Специализации в Data Science — дата-сайентист, аналитик, дата-инженер, ML-инженер. Кем стать.
028 открытий83 показов
Data Science — обширная область знаний на стыке аналитики, статистики, математики, программирования и машинного обучения. Специалисты в этой сфере работают с данными — они их хранят, обрабатывают, анализируют, находят закономерности и используют для прогнозирования. Результаты труда используются для решения самого широкого круга задач — от повышения розничных продаж до анализа ДНК по результатам лабораторных тестов.
С Data Science в ИТ связан ряд профессий. Наиболее востребованные из них — дата-сайентист, дата-аналитик, инженер данных и ML-инженер (специалист по машинному обучению). Узнаем, чем занимаются представители этих профессий, сколько зарабатывают и каковы их перспективы на современном рынке труда.
Data Science — почему это направление ИТ актуально
Джунам, студентам и тем, кто только выбирает свое направление в ИТ, стоит обратить на Дата-сайенс самое пристальное внимание. Специалисты в этой нише востребованы уже сейчас и входят в число сотрудников с самыми высокими зарплатами. В ближайшее десятилетие, даже с учетом нестабильной экономической ситуации, спрос на профессионалов Data Science во всем мире будет только расти.
🔥 YouTube полностью перестал работать в России. Пока лишь через домашний интернетtproger.ru
Периодически в этом сегменте возникают всплески популярности. Значимый скачок произошел в 2023 году после появления GPT-4. Компании принялись в спешном порядке осваивать технологии машинного обучения (machine learning, ML) для создания нейросетей для бизнеса и чат-ботов, использующих естественный язык. Количество вакансий в отрасли существенно возросло — в особенной степени это коснулось ML-инженеров.
Сложность профессий, связанных с Data Science, в том, что эта сфера стремительно прогрессирует. Специалистам приходится постоянно актуализировать свои знания и осваивать смежные области. При этом, глубокое знание языков программирования и умение кодить остаются базой для каждого сотрудника этого направления.
Компании хоть и предъявляют повышенные требования к уровню знаний и навыков, но предлагают специалистам достойный уровень оплаты. Медианная зарплата, согласно данным сайта Getmatch, составляет 205 тыс. руб. Джунам работодатели готовы платить от 100-110 тыс., а сеньорам — от 350 тыс. и выше.
Сетевой эффект: телекоммуникации и ИИtproger.ru
На российском рынке труда количество вакансий в этой сфере в несколько раз превышает число опубликованных резюме. Дефицит кадров в 2024-25 годах достиг максимальных значений за весь период наблюдений. Несмотря на негласные стереотипы в ИТ-сегменте, востребованы кандидаты любых возрастов, в том числе из группы 35+. Для людей с техническим складом ума и опытом работы в ИТ это отличная возможность расширить свои компетенции или освоить новую профессию с нуля.
Какие направления Data Science наиболее популярны и почему, рассмотрим далее.
Дата-сайентист (Data Scientist)
Дата-сайентист — специалист по работе с данными, использующий статистику, программирование и машинное обучение для построения прогностических математических моделей и их тестирования.
Чем занимается Data Scientist
Data Scientist находит закономерности в больших массивах информации и прогнозирует будущие значения. Этот специалист — властелин больших данных. Он может найти работу в любых сферах — от розничных продаж и банков до молекулярной биологии. Модели дата-сайентисты создают при помощи алгоритмов machine learning, а для работы с базами данных используют SQL — структурированный язык запросов.
Методы аналитики универсальны, а одно из самых востребованных направлений сейчас — создание и обучение нейронных сетей, например, для исследований генома, прогнозирования уровня заболеваемости и т.д. В этих направлениях дата-сайентисты, как правило, работают в связке с ML-инженерами.
Перечислим основные задачи, которым занимается дата-сайентист:
- собирает большие объемы данных из разных источников;
- анализирует собранную информацию, используя математические модели и алгоритмы ML;
- визуализирует данные — превращает цифры в диаграммы и графики, делая информацию наглядной и более доступной для восприятия;
- строит модели прогнозирования — для предсказания поведения посетителей сайтов, выявления подозрительных операций в финансовой сфере и для других целей;
- тестирует модели и проводит их оптимизацию — выявляет ошибки, дорабатывает их с целью повышения точности прогнозов.
Простой пример. В розничной торговле дата-сайентист собирает обширные массивы данных о поведении пользователей, после чего создает модель оптимального ценообразования. Продажи увеличиваются, средний чек растет, компания получает больше прибыли.
Для онлайн-кинотеатров специалист разрабатывает модели ИИ, которые анализируют поведение конкретных пользователей и на основании личных интересов подбирают для них фильмы и сериалы.
В крупном бизнесе в работе дата-сайентиста заинтересованы все отделы. Логистам они помогают оптимизировать маршруты, используя данные с GPS-трекеров. На производстве рассчитывают нагрузку оборудования с учетом срока службы и текущего состояния.
