Карьера в Data Science: возможности и перспективы

Специалисты по Data Science входят в число самых высокооплачиваемых сотрудников в IT-сфере. Данные федерального бюро статистики труда США указывают на медианный годовой доход 103,5 тыс. долларов и прогнозируют увеличение занятости в профессии 35% за период с 2022 по 2032 год. Эта область настолько популярна, что ведущие университеты, такие как Беркли и Йель, разработали специализированные программы обучения Data Science.

В статье я кратко расскажу о том, что нужно для старта в этой направлении, возможных ролях и актуальных трендах.

Чем занимается Data Scientist и что должен знать специалист?

В отличие от ученых в привычном понимании, специалисты по Data Science работают с огромным количеством информации и применяют аналитические методы и технологии для поиска ответов на вопросы, которые важны для бизнеса. Требования к специалистам могут отличаться в зависимости от позиции, а также масштаба и ресурсов компании.

Образование

Традиционное образование дает отличную базу и понимание основных концепций. Кроме того, наличие диплома может стать решающим фактором при приеме на работу. Однако в последнее время работодатели больше смотрят на практический опыт и реальные навыки, поэтому у хорошего специалиста есть высокие шансы получить желаемую должность вне зависимости от образования. А подтянуть предметные знания помогут материалы по Data Science для самообучения, различные онлайн-курсы и буткемпы.

Технические навыки

Для успешной карьеры в Data Science нужно обладать рядом навыков, к основным можно отнести следующие:

• статистический анализ;
• языки программирования, например Python, Ruby, R и др.;
• управление базами данных, в том числе знание SQL;
• навыки решения проблем;
• визуализация данных.

При поиске работы стоит учитывать специфику конкретной компании и вакансии, на которую вы претендуете, поскольку требования к вашим скиллам могут значительно

Статистические методы

Чтобы анализировать данные, находить в них закономерности, выявлять аномалии и моделировать процессы, специалисты по Data Science используют различные методы, например:

• Регрессия — помогает найти прогнозируемые числа.
• Классификация — нужна для разделения данных на различные классы по заранее известному признаку,
• Кластеризация — позволяет разделить объекты на различные группы по какому-то заданному критерию, но эти группы не известны заранее.

Возможные роли в области Data Science

• Data Scientist — специализируется на работе с большими объемами неструктурированных данных, анализирует их и строит прогнозы.
• Data Architect — отвечает за проектирование, создание и управление архитектурой данных в рамках компании.
• Data Engineer — создает инфраструктуру для обработки данных.
• Data Analyst — занимается анализом и интерпретацией данных.
• Machine Learning Engineer — работает с системами искусственного интеллекта и обучает нейросети.
• Business Intelligence Engineer — специализируется на разработке, внедрении и поддержке систем для анализа данных.

Где работают специалисты по Data Science?

Среди известных компаний, которые нанимают специалистов по данным, можно отметить, например, IBM, Microsoft, Amazon, Meta, Google, Deloitte и Nielson.

Согласно данным федерального бюро статистики труда США за 2022 год, наибольшее количество дата-сайентистов заняты в следующих сферах: научно-техническая, финансы и страховые услуги, IT, управление и консалтинг, административная и техническая поддержка.

И в ближайшее время эти цифры, как и спрос на профессионалов, которые умеют работать с большими объемами данных, тоже будут расти.

Уровень зарплаты и опыт работы 

На зарплату влияет множество факторов, в том числе отрасль, специализация и опыт работы. По данным Glassdoor, в США средняя годовая заработная плата дата-сайентистов с опытом работы год составляет от 114 тыс. долларов. А сотрудники уровня senior со стажем 10–14 лет в среднем зарабатывают до 154 тыс. долларов в год.

Тренды в Data Science

Чтобы быть в курсе новейших разработок и подходов, важно следить за трендами. Вот несколько тенденций, на которые стоит обратить внимание:

• Генеративный искусственный интеллект: эта технология продолжает набирать популярность и значительно влияет на развитие цифрового (и не только) мира. Наверняка вы слышали о ChatGPT и DALL-E — инструментах ИИ, которые активно используются в разных областях.
• Облачные системы: все больше компаний выбирают облачные системы для развертывания инфраструктуры, хранения и обработки данных. Ожидается, что объем рынка облачных вычислений достигнет 2,5 триллионов долларов к 2031 году.
• Edge intelligence: с внедрением ИИ в уже ставший привычным интернет вещей (IoT) появилась новая концепция — искусственный интеллект вещей (AIoT), возможности которого гораздо шире. Идея распределенных вычислений (edge intelligence) заключается в том, чтобы обрабатывать информацию рядом с источником данных. Это позволяет организовать эффективные процессы работы с данными и сэкономить ресурсы.

Это лишь три примера того, что будет актуальным и востребованным в ближайшее время.

Заключение

Рынок труда в области Data Science растет и меняется, наряду с этим растет спрос на профессионалов. Это значит, что увеличивается конкуренция, поскольку в поиске новых возможностей многие люди решаются сменить профессию. Но при этом специалисты, которые обладают уверенными техническими и гибкими навыками и постоянно стремятся узнавать что-то новое, без труда найдут работу мечты.