Data Science: что это за профессия, перспективы и востребованность в IT-карьере

Data Science — это наука о данных, искусство извлечения полезной информации из больших массивов информации. Специалисты этой сферы занимаются прогнозированием событий и помогают бизнесу принимать более точные решения. Найти себя в Data Science можно в медицине, финансах, маркетинге, продажах — и это далеко не полный список. Везде, где есть базы данных и необходимость в анализе рисков, специалист по работе с данными найдёт себе применение.

Профессия Data Scientist универсальна, и спрос на неё будет сохраняться даже на фоне стремительного развития искусственного интеллекта. Выбирая это направление, вы закладываете прочный фундамент на будущее как для себя, так и для своей семьи — и при этом не обязательно иметь диплом государственного университета. Достаточно пройти качественные курсы или практикоориентированные магистерские программы. Обучение в современных вузах с сильной прикладной составляющей подготовит вас к работе в лучших государственных и частных компаниях.

‍

Что такое Data Science

Data Science — это процесс извлечения значимой информации из больших объёмов данных. Например, специалист может разработать модель, способную предсказывать дальнейшие действия покупателя, его предпочтения и потенциальные покупки на основе истории заказов.

‍

Где применяется Data Science

Там, где много данных, — нужны и специалисты по их обработке. Наши выпускники успешно работают в онлайн-коммерции, медицине, финансовом секторе, телекоммуникациях, занимаются анализом социальных трендов, обработкой результатов опросов и многим другим.

Согласно исследованию CompTIA, в ближайшие 10 лет спрос на специалистов в области Data Science и аналитики вырастет на 266 %.

‍

Цели и задачи Data Science

Ключевые задачи в сфере Data Science:

• сбор данных;
• их обработка;
• проведение анализа;
• построение и внедрение аналитических моделей.

Инструменты Data Science

В своей работе Data Scientist использует навыки программирования, а также базы данных: MySQL, PostgreSQL, MongoDB. Широко применяются и облачные технологии, например, Google Cloud.

Типичные задачи специалиста:

• прогнозирование поведения клиентов;
• разработка рекомендаций по улучшению продуктов или услуг;
• повышение пользовательского опыта при создании приложений и ПО.

Обучение Data Science всегда связано с математикой и программированием. Студенты изучают основы машинного обучения в доступной и интересной форме. С началом работы важно будет дополнительно осваивать знания в конкретной отрасли, где вы будете применять Data Science. Например, для e-commerce — это понимание маркетинга, для продуктовой компании — основы разработки. Поэтому гибкость, готовность к межфункциональному взаимодействию и постоянному обучению — ключевые качества специалиста. Именно на этом делается акцент в рамках наших курсов.

‍

Что делает специалист по Data Science

Главная задача Data Scientist — создание прогнозных моделей. Он выявляет тренды, используя статистику и методы машинного обучения. Его цель — преобразовать сухие цифры и массивы данных в бизнес-инсайты. Для этого он собирает, структурирует, очищает и синтезирует данные.

На основе полученной информации специалист формирует выводы и предлагает конкретные действия. В работе он применяет такие языки программирования, как SAS, R и Python.

Какие профессии есть в Data Science

• Data Analyst
• Data Engineer
• Data Scientist
• Machine Learning Engineer

Аналитики данных (Data Analysts) отвечают за поиск ценной для бизнеса информации в датасетах и составление отчётов.

Инженеры данных (Data Engineers) создают и управляют пайплайнами обработки данных. Их зона ответственности — это вся экосистема данных внутри компании.

Дата-сайентисты (Data Scientists) структурируют и анализируют данные. Они выявляют закономерности в больших массивах информации, используя языки программирования.

Инженеры по машинному обучению (Machine Learning Engineers) — это программисты, зона ответственности которых ограничивается исключительно кодом.

Во многих компаниях эти роли не разделяют — все перечисленные функции может выполнять один специалист.

Сколько зарабатывают специалисты в Data Science

Зарплаты в области Data Science выше среднего по Украине. Согласно данным сайта work.ua:

• Медианная зарплата по стране составляет около 30 000 грн.
• Однако вполне реально зарабатывать 60 000–65 000 грн.

На уровень дохода влияют ваши навыки, опыт, а также размер и масштабы компании (международные платят, как правило, больше).

Наши студенты к моменту окончания обучения имеют в портфолио 10+ проектов, которые можно показать на собеседовании. Это реальный практический опыт и отличная возможность выделиться на фоне других кандидатов без коммерческого опыта работы.

У специалистов в этой сфере также отличные перспективы за границей. По данным zakordon.24tv.ua, в Германии на начало 2024 года специалисты по большим данным зарабатывали в среднем 62 000 евро в год, а в Швейцарии доход может достигать 113 000 евро в год.

