоритмы анализа данных, которые реально запустить на не слишком мощных ПК.
Но с появлением простых инструментов для сбора и анализа больших данных, а также с ростом вычислительных мощностей дорога в data science открылась всем. Сегодня стать аналитиком больших данных с нуля, без технического бэкграунда, вполне реально. В курсе от Skillbox вы получите все необходимые знания и сможете применять их на практике. Понадобится всего один год, чтобы начать работать, и ещё один год, чтобы поднять уровень с junior до middle. Не так уж и много для овладения новой профессией!
А если у вас уже есть даже небольшой опыт в IT, будет ещё проще. На этом курсе вы улучшите навыки разработки на Python и SQL, освежите знания математики и статистики, прокачаете аналитическое мышление и научитесь решать реальные бизнес‑задачи с помощью ИИ и машинного обучения. Что особенно важно, в вашем портфолио появятся мощные проекты, которые помогут вам сменить направление и повысить доход.
Начинающим аналитикам курс Skillbox обеспечит прокачку технических скиллов. Вы научитесь ставить гипотезы и переводить их в эффективный код, обрабатывать массивы сырых данных, обучать машины и прогнозировать результаты. Это даст мощный толчок вашему карьерному росту.
Сколько зарабатывает специалист по анализу данных
Сейчас передовые компании собирают big data, зная, что любые траты на её анализ и на зарплату соответствующих специалистов оправданы. Ведь это поможет быстро найти и устранить проблемы, улучшить качество обслуживания, запустить новые перспективные проекты. Даже начинающий специалист по data science может рассчитывать на зарплату от 70 000 рублей, а для аналитиков с опытом вполне реален и оклад от 300 000 рублей за месяц.
На действительно высокую оплату своего труда начинающий data scientist может рассчитывать и за границей. Так, средняя зарплата молодого специалиста в этой сфере в США составляет 68 054 доллара в год. После вычета всех налогов это более 4000 долларов в месяц.
Что должен уметь data scientist
Ключевой навык — задавать правильные сложные вопросы. Чтобы овладеть им, специалист должен понимать боли и проблемы бизнеса, говорить с ним на одном языке, чтобы получать нужную информацию.
Каждый вопрос рождает несколько гипотез — выводов, которые можно проверить с помощью данных. Если вопрос сформулирован верно, data scientist сможет построить модель для проверки гипотезы и протестировать её, получить результаты и применить их в бизнесе.
Среди технических навыков на первое место выходит Python — мощный язык программирования с понятным и логичным синтаксисом. Чтобы разбираться в нём, не нужно быть опытным программистом или хотя бы «технарём». Достаточно уметь вызывать нужную функцию и задавать её параметры. Кроме того, для Python существует множество готовых модулей для работы с большими данными, создания моделей и глубокого обучения.
В 2020 году аналитики Mail.ru и HeadHunter установили, что владение Python — самое распространённое требование, которое выдвигают работодатели для начинающих специалистов по большим данным. Тогда он присутствовал в 54% вакансий. За два года ситуация не изменилась: знание этого языка программирования всё ещё считают ключевым навыком не только в России, но и за границей. Среди других требований умение работать с SQL, data mining, то есть навыки поиска и сбора сырых данных для последующего анализа, математическая статистика и методы анализа данных.
Как всему этому научиться
Чтобы овладеть всем этим на уровне, достаточном для поиска работы, не придётся получать второе высшее образование: хватит и курса «Профессия Data Scientist PRO» от Skillbox. Вы будете постигать азы Python, SQL, Excel, Power Bi, Airflow. Научитесь взаимодействовать с математическими сущностями в библиотеке SymPy, работать со случайными величинами и событиями, строить и проверять гипотезы. И это только на первом уровне обучения. Он длится всего шесть месяцев. После него можно попасть на стажировку — она, кстати, в некоторых компаниях оплачивается.
На следующем уровне, который также займёт полгода, вы будете оттачивать навыки необходимые в выбранной специальности: «Специалист по Machine Learning», «Дата-инженер» или «Аналитик данных». Под руководством опытных наставников вы сможете создать и обучить свою первую нейронную сеть, научитесь выстраивать пайплайны, презентовать результаты заказчику и ещё много всего. Главное — после этого блока вы уже сможете найти работу уровня junior. Третья часть курса позволит вам вывести свои знания и умения на следующую ступень и подняться до middle-специалиста, а значит, и поднять в два раза зарплатные ожидания.
Курс построен не только на теории: вы выполните более 80 практических задач и целых три крупных итоговых проекта, которые можно будет добавить в портфолио. Таким образом, всего через два года вы будете знать и уметь гораздо больше, чем средний кандидат на позицию дата‑сайентиста. И даже сможете записать годы обучения на курсе в свой стаж работы с большими данными. А значит, уже на старте претендовать на более высокую зарплату.
Сколько стоит обучение
Дорогое обучение data science останавливает многих будущих специалистов, особенно сейчас, когда экономика нестабильна. Но Skillbox нашёл решение этой проблемы. Первые полгода за учёбу на курсе «Профессия Data Scientist PRO» можно не платить, после действует рассрочка — 12 075 рублей в месяц.
Вместе с курсом вы получите бонусные занятия по системе контроля версий Git, карьерным навыкам и английскому для IT-специалистов — с ним найти работу в иностранной компании будет легче. Дополнительно прокачивать иностранный можно на онлайн-платформе «КЭСПА»: доступ к ней открывается после выполнения трёх практических заданий.
Профессия будет актуальна и через 15 лет — во всех направлениях бизнеса и в любой стране мира. Начать свой путь в ней вам тоже поможет Skillbox: по завершении первого блока курса вам помогут попасть на стажировку, а ещё через полгода вы получите сопровождение личного карьерного консультанта, который расскажет, как составить конкурентное резюме, написать сопроводительное письмо и подготовиться к собеседованиям в компаниях — партнёрах этой образовательной платформы.
