Профессия «Data Scientist» Data Scientist — это профессия будущего, которое уже наступило Содержание Кто такой Data Scientist и что он делает Плюсы и минусы профессии 3 направления в Data Science: области применения и примеры кейсов Где дата-сайентисты легче всего находят работу Чему учиться, если хочешь стать дата-сайентистом Как быстро войти в Data Science с нуля Кто такой Data Scientist? математика, статистика, алгоритмы Data Scientist (или дата-сайентист) — это IT-специалист, который использует технологии искусственного интеллекта и создает модели машинного обучения (нейросети). Эти модели помогают бизнесу анализировать информацию, делать выводы и прогнозировать будущее. Профессия сочетает в себе базовые навыки математики, разработки и визуализации данных. Разработка ПО Визуализация и презентация Плюсы и минусы профессии Растущая востребованность По данным Всемирного экономического форума, специалисты в Data Science занимают первые 3 места в рейтинге профессий с самым большим спросом на рынке до 2025 года. А за последние три года количество вакансий выросло на 433%. Источник: https://novayagazeta.ru/articles/2022/03/14 /data-scientist-samaia-aktualnaiaprofessiia-v-it-sfere-v-2022-godu Плюсы профессии Вход с любым бэкграундом Много вакансий для начинающих Компания «Нормальные исследования» опросила сотни дата-сайентистов и выяснила, что в профессию приходят не только программисты, математики, инженеры, но и психологи, звукорежиссеры и даже геммологи. Так что прийти в эту профессию можно из любой сферы деятельности. На рынке не хватает экспертов с опытом, поэтому работодатели готовы нанимать начинающих без опыта и обучать во время стажировки внутри компании. Быстрый карьерный рост Высокие зарплаты Порог входа в профессию пока еще низкий, и можно наработать опыт с минимальной конкуренцией. Если вы освоите ключевые компетенции сейчас, то будете в более благоприятной позиции. Отчеты и дашборды *ресурс: https://habr.com/ru/company/skillfactory/blog/529112/ от 80 000 ₽ от 150 000 ₽ от 250 000 ₽ JUNIOR MIDDLE SENIOR <1 года > -1-2 года > 2-4 года Минусы профессии Трудно освоить самостоятельно Матема-а-тика-а-а-а Например, по видео на ютубе. Data Science все же сложная профессия, которую быстро не освоишь. Очень важно вкладывать время и силы. Базово важен интерес к математике, так что, если этот предмет не был в школе любимым, вряд ли у вас срастется и с Data Science. 3 направления в Data Science: области применения и примеры кейсов 1/ 2/ 3/ Разработчик машинного обучения Специалист по компьютерному зрению Специалист по обработке естественного языка Разработчик машинного обучения Machine Learning (или машинное обучение) — это решение сложных и интересных задач. Работа хорошо оплачивается, поскольку алгоритмы ML помогают бизнесу принимать оптимальные решения и кратно увеличивать прибыль. Зачем ML-разработчики нужны бизнесу Анализ огромных объемов информации позволяет автоматически принимать верные решения: Куда и когда инвестировать Окупится ли новый проект Какие товары предлагать покупателям Что рекомендовать пользователям в соцсетях Например, вы сможете Разработать модель предсказания кредитного рейтинга Решить задачу классификации спама SMS-сообщений Создать систему рекомендаций подходящих товаров при покупке Построить модель для увеличения продаж в розничном бизнесе Что крутого сделали с помощью машинного обучения? 19 февраля американский марсоход «Персеверанс» совершил успешную посадку на Марс, чтобы искать следы некогда существовавшей жизни. Ранее в подобных проектах для посадки использовался только радар, который измерял расстояние до Марса и автоматически включал и выключал двигатели. В этот раз для успешной посадки применялись нейросети, которые корректировали работу марсохода. Что крутого сделали с помощью машинного обучения: домашнее задание на курсе по Data Science Такие рекомендательные системы, как КИНОПОИСК, На курсе по Data Science в SkillFactory вы научитесь Ozon, Яндекс Маркет, собирают огромное количество с нуля строить модель, предсказывающую рейтинг данных, чтобы предлагать вам наиболее релевантный ресторана по данным Tripadvisor. контент. При этом учитывается не только предыдущий выбор, но и время просмотра, локация пользователя, устройство, на котором смотрели сериал. Специалист по компьютерному зрению Технологии компьютерного зрения используются везде — и в госсекторе, и в частном бизнесе: Производство беспилотников Определение злокачественных опухолей на снимках Обнаружение преступников и правонарушений Поиск пропавших людей Обнаружение брака на производстве Уже во время обучения на курсе по Data Science вы сможете Работать с моделями CV с применением актуальных подходов и продвинутых инструментов Создать, к примеру, виртуального коуча, способного оценивать правильность выполнения упражнений на видео