Data scientists — хто це, чим займається, які обов'язки та що потрібно знати

В сучасному світі чимало перспективних та дійсно гарних професій. Наприклад, data scientists це одна із таких професій. Загалом, розбираючись, дата сайнс це досить цікавий напрямок, який доступним багатьом спеціалістів. Крім цього варто розуміти, data scientist чим займається та data scientist обов'язки. Також варто розібратись окремо, що потрібно знати data scientist та чим зазвичай data science спеціаліст займається (зона його відповідальності). 

Якщо спростити, то дата саєнтист це одна з найпопулярніших і найпрестижніших професій у сучасному світі, особливо в епоху цифрової трансформації. Тобто що таке data science: це спеціаліст за даними. 

Хто такий data scientist?

З кожним роком обсяг даних, які компанії та організації збирають та обробляють, зростає у геометричній прогресії. Data scientists відіграють ключову роль у перетворенні цих даних на цінні інсайти, які допомагають бізнесу приймати виважені рішення, прогнозувати тенденції та оптимізувати процеси. Тобто data scientist це хто: все це стосується професії, яка поєднує аналітичне мислення, математичні здібності, навички програмування і глибоке розуміння предметної області.

Проте почати варто трішки з історії цієї професії. Професія Data Scientist, або науковець із даних, з'явилася відносно недавно, але її коріння сягають ще до тих часів, коли взагалі потрібна була структурованість даних. Перші кроки в цій галузі були пов’язані зі статистикою, яку активно використовували в економіці, медицині та інженерії.

Наприкінці 2000-х років світ побачив справжній вибух даних. Завдяки розвитку Інтернету, соціальних мереж та інтернет-магазинів, щодня генерувалося величезне число інформації. Однак класичних підходів для її аналізу стало недостатньо. Саме тоді й виникла професія Data Scientist — фахівця, який поєднує навички програмування, статистики та бізнес-аналітики.

Ця професія стала потрібною для прогнозування поведінки клієнтів, оптимізації процесів та створення штучного інтелекту. Сьогодні науковці з даних допомагають компаніям приймати обґрунтовані рішення, базуючись на фактах, а не на інтуїції.

Сьогодні Data scientist — це фахівець, який займається аналізом та інтерпретацією даних з метою отримання корисної інформації та рішень. Його завдання – виявляти закономірності, прогнозувати поведінку та надавати рекомендації на основі аналізу великих масивів даних. Тобто спеціаліст дата сайнс надзвичайно важлива фігура в роботі компанії. Саме тому все більше спеціалістів дізнаються, хто дата сцієнтист це. 

Крім цього, data science що потрібно знати: ці фахівці працюють на стику кількох дисциплін: статистики, машинного навчання, програмування та предметної галузі, в якій застосовується їхня робота (наприклад, фінанси, медицина, маркетинг). Тому, дата саєнтист що робить, відповісти просто вже не вдасться. Адже план, що робить data scientist, досить великий. Та все залежить від специфіки компанії. 

Також спеціаліст з дата сайнс повинен вміти працювати з даними на всіх етапах, від їх збору та обробки до візуалізації та інтерпретації результатів.

Чим займається data scientist?

Крім розуміння, хто такий спеціаліст data science, варто розуміти й всі обов'язки. Адже не даремно data scientist професія досить перспективна, та в ній вже є велика конкуренція. 

Також розуміючи, дата саєнтист що це, можна поступово дійти до обов'язків. Про що йде мова: 

1. Повноцінний збір даних. Це може бути як вилучення даних із баз даних, так і збір інформації за допомогою веб-скрейпінгу, API або опитувань.

2. Подальше очищення та обробка даних. Перед початком аналізу дані потрібно підготувати: усунути перепустки, видалити шум, перетворити формати.

3. Повний аналіз даних. Сюди входить статистичний аналіз, виявлення закономірностей та аномалій.

4. Створення моделей машинного навчання. Data scientist розробляє алгоритми, які можуть прогнозувати поведінку, сегментувати аудиторії чи вирішувати інші завдання.

5. Інтерпретація результатів. Один із найважливіших етапів роботи — пояснити результати аналізу команді чи клієнту зрозумілою мовою.

6. Візуалізація даних. Для наочного подання інформації використовують інструменти на кшталт Tableau, Power BI або Python-бібліотеки (Matplotlib, Seaborn).

7. Використання рішень. Data scientist працює в команді з розробниками, щоб інтегрувати розроблені моделі та рішення у продукти компанії.

Виходячи з цього data scientist спеціаліст повністю займається аналізом та обробкою важливих даних. 

Що потрібно знати та які мати скіли?

Розбираючись далі, дата саєнтист хто це, варто розуміти й як навчитися. Крім бажання освоїти нову професію, варто опиратися й на деякі скіли. Тобто вміння та навіть таланти. 

