Sino ang mga data scientist at kung para saan sila binabayaran ng 300,000 rubles bawat buwan

2024 May -akda: Malcolm Clapton | [email protected]. Huling binago: 2023-12-17 04:13

Promo

Ang malaking data ay tumutulong sa mga kumpanya na kumita ng bilyun-bilyong dolyar. Samakatuwid, ang mga data scientist, mga big data analyst, ay may mga suweldo na kapansin-pansing mas mataas kaysa sa average ng IT. Alamin natin ito kasama kung paano ganap na makabisado ang propesyon na ito sa isang taon at kalahati at makakuha ng humigit-kumulang 300 libong rubles (at higit pa!).

Ano ang ginagawa ng isang data scientist

Ang pangunahing gawain ng espesyalista na ito ay gumuhit ng mga kapaki-pakinabang na praktikal na konklusyon, pagkakaroon lamang ng isang hanay ng data at kakayahang pag-aralan ang mga ito.

Gumagana ang isang data scientist gamit ang malaking data - napakaraming impormasyon na nakukuha nila mula sa iba't ibang pinagmulan. Halimbawa:

• sa industriya - mula sa mga sensor sa loob ng mga mekanismo: sinusukat nila ang temperatura, presyon, rate ng produksyon;
• sa Internet - ayon sa pag-uugali ng gumagamit: kung gaano karaming mga tao ang bumisita sa isang partikular na pahina, kung gaano katagal ang kanilang ginugol dito, kung aling mga pindutan ang kanilang na-click, kung aling mga ad ang kanilang na-click.

Sa lahat ng data na ito, alam ng isang data scientist kung paano bumuo ng isang hula at tutulong sa paggawa ng tamang desisyon: kung magbebenta ng mga share o hindi, kung maglulunsad ng isang ad at kung gayon, alin, at iba pa. Siya ang may kakayahang masuri kung gaano ka epektibo ang kumpanya, kung ano ang kailangan nitong pagbutihin, kung saan ang mga direksyon na ito ay pinaka kumikita upang mabuo. Nagbibigay siya ng isang malinaw na mathematical na batayan para sa anumang solusyon, sumusubok ng mga hypotheses, nagba-back up ng mga konklusyon gamit ang data at nakahanap ng koneksyon sa pagitan ng tila ganap na hindi nauugnay na mga kaganapan.

Sino at paano pumapasok sa globo na ito

Ang malaking data analytics ay isang medyo batang larangan. Ang mga developer ang unang dumating dito, naglulunsad ng mga proyekto sa iba't ibang direksyon: mula sa Internet marketing at industriya hanggang sa mga bangko at financial system.

Dumating ang mga kinatawan ng negosyo kasama ang mga developer: analyst, marketer, financier. At ang mga mathematician at statistician ay nakabuo ng mga epektibong algorithm para sa pagsusuri ng data na maaaring aktwal na patakbuhin sa hindi masyadong makapangyarihang mga PC.

Ngunit sa pagdating ng mga simpleng tool para sa pagkolekta at pagsusuri ng malaking data, pati na rin ang paglaki ng kapangyarihan sa pag-compute, ang daan patungo sa data science ay nagbukas para sa lahat. Ngayon ay lubos na posible na maging isang malaking data analyst mula sa simula, nang walang teknikal na background. Sa matatanggap mo ang lahat ng kinakailangang kaalaman at magagawa mong ilapat ito sa pagsasanay. Aabutin ng isang taon at kalahati - hindi gaanong makabisado ang isang bagong propesyon.

At kung mayroon ka nang kahit kaunting karanasan sa IT, mas madali ito. Sa kursong ito, mapapabuti mo ang iyong mga kasanayan sa pagbuo ng Python at R, mag-ayos sa matematika at mga istatistika, bubuo ng analytical na pag-iisip, at matutunan kung paano lutasin ang mga problema sa negosyo sa totoong buhay gamit ang AI at machine learning. Pinakamahalaga, lalabas ang mga makapangyarihang proyekto sa iyong portfolio na tutulong sa iyong baguhin ang direksyon at mapataas ang iyong kita.

Para sa mga baguhan na analyst, ang Skillbox course ay magbibigay ng isang pumping ng mga teknikal na kasanayan. Matututuhan mo kung paano i-hypothesize at isalin ang mga ito sa mahusay na code, iproseso ang raw data, tren ang mga makina at hulaan ang mga resulta. Ito ay magbibigay sa iyo ng isang malakas na tulong sa iyong karera.

Magkano ang kinikita ng isang data scientist

Sa ngayon, ang mga nangungunang kumpanya ay nangongolekta ng malaking data, alam na ang anumang mga gastos sa pagsusuri nito at sa mga suweldo ng mga nauugnay na espesyalista ay makatwiran. Pagkatapos ng lahat, makakatulong ito upang mabilis na mahanap at maalis ang mga problema, mapabuti ang kalidad ng serbisyo, at maglunsad ng mga bagong promising na proyekto.

Dahil ito ay isang bagong larangan, ang mga data scientist ay nagkakahalaga ng kanilang timbang sa ginto. Ayon sa mga resulta ng isang malakihang pag-aaral ng mga suweldo ng mga analyst sa iba't ibang lugar sa Moscow, lumabas na ang pinakamataas na kita, kahit na sa simula ng isang karera, ay tiyak sa mga dalubhasa sa agham ng data. Kahit na may mas mababa sa isang taon ng nauugnay na karanasan sa trabaho, nakakuha sila sa average ng hindi bababa sa 100 libong rubles. At sa isang karanasan ng 3 hanggang 6 na taon sa propesyon na ito, ang suweldo na 300 libong rubles ay medyo totoo.

