Здравствуйте, друзья! В сегодняшней статье мы поговорим о Дата Сайентистах. Узнаем, чем они занимаются, какими бывают, что входит в их обязанности, а также расскажем о востребованности, перспективах, плюсах и минусах профессии.
Статья будет полезна школьникам, студентам и взрослым, рассматривающим смену профессии. Мы поговорим о том, чем именно занимается Data Scientist, как проходит его типичный рабочий день, в каких отраслях нужны специалисты по данным и какие перспективы открывает эта профессия.
Data Scientist (дата-сайентист, специалист по анализу данных) – это профессионал, который извлекает ценную информацию из данных. Проще говоря, он работает с большими массивами цифровых данных: собирает их, анализирует, ищет скрытые зависимости и делает выводы на основе полученной информации.1
Вопреки буквальному переводу «учёный данных», деятельность Data Scientist носит прикладной характер – такие специалисты применяют математические алгоритмы, программирование и инструменты анализа, чтобы решать практические задачи бизнеса и науки.
Сегодня роль Data Scientist востребована во многих компаниях по всему миру. Например, по статистике LinkedIn с 2018 года в мире было нанято 831 тысяча таких специалистов – впечатляющее свидетельство стремительного роста профессии.2
Data Scientist – это специалист в области анализа данных, сочетающий навыки программирования, математики и знания предметной области. Его главная цель – находить в данных закономерности и превращать эти находки в практические рекомендации.
Такой эксперт создаёт алгоритмы и модели машинного обучения, которые позволяют автоматизировать анализ и прогнозирование.1 По сути, Data Scientist помогает компании принимать решения на основании данных, а не интуиции.
Важно понимать отличие Data Scientist от смежных ролей. Например, data analyst (аналитик данных) обычно фокусируется на подготовке отчетов и описательной аналитике, а machine learning engineer – на внедрении и оптимизации моделей в продукте.
Data Scientist же объединяет эти функции: он и анализирует данные, и разрабатывает модели для решения задач. Благодаря широкому профилю, дата-сайентиста иногда неформально называют «повелителем больших данных», ведь он умеет извлекать ценные инсайты из огромных информационных массивов. Компании ценят таких специалистов, потому что опытный дата-сайентист может сократить расходы или принести бизнесу ощутимую прибыль – то есть напрямую влияет на успех организации.3
Работа Data Scientist насыщена разнообразными задачами, связанными с полным циклом анализа данных.
В его зону ответственности входит:
Простыми словами, дата-сайентист решает реальные проблемы с помощью данных и алгоритмов. Его день может начинаться с добычи и подготовки данных, а завершаться презентацией инсайтов руководству.
Ниже приведены несколько примеров задач, которыми занимается Data Scientist в разных компаниях:
Таким образом, спектр проектов Data Scientist очень широк – от повышения конверсии в онлайн-магазине до расшифровки генома. Но как же практически выполняются подобные проекты? Рассмотрим пример типового проекта дата-сайентиста шаг за шагом.
Пример: компания хочет спрогнозировать спрос на новую коллекцию спортивной обуви.
Дата-сайентист выполняет следующие шаги:4
Сбор исторических данных. Сначала специалист собирает данные о продажах кроссовок за последние годы и связанные показатели (сезонность, акции, экономика и т.д.).
Выбор модели и факторов. Проанализировав данные, он подбирает алгоритм машинного обучения, наиболее подходящий для прогноза спроса – например, решающее дерево или градиентный бустинг. Также определяются ключевые факторы (признаки), влияющие на продажи.
Обучение модели. Дата-сайентист «учит» модель на имеющихся данных: показывает алгоритму, какие были продажи при различных значениях факторов. Модель находит закономерности, связывающие показатели (цены, реклама, сезон) с количеством проданных пар.
Оценка качества. Специалист проверяет, насколько точны предсказания модели. Для этого он применяет алгоритм к известным прошлым периодам и сравнивает прогноз с реальностью, вычисляет ошибки. Если точность недостаточна, модель дорабатывается – например, подбираются другие параметры.
Прогноз и выводы. Получив удовлетворительную модель, дата-сайентист прогоняет через неё актуальные данные (текущие тренды, предзаказы и т.п.) и получает прогноз продаж на будущее. Эти результаты он переводит в понятный вид и предлагает менеджерам – например, рекомендует произвести определённое количество пар кроссовок, исходя из ожидаемого спроса.
