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.

Кто такой Data Scientist: что делает и где работает

Введение

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

Часть 1. Кто такой Data Scientist

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

Часть 2. Чем занимается Data Scientist

Работа Data Scientist насыщена разнообразными задачами, связанными с полным циклом анализа данных.

В его зону ответственности входит:

1. Сбор и подготовка данных. Часто данные разбросаны по разным источникам и в сыром виде мало пригодны для анализа. Дата-сайентист объединяет данные, очищает их от ошибок и пропусков, приводит к нужному формату.
2. Анализ и поиск закономерностей. Специалист исследует данные с помощью статистики и визуализации, чтобы понять, какие показатели влияют на нужные результаты. Например, он может выявить факторы, влияющие на отток клиентов, или сегментировать пользователей по поведению.
3. Моделирование и машинное обучение. Главное «оружие» дата-сайентиста – математические модели. На основе обнаруженных закономерностей он строит и обучает алгоритмы машинного обучения, способные делать прогнозы или классифицировать объекты. Эти модели проходят проверку на качество прогнозов.
4. Интерпретация результатов. Важная задача – перевести полученные выводы на язык бизнеса. Data Scientist визуализирует результаты (графики, дашборды) и формирует рекомендации: какие действия предпринять, исходя из анализа.
5. Эксперименты и улучшение модели. Работа с данными – итеративный процесс. Специалист тестирует разные подходы, сравнивает модели по качеству и дорабатывает решения, если точность прогноза недостаточна.

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:

1. Предсказывать продажи и спрос. Специалист по данным может построить модель, которая по истории продаж товаров прогнозирует, сколько единиц продукта потребуется в следующем месяце. Это помогает бизнесу скорректировать стратегию и эффективнее управлять запасами.¹
2. Анализировать поведение пользователей в интернете. Например, дата-сайентист изучает, как посетители ведут себя на сайте или в приложении, и на основе этих данных предлагает улучшения для маркетинговых кампаний – показывает каждому пользователю наиболее интересный для него контент или товар.¹
3. Обрабатывать текстовые данные. В эпоху соцсетей бизнесу важно знать тренды и отзывы. Data Scientist может с помощью методов NLP (обработки естественного языка) анализировать тысячи постов и комментариев, чтобы выявить темы обсуждений и тональность упоминаний о бренде.
4. Решать научно-технические задачи. Методы науки о данных применяются не только в бизнесе, но и в исследованиях. К примеру, известная нейросеть AlphaFold от DeepMind смогла предсказать структуру белков, что было прорывом в биологии.¹ Это демонстрирует, как анализ больших данных приводит к научным открытиям.

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

1. Сбор исторических данных. Сначала специалист собирает данные о продажах кроссовок за последние годы и связанные показатели (сезонность, акции, экономика и т.д.).

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

2.1. Типичный рабочий день Data Scientist

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.

Часть 3. Где работает Data Scientist

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:

3.1. Финансовый сектор и финтех

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.

3.2. Здравоохранение и медицина

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.

3.3. Маркетинг и интернет-бизнес

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.

3.4. Логистика и транспорт

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.

Часть 4. Перспективы профессии и кому она подходит

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.

Заключение

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.

Источники:

1. Кто такой Data Scientist, чем он занимается и сколько зарабатывает. Хекслет.
2. Кто такой Data Scientist: что это за профессия и каким компаниям нужен такой специалист. VK Cloud.
3. Кто такой Data Scientist: что он делает и сколько зарабатывает. КОД.
4. Data Scientist: кто это, чем занимается и сколько зарабатывает. Школа Skillfactory.
5. Data Science: что происходит и будет происходить в медицине. Школа Skillfactory.
6. Data Scientist – кто это, чем занимается и как начать работать, обзор профессии. Сравни.

*Страница может содержать рекламу. Информация о рекламодателях по ссылкам на странице.*