Учитывая, что наш диплом признаётся в более чем 50 странах, вы сами сможете диктовать условия: где жить, с кем работать, на каких условиях. Вакансии в Data Science публикуются даже на фриланс-биржах, поэтому вы можете работать из любой точки мира. Постоянное нахождение в офисе и стандартный график — уже далеко не обязательны.

Остался один шаг — выбрать, где учиться

Изучите, что предлагают ВУЗы: какие программы, условия, атмосфера (это важно!), преподавательский состав и возможности. А затем — приступайте к обучению.

Какие навыки нужны специалисту в Data Science

Все навыки делятся на:

• Hard skills — профессиональные: знание языков программирования, математики, статистики, баз данных и т. д.;
• Soft skills — личные качества и умения взаимодействовать в команде.
  
  

Hard skills:

• Языки программирования: SAS, R, Python
• Дискретная математика, статистика
• Работа с базами данных MySQL и PostgreSQL
• Работа с фреймворком распределённых вычислений Hadoop MapReduce

У нас обучение разбито на блоки, чтобы каждый компонент изучался детально и с практической частью. Python — это основа. Мы уделяем его изучению 7 недель в магистратуре. Также студенты углублённо изучают алгоритмы и структуры данных.

Soft skills:

Для успешной работы в сфере Data Science необходимы:

• критическое мышление;
• тайм-менеджмент;
• стремление к постоянному развитию.

Важно уметь взаимодействовать с другими отделами и понимать потребности бизнеса. Бизнес-мышление — обязательное требование. Вы должны видеть, какую финансовую выгоду принесёт ваша работа.

Нужна ли математика в Data Science?

Высшая математика — нет, не обязательна. Но базовые знания статистики и теории вероятностей — необходимы.

Всё, что действительно нужно, изучается в рамках курсов и магистерских программ — в том числе и у нас, в Neoversity. Вы получите необходимый уровень математической подготовки для работы в профессии.

Что говорят профессионалы о работе в Data Science

Андрей Лузан, Chief Analytics Officer в AdConnect (appflame):

“Привет! Я — Андрей Лузан, руководитель аналитики в украинской IT-компании appflame. Среди наших продуктов — приложения для знакомств Hily и Taimi, а также направление AdConnect, специализирующееся на коммуникационных платформах.”

Я прошёл путь от стажёра до руководителя команды из 10 аналитиков. Мы изучаем поведение пользователей в продуктах.

Самое сложное — когда данных нет, а вопрос уже есть. Нужно найти способ получить информацию, и вся ответственность ложится на аналитика.

Александр Коваленко, Data Scientist с 7+ лет опыта:

“За эти годы я участвовал в проектах в самых разных сферах — от финансов до медицины.”

Data Science объединяет в себе математику, статистику, программирование и бизнес-анализ. Главное — уметь находить закономерности, которые помогают принимать решения.

Одна из ключевых черт успешного дата-сайентиста — способность к обучению. Всё меняется быстро: нужно осваивать новые инструменты, участвовать в конференциях, проходить онлайн-курсы.

Важно также уметь доносить сложные идеи до бизнеса. Коммуникация не менее важна, чем код. И не ждите моментального успеха — придётся много работать и анализировать. Результаты будут накапливаться постепенно.

И да — никогда не отказывайтесь от программирования. Это — основа.

Где учиться на Data Scientist в Украине

Есть несколько путей:

• Университеты: бакалавриат и магистратура по Data Science, математике, статистике — дают фундаментальные знания и полноценный диплом.
• Онлайн-курсы и платформы: позволяют изучать программирование, машинное обучение, статистику.
• Хакатоны и проекты: даются реальные условия, прокачиваются навыки.
  Плюс — возможность нетворкинга, благодаря которому вас заметят рекрутеры и топ-менеджеры компаний.
  
  

Как начать карьеру в Data Science с Neoversity

Начать — с получения диплома, признанного не только в Украине. Наш диплом признаётся в 50+ странах, включая США и Канаду.

Neoversity — это европейское IT-образование на украинском языке. Обучение полностью онлайн, без ЕВИ/ЕФВВ. Можно учиться из любой страны мира.

Получите степень Master of Science in Computer Science со специализацией Data Science & Data Analytics — без бюрократии и стресса. Всего 4 простых шага:

Шаг 1 — собеседование с приёмной комиссией
Шаг 2 — подача документов
Шаг 3 — зачисление и получение студенческого билета
Шаг 4 — завершение набора до 31 августа

Всё, что нужно — мотивационное письмо.
Никаких экзаменов. Если вы мотивированы — всё получится!