Загрузил Жеваный Крот

Карьерный гид – Data Scientist

Реклама
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
Скачать