Data Scientist - специалист, который разрабатывает инструменты для решения задач в бизнесе. Он работает между трех областей: статистика, машинное обучение и программирование.
Такой специалист нужен практически во всех областях. Например, всем известный магазин DNS - там Data Scientist занимается анализом поведения покупателей, затем создает алгоритм подбора оптимальной цены, делает так, чтобы увеличился средний чек и вот, компания получает прибыль. Или, например, Netflix, или сервис ИВИ - там по просмотренным вами фильмам и сериалам делается подборка того, что может вам понравиться.
Если говорить простыми словами, то Data Scientist анализирует большие данные и на их основании делает прогнозы. Затем он разрабатывает рабочую прогнозную модель или, проще говоря, программный алгоритм, который, в свою очередь, находит оптимальное решение задачи, которую ставят перед специалистом. То есть, благодаря таким специалистам, бизнес может принимать взвешенные решения, основанные на огромном количестве данных и быть на шаг впереди своих конкурентов и делать свой продукт полезнее и удобнее для клиентов.
Самое главное для такого специалиста - уметь видеть логические связи в собранной информации и ставить под сомнение любые предположения, чтобы их перепроверять и создавать новые модели эффективных бизнес-решений.
Чтобы работать в сфере аналитики данных, необходимо знать и уметь следующее:
Какие личностные качества необходимо выделить:
Профессия Data Scientist достаточно молодая, поэтому и минусов пока в ней чуть больше, чем плюсов. Все от того, что собственники бизнеса не до конца понимают, зачем вообще нужен Data Scientist.
Итак, рассмотрим плюсы:
Как уже было сказано выше, минусов тоже в профессии хватает:
В последнее время спрос на дата сайентистов очень вырос и продолжает расти. Каждая крупная компания открывает отдел Data Science, так как специалисты нужны везде, от маленьких стартапов до разработчиков. Из-за того, что технологии неумолимо бегут вперед, появляется все больше и больше новых задач, которые должен решать Data Scientist.
Опытных специалистов не хватает, поэтому компании очень часто стараются их перекупить, поэтому растут зарплаты. Если перекупить не получается, то компания взращивает своего специалиста для решения конкретных задач.
Тут варианта два: можно отучиться в ВУЗе на кафедре машинного обучения или по специальности прикладного информатика.
Второй вариант - это закончить курсы, потратив на это от 8 месяцев до 12. Курсы, конечно, могут отличаться по стоимости в большую сторону, но там у вас будет свой наставник, поддержка, практика и более структурированный материал, нежели в ВУЗе.