Распознавание информации со спутников Спрос на специалистов по компьютерному зрению растет с каждым годом, а обученных специалистов не хватает — при этом зарабатывают они больше, чем дата-сайентисты общего профиля. Что крутого сделали с помощью компьютерного зрения? Компания Zebra Medical Vision Ltd разработала систему искусственного интеллекта для диагностики по сканам МРТ, КТ, рентгеновских снимков и т. д. Программа распознает различные заболевания, в том числе рак, заболевания сердца и сосудов, травмы головного мозга и конечностей. Для обучения нейросети использовали миллионы реальных снимков, и теперь диагнозы ставятся с точностью 95%. Что крутого сделали с помощью компьютерного зрения? Нейросеть от nVIDIA Большой процент аварий происходит изза того, что водители засыпает за рулем. Чтобы это предотвратить, компания nVIDIA разработала помощника — нейросеть, которая следит за состоянием водителя и не дает ему уснуть. Специалист по обработке естественного языка «Окей, гугл, чем занимаются NLP-разработчики?». Чтобы вы могли сделать такой голосовой запрос и получить на него ответ, потрудилось немало специалистов по обработке естественного языка. Технологии обработки естественного языка активно используются в самых разных сферах: Поиск — письменный и устный Голосовое управление Показ подходящей рекламы Автоматический перевод Распознавание речи и чат-боты Сканирование и суммаризация (автоматическое создание краткого содержания) исходного текста Голосовые помощники Специалист по обработке естественного языка Голосовые интерфейсы и боты-помощники уже стали привычной реальностью. NLP быстро проникает во все сферы жизни, а рынку остро не хватает обученных специалистов. Может быть, это вы? Уже во время обучения на курсе вы сможете: научить компьютер понимать речь, причем не только отдельные слова, а весь контекст и даже эмоциональную окраску создавать системы машинного перевода или системы «вопрос-ответ» разработать, например, средства автоматизированного поиска контекстов на заданные тематики. Что крутого сделали в NLP? Например, «читали мысли» при помощи нейронной сети — подопытного просили проговаривать про себя определенные фразы (их было несколько сотен) и снимали данные об активности коры головного мозга. Результат оказался удивительно точным — 97%. Что крутого сделали в NLP? Датские разработчики создали искусственный интеллект Corti, который «слушает» звонки в скорую помощь. Основываясь на ответах пациентов, их голосе и дыхании, он способен определить вероятность инфаркта или остановки сердца у пациента. Алгоритм Corti работает быстрее и точнее, чем люди: он распознает инфаркт миокарда в 95% (сотрудники скорой — в 73% случаев). Corti призван помочь врачам реагировать эффективнее. Где дата-сайентисты легче всего находят работу Использование Data Science — точка роста для бизнеса. Поэтому компании практически во всех отраслях готовы инвестировать в работу с данными и машинное обучение. Крупные интернет-компании Крупные интернет-компании Исследовательские Исследовательские подразделения подразделения крупных компаний крупных компаний Пример: «Яндекс», Mail.ru («ВКонтакте» и «Одноклассники»), Rambler. Пример: ВТБ, СберБанк, Газпром, МТС, Билайн, Х5, Amazon, Shell, Ozon официальное трудоустройство высокие зарплаты и зарплата от 180 000 ₽, возможность учиться у коллег (развитые отделы медстраховка Data Science) понятные перспективы карьерного роста с четкими требованиями хорошие условия (льготы, ДМС) Где дата-сайентисты легче всего находят работу Использование Data Science — точка роста для бизнеса. Поэтому компании практически во всех отраслях готовы инвестировать в работу с данными и машинное обучение. Стартапы в области обработки данных Крупные интернет-компании Таких стартапов сейчас очень много, и они активно ищут сотрудников. видимые результаты работы быстрый карьерный рост максимально быстрая прокачка навыков Государственный сектор, Исследовательские подразделения энергетика, финансы крупных компаний новое и активно развивающееся направление интересные задачи Вот пример задачи, которую решают датасайентисты в Минэнерго. На основе данных о процессе бурения нефтяных скважин предсказать, произойдет ли при бурении нефтяной скважины авария в ближайшее время или нет. Конкретно эту задачу решали студенты SkillFactory на 4 месячной стажировке. Чему учиться, если хотите стать дата-сайентистом 1/ 2/ Junior/Начинающий Надо уметь хорошо работать с данными: выполнять предобработку, очистку, приведение данных. Это базовые задачи, которые обязан уметь выполнять каждый специалист. Также важно решать простые аналитические задачи — строить сводные таблицы, тестировать гипотезы. Middle/Уверенный Тут уже необходимо знать машинное обучение. Пригодится опыт участия в соревнованиях kaggle. Важно очень хорошо знать математику, алгоритмы и иметь практический