Ang isang beginner data scientist ay maaari ding umasa sa isang talagang mataas na suweldo sa ibang bansa. Kaya, ang average na suweldo ng isang baguhan na espesyalista sa larangang ito sa Estados Unidos ay $ 68,054 bawat taon. Pagkatapos ibawas ang lahat ng mga buwis, iyon ay higit sa $ 4,000 bawat buwan.

Ano ang dapat gawin ng isang data scientist

Ang isang pangunahing kasanayan ay ang magtanong ng mga tamang mahihirap na tanong. Upang makabisado ito, dapat na maunawaan ng isang espesyalista ang mga pasakit at problema ng negosyo, makipag-usap sa kanya ng parehong wika upang matanggap ang kinakailangang impormasyon.

Ang bawat tanong ay bumubuo ng ilang hypotheses - mga konklusyon na maaaring masuri gamit ang data. Kung ang tanong ay nabuo nang tama, ang data scientist ay maaaring bumuo ng isang modelo upang subukan ang hypothesis at subukan ito, makuha ang mga resulta at ilapat ang mga ito sa negosyo.

Sa mga teknikal na kasanayan, ang Python ang nangunguna - isang malakas na programming language na may naiintindihan at lohikal na syntax. Upang maunawaan ito, hindi mo kailangang maging isang bihasang programmer o hindi bababa sa isang "techie". Ito ay sapat na upang matawagan ang nais na function at itakda ang mga parameter nito. Bilang karagdagan, mayroong maraming handa na mga module para sa Python para sa pagtatrabaho sa malaking data, pagbuo ng modelo, at malalim na pag-aaral.

Nalaman ng mga analyst sa Mail.ru at HeadHunter na 54% ng mga bakante ay nangangailangan ng kasanayan sa Python para sa mga naghahangad na big data scientist. Para sa isang third ng mga kumpanya, ang kakayahan ng kandidato na magtrabaho kasama ang SQL ay mahalaga, para sa 17% - data mining: mga kasanayan sa paghahanap at pagkolekta ng hilaw na data para sa karagdagang pagsusuri. Sa 15% ng mga bakante, ang pansin ay binabayaran sa mga istatistika ng matematika, sa 14% - sa mga pamamaraan ng pagsusuri ng data.

Paano matutunan ang lahat ng ito

Upang makabisado ang lahat ng ito sa antas na sapat para sa paghahanap ng trabaho, hindi mo kailangang kumuha ng pangalawang mas mataas na edukasyon: ang kursong Skillbox ay magiging sapat na. Mula sa unang aralin, matututunan mo ang mga pangunahing kaalaman sa pagtatrabaho sa Python, at sa paglaon ay makakabisado mo rin ang wikang R, na espesyal na nilikha para sa pagpoproseso ng istatistikal na data. Matututuhan mo kung paano magtrabaho sa ilang library ng Python, master ang iba't ibang PostgreSQL, SQLite3 at MongoDB database.

Ang malaking data analytics ay hindi mapaghihiwalay na naka-link sa machine learning at mga neural network. Samakatuwid, kasama rin sa kurso ang mga balangkas para sa pagsasanay ng mga neural network na Tensorflow at Keras, pati na rin ang maraming praktikal na gawain para sa paglikha ng mga modelo para sa computer vision at linguistics.

Sa pagkumpleto, makakagawa ka rin ng mga dashboard at interactive na graphics upang mailarawan ang mga resulta ng iyong trabaho. Sa wakas, ipinatupad mo ang iyong sariling proyekto - bumuo ng isang sistema ng rekomendasyon na maaaring idagdag sa iyong portfolio. At lahat ng ito ay nasa ilalim ng patnubay ng mga nakaranasang tagapagturo.

Kaya, sa loob lamang ng isang taon at kalahati, malalaman mo at magagawa mo ang higit pa kaysa sa karaniwang kandidato ng data scientist. At maaari ka ring magdagdag ng isang taon at kalahating pag-aaral sa kurso sa iyong karanasan sa pagtatrabaho sa malaking data. Ibig sabihin, sa umpisa pa lang, mag-aplay na ng mas mataas na suweldo.

Ano ang halaga ng pag-aaral

Pinipigilan ng mamahaling pagsasanay sa data science ang maraming mga espesyalista sa hinaharap, lalo na ngayon kapag ang ekonomiya ay hindi matatag at ang mundo ay nahihirapan pa rin sa isang pandemya. Ngunit ang Skillbox ay may anti-crisis na mga presyo at pagbabayad nang installment. Hanggang Agosto 31, maaari kang mag-sign up para sa kursong "" na may 40% na diskwento, mag-aral nang libre sa unang anim na buwan, at pagkatapos ay magbayad lamang ng 4500 rubles bawat buwan para sa iyong pag-aaral.

Ang isa pang bonus para sa mga nakatapos ng kurso ay dalawang buwang pag-aaral ng English sa EnglishDom school. Tutulungan ka ng mga interactive na online na aralin na mapabuti ang iyong antas - pahahalagahan ito ng mga employer.

Magiging may kaugnayan ang propesyon sa loob ng 15 taon - sa lahat ng larangan ng negosyo at sa anumang bansa sa mundo. Makakatulong din ito sa iyo na simulan ang iyong paglalakbay dito: sa pagkumpleto ng 75% ng kurso, makakatanggap ka ng samahan ng isang personal na consultant sa karera na tutulong sa iyong maghanda para sa mga panayam sa mga kasosyong kumpanya ng platform na ito sa edukasyon.