Кто такой Data Scientist: навыки, требования, зарплаты специалистов

Data Scientist – специалист, разрабатывающий инструменты для успешного решения бизнес-задач. Он занимается анализом данных и разработкой моделей машинного обучения. Специалисту необходимо разбираться не только в машинном обучении, но и в программировании, а также знать основы статистики.

Эта специальность отличается высокой востребованностью, зарплаты в данной сфере также высокие, поэтому многие интересуются, какие навыки должны быть у специалиста и какие требования к нему предъявляются.

Обязанности специалиста по обработке данных

К основному списку задач Data Scientist относятся следующие:

Прояснить требования, которые выдвигаются к задаче, после чего перевести ее в плоскость математики.
Понять, откуда можно взять данные для успешного решения задачи, какой порядок обработки использовать.
Провести анализ данных и их структуризацию.
Разработать модель машинного обучения для решения поставленной бизнес-задачи.
Удостовериться в том, что модель рабочая: организовать A/B-тестирование или внедрить ее на наборе пользователей.

Отличия Data Scientist от аналитика

Некоторые задачи Data Scientist совпадают с теми, которые решает аналитик данных. Оба специалиста занимаются работой с крупными массивами данных, а также отлично разбираются в рынках и индустрии. В то же время задача аналитика заключается в статистическом анализе для получения ответов на вопросы или для решения проблемы. Он занимается сбором данных, обнаружением их закономерностей, составляет отчетность, благодаря которой руководители принимают взвешенные стратегические решения.

Специалист по Data Scientist занимается как анализом и визуализацией данных, так и построением моделей на их основе. Ему дополнительно необходимо знать основы машинного и глубокого обучения.

Какие требования предъявляются к Data Scientist

К техническим навыкам специалиста относятся следующие:

Знание Python, SQL, работа с БД.
Знание основ машинного обучения, статистики и математики.
Использование инструментов, которые используются для обработки крупных массивов данных.
Визуализация моделей.
Знание специфики бизнеса, с которым он взаимодействует.

Запишитесь на курсы математики для Data Science. Освойте необходимые навыки для успешного их применения в профессии!

Также специалист должен на высоком уровне знать английский язык, чтобы иметь возможность читать техническую литературу.

Есть и дополнительные навыки специалиста – например:

Коммуникабельность, способность доносить свою точку зрения.
Презентация результатов своей деятельности.
Способность работать в команде.
Способность полностью решать задачу с минимальной помощью со стороны старшего руководителя.

Senior Data Scientist должен обладать экспертными знаниями по своей специальности, быть полностью самостоятельным в решении задачи, а также быть способным обучать младших и средних специалистов.