В этом примере видно, как математическая модель помогает бизнесу принять решение (сколько товара выпускать). Подобным образом строится работа Data Scientist практически в любой задаче: от прогноза оттока клиентов до обнаружения мошеннических транзакций – сперва данные, затем модель, и в итоге готовый прогноз или рекомендация для действий.
Рабочий день специалиста по данным во многом зависит от компании и текущего проекта, но есть и общие черты. Обычно утро начинается с проверки почты и синхронизации с командой – например, на планёрке обсуждаются результаты вчерашних экспериментов и планы на день. Далее Data Scientist погружается в анализ: пишет SQL-запросы к базам данных, выгружает свежие данные и готовит их к обработке (чистит, преобразует, агрегирует).4
Следующий этап дня – собственно разработка модели. Специалист программирует алгоритмы на Python или другом языке, запускает вычисления на подготовленных данных и изучает полученные результаты. Значительную часть времени может занимать подбор оптимальной модели и параметров: дата-сайентист экспериментирует, сравнивает несколько подходов, чтобы добиться лучшей точности.
В течение дня он регулярно контактирует с коллегами. Например, обсуждает с командой промежуточные выводы, консультируется с бизнес-заказчиком по поводу постановки задачи или докладывает о прогрессе менеджеру проекта.
Такие коммуникации особенно важны, если Data Scientist работает удалённо или распределёно с командой. Кстати, в этой профессии нередок дистанционный формат – оценочно около четверти вакансий для дата-сайентистов в России предусматривают полную удалённую работу.4 Многие компании позволяют гибкий график, поэтому специалист по данным может сам распоряжаться своим временем, обеспечивая результаты в срок.
Ближе к концу дня Data Scientist обычно проводит встречи (митинги), посвящённые обсуждению итогов работы. Он презентует визуализации, графики, отвечает на вопросы коллег из бизнеса. Хороший специалист умеет объяснить сложную модель простыми словами – от этого зависит, будут ли рекомендации воплощены.
Завершает день планирование следующих шагов: какие дополнительные данные собрать, какие гипотезы проверить завтра. В итоге работа дата-сайентиста представляет собой сочетание технических задач (кодинг, математика) и коммуникации (обсуждение проблем и решений с людьми). Это делает каждый его день разнообразным и интеллектуально насыщенным.
Специалисты по анализу данных востребованы почти во всех отраслях, где накоплены данные и требуется их понимание.1 Первые, кто начал активно нанимать дата-сайентистов, были IT-компании и банки, но сейчас их пример повторяют самые разные сферы – от здравоохранения до логистики.
Рассмотрим ключевые направления и примеры компаний (в России и за рубежом), где трудятся Data Scientists:
Банки, инвестиционные фирмы и финансовые стартапы одними из первых оценили пользу data science. Дата-сайентисты в финсекторе занимаются кредитным скорингом, анализом рисков, обнаружением мошеннических операций. Например, в Сбербанке и Тинькофф такие специалисты строят модели, которые решают – выдавать ли клиенту кредит и под какой процент.1
Зарубежные примеры включают платёжные системы вроде Visa и PayPal, где алгоритмы на основе данных выявляют подозрительные транзакции и предотвращают мошенничество в реальном времени. В индустрии финтеха (цифровые банки, криптобиржи) data science – ядро продукта, поэтому там дата-сайентисты особенно ценятся.
В сфере healthcare анализ данных совершает революцию. Медицинские дата-сайентисты помогают врачам точнее ставить диагнозы, предсказывать развитие болезней и подбирать индивидуальное лечение для пациентов.5 Например, нейросети уже научились распознавать опухоли на медицинских снимках с высокой точностью, а алгоритмы анализируют большие массивы клинических данных для обнаружения факторов риска.
В России интерес к data science в медицине проявляют как стартапы (разрабатывающие системы диагностики на основе ИИ), так и крупные клиники, внедряющие анализ данных для оптимизации своей работы. За рубежом известны проекты, где дата-сайентисты участвуют в разработке новых лекарств (например, используют машинное обучение для поиска эффективных молекул-кандидатов).
В период пандемии COVID-19 важность таких специалистов возросла многократно – потребовались модели для прогноза распространения болезни, оценки влияния мер и вакцин.5 Очевидно, что в медицине потенциал data science огромен, и специалисты по данным станут неотъемлемой частью системы здравоохранения будущего.
