По результатам опроса ВЦИОМ, работа в IT кажется россиянам одной из самых прибыльных. Она заняла второе место, уступив только карьере политика. IT предлагает широкий выбор направлений, и одним из самых перспективных выглядит работа с нейросетями и искусственным интеллектом, это профессии будущего. В статье мы разберемся, что это за профессия Data Scientist: перечислим, какие задачи решают специалисты, где они востребованы и сколько им платят.
Чем Data Scientist отличается от Data Analyst и Data Engineer
Кто такой Data Scientist
Что за профессия Data Scientist? Это программист, который разрабатывает решения, повышающие эффективность и прибыльность бизнеса. Он действует на стыке трех IT-областей: машинного обучения, статистики, программирования.
Data Scientist – профессия будущего, связанная с нейросетями и искусственным интеллектом. Такие специалисты востребованы во многих отраслях: от тяжелой промышленности до маркетинга. Например, они изучают поведение клиентов в магазине и разрабатывают модель для определения лучшей цены товара, чтобы повысить средний чек и, соответственно, увеличить прибыль.
Специалист, как правило, применяет алгоритмы, которые разработали до него. Он адаптирует эти механизмы и ищет способы их применения. Например, искусственный интеллект музыкальных и видеостримингов, который рекомендует подходящий контент, работает у большинства сервисов примерно одинаково. И над каждым из них поработал Data Scientist, который адаптировал систему под конкретную аудиторию.
Приведем другие примеры труда аналитика данных:
- прогнозирование продаж, поведения пользователей, сезонности, спроса, складского наполнения и пр. Все это помогает создавать стратегию развития компании;
- изучение поведения пользователей на сайте для устранения ошибок и изменения контент-стратегии;
- анализ текстов в социальный сетях для выявления и использования трендов;
- анализ больших данных для определения закономерностей и принятия решений. В пул таких задач входит создание систем распознавания лиц, определения нарушения ПДД и пр.
Где нужны Data Scientist
Нейросети и профессии будущего тесно взаимосвязаны. ИИ проникает во все сферы жизнедеятельности, даже если мы этого не замечаем. Здесь мы приведем примеры направлений бизнеса, где уже сейчас востребованы Data Scientist.
Финансы. С помощью программных решений, которые создает Data Scientist, можно отслеживать аномальное поведение пользователей, мошенничество. Также с их помощью удается управлять рисками, прогнозировать изменения котировок на биржах, цены на акции и т. д.
Маркетинг. С помощью анализа данных специалисты разрабатывают системы, которые создают портрет покупателя и индивидуальные маркетинговые предложения, email-рассылки, рекомендательные системы на маркетплейсах и т. д. Сбор и изучение данных о посетителях сайтов позволяют оптимизировать рекламу.
Банкинг. Data Scientist участвуют в создании скоринговых систем для банков. Эти программы обрабатывают большой массив данных и выдают решение одобрить или отказать клиенту в кредите.
Социальные взаимодействия. Специалист создает алгоритмы для базового взаимодействия с клиентом. На основе массива данных он формирует варианты ответов в чатах, скрипты для голосовых помощников.
Логистика. На основании данных аналитик выстраивает оптимальные маршруты с точки зрения скорости и стоимости перевозок.
Задачи для Data Scientist
Опишем, как выглядит работа специалиста.
- Получить задачу и выяснить, как ее решение должно помочь бизнесу.
- Найти источник данных, собрать их и обработать.
- Провести анализ и структурирование данных.
- Создать модель машинного обучения для решения задачи.
- Проанализировать свою работу: проверить модель на реальных пользователях, провести A/B-тестирование, собрать обратную связь, найти ошибки и исправить их.
Список этапов работы иногда зацикливается: специалист возвращается к первому шагу и проходит по всей цепочке снова, чтобы масштабировать проект или переделать его.
Рассмотрим, как это выглядит на практике. Data Scientist получает задачу улучшить маркетинговые показатели email-рассылок. Чтобы сделать это, специалист сначала выяснит, какие метрики влияют на выручку. Он запросит данные по прошлым рассылкам и клиентской базе у маркетингового отдела. Data Scientist соберет все данные и сегментирует их. Например, выделит группы тех, кто откликнулся на предложение, и тех, кто его проигнорировал. Если данных достаточно, специалист построит модель, которая сформирует индивидуальное предложение для каждого адресата email-рассылки. Далее эффективность алгоритма тестируется на небольшой группе пользователей и дорабатывается в зависимости от результатов.
Навыки и знания
От Data Scientist требуют примерно одинакового набора hard-скиллов вне зависимости от нанимателя.
- Знание языков программирования Python, R, SQL. В случае работы в научной среде понадобится MATLAB.
- Глубокие знания в математике, владение принципами машинного обучения и статистическими методами исследования.
- Опыт работы с базами данных Postgres, SQLite, Oracle, Microsoft SQL Server и MySQL.
- Знание инструментов для работы с большими данными. Обычно от кандидатов требуют владения Apache Spark или Hadoop Mapreduce.
- Умение пользоваться инструментами для продуктивизации моделей, например MLflow.
- Высокий уровень английского языка, чтобы без проблем читать техническую литературу, общаться с профессиональным комьюнити, читать профильные сайты.
Все перечисленное выше относится к базовым знаниям и умениям, которые нужны начинающему специалисту. От опытного Data Scientist ожидают умения решать сложные задачи, строить высоконагруженные модели, взаимодействовать с командой, распределять зоны ответственности и т. д.
Чем Data Scientist отличается от Data Analyst и Data Engineer
Над большими данными работают не только Data Scientist. Часто вместе с ними задачи бизнеса решают Data Analyst и Data Engineer. Все они выполняют разные функции и помогают друг другу.
- Data Engineer собирает и подготавливает данные, которыми в дальнейшем будет пользоваться Data Scientist. Он, как правило, не занимается обучением искусственного интеллекта. В его зону ответственности входит работа с базами данных (выгрузка, обработка), создание хранилищ. В некоторых случаях он выполняет работу Data Scientist, если этого от него требует работодатель.
- Data Scientist создает практические решения для бизнеса на основе данных: обучает модели, оптимизирует работу существующих систем.
- Data Analyst занимается анализом и визуализацией данных. Он ищет закономерности и делает выводы на основе полученной информации. Его работа помогает руководителям принимать стратегические решения по развитию бизнеса: куда инвестировать, как управлять ассортиментом, когда и на какие аудитории запускать маркетинговые активности.
Средняя зарплата специалиста
Изучение данных – перспективное и прибыльное направление, поэтому многие специалисты хотят обрести эту профессию будущего и работать на Яндекс и другие крупные компании. Ниже приведем примерные размеры зарплаты, на которую может рассчитывать кандидат.
- Junior Data Scientist обычно получает до 100 тыс. рублей.
- Middle Data Scientist зарабатывает от 120 до 250 тыс. рублей.
- Senior и Head of Data Science могут получать от 300 до 900 тыс. рублей.
Вы можете получить новую профессию, окончив курс в одной из онлайн-школ. А оплатить обучение можно баллами click.ru. Они доступны всем, кто ведет свои кампании с помощью нашего сервиса. Заходите на страницу маркетплейса и узнавайте подробности.