опыт, потому что задачи на внедрение сложнее простых базовых задач. Чему учиться, если хотите стать дата-сайентистом 3/ 4/ Senior/Продвинутый Нужно понимать работу с большими данными — как они хранятся и как обрабатываются. Здесь важно иметь специализацию и глубокое знание хотя бы одного направления в Data Science: машинное обучение (ML), компьютерное зрение (CV) или обработка естественного языка (NLP). Team Lead/Руководитель в команде Руководителю необходимо еще глубже, чем раньше, разбираться в технических деталях, четко понимать план решения задачи, оценивать сроки. Ответственность большая, но результат работы напрямую влияет на прибыль компании, а значит, и на перспективы отдела Data Science. Как быстро войти в Data Science с нуля Если у вас нет опыта в обучении Если у вас есть опыт в IT и основы программирования важна последовательность программы, экспертная поддержка, и, конечно, непрерывная практика, которая будет гарантом вашего трудоустройства и востребованности на рынке. вам будет проще, поскольку умение работать в Python — это базовый навык дата-сайентиста. Онлайн-программа по Data Science — золотая середина между самостоятельным изучением и индивидуальной работой с наставником Вы сможете в любое время получить обратную связь от экспертов и пообщаться с более опытными студентами. Вы получите все нужные навыки — по математике, программированию, анализу данных, а также инструменты и программы. Будете выполнять практические задания, которые основаны на реальных задачах датасайентистов. Обучение актуально для всех, кто хочет устроиться на работу в российские и зарубежные компании. Что вас ждет во время учебы? Обратная связь Знакомства и рекомендации На курсе под руководством ментора вы сможете обсудить любой вопрос или сложности, возникшие в ходе обучения. Во время обучения вы обрастете новыми знакомствами как среди студентов, так и среди преподавателей-спикеров из ведущих компаний. Это поможет не только войти в data-коммьюнити, но и поможет найти хорошую работу после обучения. Портфолио Практические задания на курсе по Data Science станут вашим портфолио и помогут искать первые заказы. Например, такие задачи, как рекомендательные системы и модели для банковской сферы, которые могут предсказать дефолт клиента. По окончании курсов лучшие студенты часто получают рекомендации от кураторов курса, а иногда и первые заказы. Итоги обучения на курсе по Data Science: 67% 91% 6000+ студентов курса по Data Science увеличили зарплату или получили повышение во время работы студентов полностью довольны обучением студентов и менторов состоят в сообществе дата-сайентистов в SkillFactory Программа обучения устроена так: в начале курса в процессе обучения первый год обучения — вы составите карьерный план, чтобы осваивать нужные компетенции вы решите реальные кейсы, пообщаетесь с ментором и другими студентами это обязательная база. Вы за этот период освоите основные инструменты: программирование на Python, базы данных в SQL, анализ и визуализация данных, решение бизнес-задач. Уровень junior Уровень middle Ура, вы стали датасайентистом уровня junior 🎉 Можете начинать работать по профессии и участвовать в стажировках у партнеров SkillFactory. В конце курса Профессия Data Scientist вы станете специалистом уровня middle. Вы сможете рассчитывать на более интересные вакансии с высокой заработной платой. 2 год обучения — выбираете направление для углубленного изучения: машинное обучение (ML), компьютерное зрение (CV) или обработка естественного языка (NLP). Что вы хотите делать больше: голосового помощника, новую рекомендательную систему или модель, которая поможет в медицине? Реальные истории студентов Работал финансистом. «Постоянная рутина, никакого творчества» Виктор Коваценко Устроился на работу дата-сайентистом в Берлине и увеличил зарплату в 3,5 раза 1/ «Когда мне пришло сообщение о том, что меня берут на работу, моей первой мыслью было: «Наконец-то я избавлюсь от этих отчетов и табличек!». Я уволился и уехал без сожалений в Берлин». Почитать и вдохновиться Реальные истории студентов геолог в компании, два года катался по вахтам в разные регионы России дата-сайентист в крупной европейской компании Autodoc 2/ Однообразная работа, отмена вахт во время коронавируса. Не чувствовал себя на своем месте. Иван Алешин «В Data Science меня привлек его смысл: когда ты можешь написать модель, которая что-то предскажет и упростит жизнь человеку. Это приносит практическую пользу, к тому же это перспективно. Да и в целом в этой сфере есть творческая жилка: ты смотришь на данные, не знаешь, как подступиться к ним, и пробуешь, ищешь нестандартные решения и методы». Почитать и вдохновиться Готовы приступать и покорять Data Science? У вас всё получится! Оставьте заявку на консультацию и получите подробную программу обучения Хочу консультацию по обучению