В маркетинге сейчас правит бал персонализация, а она невозможна без анализа данных о клиентах. Data Scientist в этой сфере занимается сегментацией аудитории, предсказанием отклика на рекламу, оптимизацией рекламных бюджетов.
Маркетинговые команды крупных компаний тесно сотрудничают с аналитиками данных. Скажем, дата-сайентист может проанализировать данные программ лояльности и покупки клиентов, чтобы выяснить, какой группе покупателей и какой товар предложить в следующей акции.4 В итоге реклама становится адресной и эффективной.
Примеры работодателей – рекламные агентства и digital-маркетинг компании, а также IT-гиганты: такие платформы, как Google или Meta (Facebook), фактически построены на алгоритмах анализа пользовательских данных для таргетирования рекламы и контента. В России дата-сайентисты востребованы в Яндексе (например, для персонализации выдачи в Дзене или таргетинга объявлений) и в VK (анализируют поведение в соцсетях и рекомендательных сервисах).
Также практически любой большой ритейл или телеком-компания имеет отдел customer analytics, где работают специалисты по данным, помогающие удерживать клиентов и повышать их удовлетворённость.
В отрасли логистики накоплено множество данных: от маршрутов перевозки до показателей работы складов. Data Scientist в логистике преобразует эти данные в оптимальные решения: строит маршруты, минимизирующие время и затраты, прогнозирует загруженность складов, планирует запасы.
Например, в компании Ozon команда дата-сайентистов занимается оптимизацией процессов доставки и хранения товаров – анализируют данные GPS-трекеров, чтобы улучшить маршрутизацию курьеров, прогнозируют спрос по регионам для своевременного пополнения складов.4
В мировой практике известен пример Amazon – благодаря алгоритмам прогнозирования эта компания начала перемещать товары ближе к покупателям ещё до того, как они были заказаны (anticipatory shipping), что резко сократило время доставки.
Крупные логистические операторы вроде DHL или FedEx тоже полагаются на data science: модели помогают им рассчитывать наиболее эффективные пути для грузопотоков, оптимизировать загрузку транспортных средств и предсказывать возможные задержки (например, из-за погоды или пиков сезонов).
В сфере пассажирских перевозок – например, такси – дата-сайентисты решают задачи динамического ценообразования и распределения машин по городу. Так, сервис Яндекс Go применяет алгоритмы машинного обучения, чтобы прогнозировать спрос на такси и заблаговременно перенаправлять водителей в районы повышенного спроса.
Логистика – одна из тех областей, где эффект от работы с данными заметен сразу в операционной эффективности и финансовой экономии.
Помимо перечисленных, Data Scientist нужен во многих других сферах. В промышленности эксперты по данным предсказывают поломки оборудования и планируют техобслуживание на основе показаний датчиков (концепция Predictive Maintenance).1 В энергетике модели помогают оптимизировать выработку и потребление ресурсов.
В государственных организациях и городском управлении data science используют для анализа статистики, моделирования экономики, развития «умных городов». Даже в таких нетривиальных областях, как спорт или искусство, уже появляются проекты, где данные лежат в основе решений – будь то подбор стратегии игры на основе предыдущих матчей или прогноз успеха кинофильма по отклику аудитории.
Где бы ни генерировались данные – везде есть поле деятельности для Data Scientist. При этом формат компаний может быть разным: дата-сайентисты востребованы и в крупных корпорациях, и в небольших стартапах.
В больших фирмах (например, банках, телеком-гигантах, федеральных сетях) у специалистов есть доступ к колоссальным массивам информации – это дает возможности для сложных проектов, хотя и требует существенного бюджета на инфраструктуру.1
В стартапах же часто одна небольшая команда Data Science берет на себя сразу множество разных задач, двигая вперед инновационный продукт. И там, и там роль специалиста по данным критически важна для роста бизнеса.
Профессия Data Scientist привлекает самых разных людей. Школьники, увлечённые математикой, информатикой или естественными науками, могут рассмотреть эту сферу как будущую карьеру: дата-сайентисту приходится решать увлекательные логические задачи, применять креативность в поиске решений. К тому же спрос на таких специалистов растёт и к моменту их выпуска из вуза будет только выше.
