Что делают дата-сайентисты
Data Science — это наука о данных. Ее методы дают возможность работать с массивами разноформатной информации: например, метеорологическими данными за определенные периоды, статистикой запросов в поисковиках, результатами соревнований и базами данных геномов бактерий.
С помощью математической статистики и методов машинного обучения дата-сайентисты создают прогнозную модель. Какую именно — зависит от поставленной задачи.
Специалисты по Data Science работают там, где нужно обрабатывать много информации и извлекать из нее пользу: в научных организациях, розничной торговле, банковской сфере, медицине, метеорологии и химии.
История профессии
Наука о данных появилась во второй половине 20 века. Официально отсчет ведется с 1966 года, когда во Франции, на базе Международного совета по науке, был учрежден Комитет по данным для науки и техники. Его создали, чтобы структурировать информацию, которую получали исследователи, и решать научные и технические задачи.
Термин Data Science стали использовать в середине 70-х годов с подачи датского ученого Петера Наура. Согласно его видению, эта дисциплина изучает «жизнь» цифровой информации от ее появления до применения в других сферах. Со временем этот термин стали понимать более широко.
В 2010-х годах объемы информации, которую производит человечество, выросли в несколько раз. Это произошло из-за распространения мобильного интернета и роста популярности социальных сетей. Таким образом, профессия дата-сайентист быстро стала одной из самых востребованных.
Основные направления работы
С результатами работы специалистов по Data Science мы сталкиваемся ежедневно, когда смотрим прогноз погоды, взаимодействуем с чат-ботами и голосовыми помощниками, просматриваем ленту в соцсетях с рекомендованными видео и музыкой. На основе алгоритмов, разработанных дата-сайентистами, создаются программы для распознавания лиц.
В разных компаниях обязанности таких сотрудников будут иметь свою специфику, но можно выделить основные направления, которые одинаковы для всех.
В процессе работы дата-сайентист выполняет следующие действия:
- выясняет, что нужно клиенту;
- оценивает, реально ли достичь цели методами машинного обучения;
- готовит сведения для анализа и разрабатывает критерии для оценки эффективности модели;
- программирует и тестирует модель машинного обучения;
- оценивает, целесообразно ли использовать модель с экономической точки зрения;
- внедряет модель в продукт или цикл производства;
- дорабатывает и изменяет ее.
Какие перспективы у профессии
С каждым годом дата-сайентисты становятся все более востребованными. Они нужны не только крупным проектам, но и небольшим коллективам разработчиков.
Задачи, которые можно решить с помощью Data Science, появляются ежедневно. Более того, современные модели машинного обучения позволяют работать даже с информацией годичной давности и извлекать из нее пользу.
На рынке наблюдается дефицит нишевых специалистов. Самых талантливых дата-сайентистов крупные проекты переманивают к себе, обещая более высокую зарплату.
Перед такими сотрудниками открыты заманчивые перспективы. Если сейчас они занимаются созданием чат-ботов для техподдержки и голосовых помощников, то уже завтра им предстоит разработать модели верификации личности, анализа очередей и доступности товаров.
Что должны уметь специалисты
Дата-сайентист должен знать математику: линейную алгебру, теорию вероятности, статистику и математический анализ. Для применения математических моделей на практике понадобится навык программирования на Python и SQL, умение работать с библиотеками и фреймворками. Для более сложных задач пригодится навык программирования на С или C++.
Также не будет лишним владение инструментами обработки больших данных Apache Spark и Hadoop Mapreduce и английским языком на уровне Advanced Proficiency для чтения технических статей.
Где учат профессии
Пройти обучение можно в государственном вузе или онлайн-школе.
Список программ для очного обучения:
- программа бакалавриата «Науки о данных» от Санкт-Петербургского государственного университета;
- программа магистратуры «Большие данные: инфраструктуры и методы решения задач» от МГУ им. М. В. Ломоносова;
- программа магистратуры «Дискретные структуры и алгоритмы» от МГУ им. М. В. Ломоносова;
- программа магистратуры «Науки о данных (Data Science)» от Высшей школы экономики.
Список программ для онлайн-обучения:
- «Data Science» от МГТУ им. Н. Э. Баумана;
- «Data Science» от «Школы анализа данных»;
- «Data Scientist: с нуля до middle» от «Нетологии»;
- «Профессия Data Scientist» от Skillbox.