В першу чергу такому спеціалісту варто підтягнути технічні знання та навички. Це, звісно, мови програмування. Python і R — основні інструменти data scientist. Також корисні знання SQL до роботи з базами даних. Крім цього варто знати й статистику та математичне моделювання. Це вміння аналізувати дані, розуміти ймовірність, застосовувати регресію та інші статистичні методи.

Які ще потрібні скіли: 

1. Машинне навчання. Досвід роботи з бібліотеками Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch.

2. Обробка даних. Знання Pandas, NumPy, Dask та інших бібліотек для роботи з великими даними.

3. Візуалізація даних. Навички роботи з інструментами візуалізації (Tableau, Matplotlib, Seaborn, Plotly). Це про розуміння Big Data. Досвід роботи з Hadoop, Spark або іншими інструментами обробки великих даних.

Крім цього будь-якому спеціалісту цієї сфери допоможе аналітичне мислення. Це вміння бачити взаємозв'язки та знаходити нестандартні рішення. Не зайвим буде й навичка комунікабельності. Мова про здатність пояснювати складні концепції простою мовою. Варто навчитися й тайм-менеджменту. Вміння планувати завдання та дотримуватися дедлайнів. Не зайвим буде розвивати й власну креативність. Здатність підходити до завдань із нестандартного боку.

Де вчитись?

Для будь-якого спеціаліста є кілька варіантів, як швидко здобути освіту. При цьому не є обов'язкова вища освіта, хоча вона може бути перевагою. В Україні можна здобути профільну освіту в таких вузах:

1. Київський політехнічний інститут (КПІ), факультет інформатики та обчислювальної техніки.

2. Львівський національний університет імені Івана Франка, кафедра прикладної математики.

3. Харківський національний університет імені В.М. Каразіна, факультет математики та інформатики.

Звісно, під час війни чи іншої складної ситуації отримувати вищу освіту не так просто. Та, якщо дивитися комплексно, не завжди безпечно. 

Більш простою та доступною можна вважати освіту у вигляді курсів. Про що йде мова: 

1. Coursera (курси від Stanford, MIT та інших вузів).

2. DataCamp.

3. Udemy.

В Україні є й так звані локальні курси. Наприклад, DAN.IT Education. Загалом, в цьому випадку є з чого вибрати, та це велика перевага. 

Не можна відкидати й можливість самонавчання. Безліч книг та матеріалів є безкоштовно. Наприклад, "Python for Data Analysis" Уеса Маккіні, "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" О'Райлі. Тобто, якщо немає багато коштів, то залишається багато варіантів, як освоїти хоча б базу цієї професії. 

Де і як знайти роботу за фахом?

Після здобуття освіти варто задуматись над тим де та як швидко знайти роботу. Саме тоді вдасться підвищувати свої навички та більше заробляти. Data scientists потрібні в різних галузях. Щоб пошукати пропозиції, загалом, згодяться різні сайти, які працюють наче старі дошки оголошень. Гарним прикладом такого сайту може стати LinkedIn, Layboard.com чи Djinni.

Варто розглянути й участь у локальних конкурсах, адже це чудовий спосіб продемонструвати свої навички. Не варто відкидати варіант стажування. Багато компаній пропонують програми стажувань для фахівців-початківців. Ще гарним варіантом може стати Networking. Тобто можна сміливо відвідувати IT-конференції, мітапи та інші заходи для знайомства з професіоналами.

Скільки можна заробляти?

Головним, звісно, залишається питання, скільки на цьому всьому можна заробити. Заробітна плата data scientist залежить від рівня досвіду, регіону та специфіки компанії:

1. Junior: від 800 до 1500 доларів на місяць.

2. Middle: від 2000 до 4000 доларів на місяць.

3. Senior: від 5000 доларів та вище.

У міжнародних компаніях зарплати можуть бути значно вищими. Також варто розуміти, що в такій професії найголовніше саме стаж та досвід. Він може значно підвищити заробітки спеціаліста. 

Плюси та мінуси професії

Звісно, як у будь-якої професії, у Data scientists є свої переваги та деякі недоліки. Почати варто з плюсів такої спеціальності: 

1. Високий попит ринку праці. Data scientists потрібні в різних сферах.

2. Гарна зарплатня. Це одна з найбільш високооплачуваних професій.

3. Динамічний розвиток. Постійна поява нових інструментів та технологій.

4. Цікаві завдання. Робота з даними дозволяє шукати незвичайні інсайти.

Проте у цієї професії є свої суттєві мінуси. Про що йде мова: 

1. Високий поріг входу. Необхідність опанувати широким набором навичок.

2. Монотонність. Іноді доводиться довго працювати над очищенням даних.

3. Постійне навчання. Технології швидко змінюються, що потребує постійного оновлення знань.

Загалом професія data scientist завжди створює можливість розвиватися у високотехнологічній сфері та вносити значний внесок у розвиток бізнесу. Однак, щоб досягти успіху, необхідно бути готовим до труднощів та безперервного навчання.