Студенты технических и экономических специальностей нередко выбирают Data Science для специализации, ведь это даёт шанс работать на стыке программирования и аналитики, влияя на реальные бизнес-решения. Даже студенты гуманитарных направлений, обладающие аналитическим складом ума, могут войти в эту профессию, подтянув недостающие технические навыки – благо сейчас много возможностей для обучения.
Отдельно стоит сказать о взрослых, кто задумался о смене профессии. Data Science привлекает специалистов из самых разных областей – например, финансистов, инженеров, биологов. Их предыдущий опыт часто оказывается ценным: понимание предметной области плюс новые навыки анализа данных дают мощную комбинацию.
Конечно, чтобы переквалифицироваться, потребуется время на обучение математике и программированию, но примеры успешных переходов вдохновляют. Многие нынешние дата-сайентисты пришли в область из других сфер, доказав, что начать карьеру в анализе данных можно в любом возрасте при достаточной мотивации.
Реальные перспективы у профессии Data Scientist сегодня очень обнадёживающие. С одной стороны, данных вокруг нас становится всё больше – компании стремятся собирать информацию о каждом аспекте своей работы. С другой стороны, на рынке труда всё ещё ощущается дефицит квалифицированных аналитиков данных.6
Количество вакансий часто превышает число доступных кандидатов, особенно на позиции с опытом. Поэтому компании готовы бороться за талантливых специалистов, предлагая конкурентную оплату труда. По оценкам, даже начинающий дата-сайентист (Junior) в России может получать около 70 тысяч рублей в месяц, а опытные сотрудники (Middle/Senior) – 100–200 тысяч рублей.6
Зарплаты за рубежом также высоки, а при достаточной квалификации можно работать удалённо на иностранные компании. Финансовый стимул – не единственное, что делает профессию привлекательной: важно и то, что проекты data science зачастую новаторские, творческие, дают простор для саморазвития.
Стоит отметить, что работа Data Scientist не лишена сложностей. Результаты не всегда предсказуемы – модель может не сработать с первой попытки, приходится пробовать и ошибаться, порой начиная проект заново. Успех требует терпения и настойчивости, готовности постоянно учиться новому, ведь инструменты и подходы в этой сфере быстро evolюционируют.
Но именно эти особенности – вечное обучение и вызов неопределённости – многие считают плюсом, потому что профессия не даёт заскучать и стимулирует развитие. Как говорят сами специалисты, каждый новый проект – это возможность прокачать свои навыки и узнать что-то ранее неизвестное.
Будущее профессии Data Scientist выглядит весьма позитивно. В эпоху цифровой экономики данные стали стратегическим ресурсом, и компании осознают, что без глубокого анализа они теряют конкурентное преимущество. Тренды вроде развития искусственного интеллекта, Интернета вещей (IoT) и больших данных (Big Data) только увеличат значение анализа данных.
Возможно, будут появляться новые инструменты, облегчающие часть работы (например, автоматизированные платформы AutoML), но спрос на людей, умеющих правильно ставить задачи и интерпретировать результаты, сохранится. Уже сейчас data scientists все чаще занимают ключевые позиции в бизнес-стратегии компаний.
Подводя итог, Data Scientist – одна из самых перспективных профессий нашего времени. Она подойдет тем, кто любит работать с цифрами, не боится сложностей и стремится приносить реальную пользу с помощью современных технологий.
Школьник вы, студент или опытный специалист, дата-сайентистом можно стать при должном усердии – и эта карьера откроет перед вами двери в самые разные индустрии и страны. Формальный тон современных компаний таков, что роль Data Scientist воспринимается всерьёз на уровне руководства, а проекты на основе данных получают приоритет.
Без лишних преувеличений можно сказать: специалисты по анализу данных будут востребованы до тех пор, пока у человечества есть данные и задачи, требующие умных решений. Иными словами, у профессии Data Scientist большое будущее, и начинающие сегодня способны стать лидерами этой области завтра.
*Страница может содержать рекламу. Информация о рекламодателях по ссылкам на странице.*
Расскажите, кем вы сейчас работаете и хотели бы стать Data Scientist?
Комментарии
Комментариев пока нет. :(
Написать комментарий
Задайте интересующий вопрос или напишите комментарий.
Зачастую ученики и представители школ на них отвечают.
Только зарегистрированные пользователи могут оставлять комментарии. Зарегистрируйтесь или войдите в личный кабинет