170 000 рублей в месяц. Самая востребованная профессия, о которой мало кто знает
P.S. Сразу не пугайтесь «страшного» названия». Разобраться и обучиться этой профессии можно достаточно быстро, даже если вы всю жизнь считали себя гуманитарием. В конце поста будет информация, как и где научиться всему этому с нуля.
В чем суть работы?
Data Scientist – это человек, который работает с огромными объемами неструктурированной информации (еще ее называют «Большими данными, англ. Big Data). Это может быть статистика запросов в поисковых системах за определенный период, результаты спортивных соревнований, метеорологические данные за конкретный период и так далее. Более подробные примеры будут чуть ниже.
Результатом работы такого специалиста будет прогнозная модель (это такая программа, которая используя большой объем данных, сможет найти самое оптимальное решение поставленной задачи).
В заголовке было про 170 000 рублей. Это реально или написали для привлечения внимания?
Реально! Скажем больше – это не предел, 170 000 рублей – это средний уровень окладов. Бизнес нуждается в дата-саентистах, так как они значительно упрощают ведение статистики и конкуренцию с другими, менее технологичными конкурентами.
Профессионалы этой специальности часто считаются самыми важными членами команды - их навыки и понимание всей работы помогает компании понять как ее преимущества, так и недостатки, а затем воспользоваться этими знаниями и предоставлять более качественные и оптимизированные услуги для своих клиентов.
В каких сферах необходимы специалисты?
Ответ прост – практически во всех! И это здорово, ведь можно продолжать работать в своем направлении, но уже в другом статусе - статусе очень востребованного специалиста, имея хороший оклад.
С работой дата-сайентистов мы сталкиваемся ежедневно. Это и упомянутый ваше прогноз погоды, и различные чат-боты, голосовые помощники, рекомендательные интернет-сервисы (музыка, видео, прочий контент), образование, медицина, продажи.
И это далеко не полный список. Везде, где нужны прогнозы, совершаются сделки или оцениваются риски, пригодится Data Scientist.
Все еще сложно для понимая? Тогда вот несколько наглядных примеров:
- Допустим, программа анализирует финансовые операции клиента и рекомендует выдать ему кредит или отказать. То есть задача программы — оценить платёжеспособность клиента. Создание такого алгоритма — работа дата-сайентиста;
- В современной медицине появляется всё больше приборов, автоматически ставящих диагноз на основании данных. Например, программа может указать повреждённые органы на рентгеновских снимках. Создание такого продукта – это тоже работа дата-сайентиста.
Суть и сферы применения понятны. А что конкретно делают эти ребята?
Тут все зависит от сферы деятельности компании, но этапы работы дата-сайентиста плюс-минус похожи:
- понять потребность заказчика;
- оценить возможности решения этой потребности путем машинного обучения;
- подготовить данные для анализа и найти критерии оценки — чтобы понять, насколько эффективна создаваемая модель;
- запрограммировать и натренировать модель машинного обучения;
- внедрить модель в производственный цикл или продукт;
- осуществлять поддержку разработанной модели.
Звучит сложновато? Как это делать? Что нужно знать? Где научиться, если ничего не умеешь?
Если в общих чертах, то нужно знать математику, математическую статистику, программирование, принципы машинного обучения и ту отрасль, где всё это будет использоваться. Всему этому реально научиться, уделяя процессу обучения по 6 часов в неделю.
К примеру, эксперты онлайн-школы SkillFactory за это время научат вас следующему:
- Уметь программировать на Python;
- Использовать библиотеки pandas, numpy, matplotlib, plotly, skleam;
- Писать сложные SQL-запросы;
- Работать в фреймворках Hadoop и Spark;
- Уметь работать с любой СКВ (GitHub, BitBucket etc);
- Создавать чат-боты и нейронные сети;
- Понимать принципы построения инфраструктуры данных;
- Разбираться в big data и облачных хранилищах для данных;
- Знать математическую статистику, теорию вероятности и основные ML алгоритмы;
- Выводить модели в production;
- Писать роботов для трейдинга с применением AI.
На курсе "Профессия Data Scientist" вас не только научат работать с большими данными, но и помогут найти работу. Начиная с первых недель обучения, ментор поможет определить карьерные цели и не сойти с намеченного пути, а карьерный центр подскажет, как оформить резюме и попасть на собеседования.
Вот такая она - самая востребованная профессия 2020 года, количество вакансий в которой выросло на 433% за 3 года. Так еще и средняя зарплата на рынке 170 000 рублей в месяц. Как вам?
Оставьте заявку на обучение до 15 октября со скидкой 50% по промокоду FISHKI.
Источник:
149 комментариев
4 года назад
Удалить комментарий?
Удалить Отмена3 года назад
Удалить комментарий?
Удалить Отмена3 года назад
По факту это реклама научим как много заработать =))))
Удалить комментарий?
Удалить Отмена