Профессия Data Scientist: обучение, зарплата, плюсы и минусы

Data Scientist – специалист, который занимается обработкой и анализом крупных массивов данных. На основе алгоритмов машинного обучения он находит в них определенные связи и закономерности, благодаря которой выстраивает алгоритмический прогноз. Последний используется для решения различных научных, деловых задач. Такой специалист должен обладать аналитическим мышлением и математическими способностями.

Обучение

Data Scientist – специалист, который должен знать программирование, основы статистики, уметь использовать аналитические модели.

Для того чтобы этому научиться, необходимо поступить в вуз на IT-направление – например, «Анализ и принятие решений», «Прикладная математика и информатика», «Прикладной анализ данных и ИИ».

Перейти в эту сферу могут разработчики. Если специалист работал в другой сфере, то он столкнется с трудностями, однако знание своей предметной области окажется для него преимуществом.

Зарплата специалиста

В среднем зарплата специалиста в регионах составляет 70-140 тыс. р., в Москве – 150-300 тыс. р.

Эта профессия во всей IT-сфере является одной из самых востребованных и высокооплачиваемых.

Уровень зарплат в России зависит от опыта работы Data Scientist, от списка задач и обязанностей, которые он выполняет, а также от места его проживания.

Так, начинающий специалист, проживающий в Санкт-Петербурге, может рассчитывать на 60 тыс. р., в Москве – на 70 тыс. р.

Средний и старший специалист получает до 110-250 тыс. р. и выше.

Плюсы и минусы профессии

К преимуществам профессии относятся следующие:

• Высокая востребованность специальности как в России, так и за рубежом. На рынке наблюдается серьезный дефицит таких специалистов, особенно имеющих высокую квалификацию и опыт работы.
• Профессия является одной из самых высокооплачиваемых.
• Это отличный вариант для тех, кто увлекается математикой и современными информационными технологиями. Здесь нет места рутинным задачам, поскольку каждый новый проект требует от Data Scientist нестандартного подхода. Есть подборка курсов по математике для Data Science: https://obrazoval.ru/course-catalog/analitika/matematika-dlya-data-science
• Для того чтобы стать успешным Data Scientist, необходимо быть в курсе последних новостей в экономике, образовании, торговле и т. д., а также уметь их анализировать, после чего делать соответствующие выводы.

В то же время необходимо учитывать и минусы:

• Для овладения этой профессией необходим особый склад ума.
• Специальность требует от Data Scientist большого терпения, поскольку более половина его идей окажутся несостоятельными. Для того чтобы получить ожидаемые результаты, придется долго трудиться. Даже если проблема кажется нерешаемой, специалист должен сделать все, чтобы это опровергнуть.
• Data Scientist несет высокую ответственность за результат. Если он допустит ошибку, то компания потерпит крупные убытки. Так, если скоринговая модель банка, оценивающая платежеспособность и кредитоспособность пользователей, окажется недоработанной, то банк сможет массово выдать займы людям, которые неспособны их вернуть.