Какие скиллы требуются:
- Программирование. Специалист должен знать Python и его основные библиотеки, SQL и другие языки программирования, включая скриптовые для оптимизации рабочих процессов.
- Математика и статистика. Линейная алгебра, теория вероятностей, статистический анализ.
- Навыки работы с Big Data и базами данных, а также инструментами для их обработки (Spark, Hadoop и другими).
- Моделирование, машинное обучение. Дата-сайентист создает модели для классификации, использует алгоритмы ML и технологии глубокого обучения.
- Визуализация данных. Построение графиков, диаграмм с помощью Matplotlib, Seaborn и прочих инструментов.
- Критическое мышление. Оно потребуется для формирования гипотез и тестирования созданных моделей.
Кроме того, дата-сайентист должен уметь коммуницировать, отстаивать свою точку зрения и грамотно презентовать свою работу.
Актуальность и перспективы профессии
Бизнес готов платить за ту пользу, которую приносят специалисты, поэтому зарплаты в этой сфере постоянно растут. Данных становится все больше, это значит, что дата-сайентисты требуются везде. Это одна из самых быстрорастущих профессий в ИТ — кратный рост количества вакансий наблюдается ежегодно.
На Хабр.Карьере медианная зарплата в этой сфере составляет 200 тыс. рублей. Стажеры и джуны получают от 55 до 100 тыс., мидлы с опытом работы от 3 лет — 250 тыс., сеньоры с обширным стеком технологий и стажем от 5 лет могут рассчитывать на 400-700 тыс.
Дата-аналитик (Data Analyst)
Дата-аналитик — специалист по анализу данных. Сырые факты, сведения и цифры он преобразует в полезную информацию.
Чем занимается дата-аналитик
Задача аналитика — не просто работать с данными, а делать на их основании важные для проекта выводы. Data Analyst выявляет тренды и паттерны, необходимые для принятия взвешенных и эффективных решений.
Прежде всего, такие специалисты востребованы в разных отраслях бизнеса. В отличие от дата-сайентиста, аналитик не создает модели для прогнозирования, он работает с уже случившимися событиями.
Пример. Компания провела масштабную маркетинговую кампанию. Дата-аналитик изучает полученные данные, находит инсайты, узнает причины, которые повлияли на результат, и предлагает меры по улучшению ситуации.
Перечислим основные задачи, которые выполняет дата-аналитик:
- Собирает данные. Подключает к интернет-ресурсам аналитические системы, работающие в автоматическом режиме, использует API для сбора информации из приложений и платформ.
- Выгружает эти данные, соединяет информационные блоки из разных систем в общую базу.
- Подготавливает данные — сортирует, фильтрует, разбивает на составляющие.
- Анализирует информацию. Для интерпретации данных дата-аналитик использует методы математики и статистики, самостоятельно созданное ПО, которое помогает находить закономерности и зависимости.
- Готовит отчеты, графики и дашборды с объективными выводами и методическими рекомендациями. Эти данные поступают руководству и сотрудникам.
Сверхзадача аналитика — выявить скрытые закономерности, которые нельзя распознать при поверхностном анализе, и извлечь пользу из полученной информации.
Какими навыками должен обладать дата-аналитик:
- Знание Python и библиотек (Pandas, NumPy, Scikit-Learn и других), языка запросов SQL.
- Умение работать с базами данных (PostgreSQL, MongoDB) и софтом для их обработки (Spark, Hadoop), программами для построения графиков (Matplotlib, Seaborn, Plotly), инструментами аналитики (Tableau, Power BI, Google Analytics).
- Знание математики, статистического анализа, теории вероятностей.
- Аналитическое мышление. Способность видеть в цифрах, показателях и фактах реальные проблемы или возможности для роста и развития.
- Внимательность и усидчивость. Несмотря на автоматизацию рабочих процессов, риск ошибки сохраняется, а малейшая неточность в отчетах может привести к некорректным выводам.
Востребованность специалистов на рынке труда
По данным портала Хабр.Карьера, медианная зарплата дата-аналитика составляет 175 тыс руб. Джунам платят от 60 до 100 тыс., мидлам — 140-170 тыс., сеньорам — 250-280 тыс.
Поскольку объем цифровых данных постоянно увеличивается, а компании поголовно переходят на автоматизацию бизнес-процессов, потребность в аналитиках постоянно растет. Компании готовы брать студентов без опыта, а также компетентных специалистов на удаленную работу.
Инженер данных (Data Engineer)
Такой специалист создает, тестирует и поддерживает архитектуру данных в конкретных проектах.
Чем занимается инженер данных
Дата-инженер имеет дело с обширными базами данных, хранилищами и системами обработки информации. Он работает с первичными данными, подготавливает их для прогнозистов и аналитиков, создает пайплайны — алгоритмы по обслуживанию информационных баз.
Data Engineer может выполнять обязанности архитектора или работать в связке с таким сотрудником. Компаниям выгоднее иметь универсала с более расширенными компетенциями, поэтому архитектура баз данных часто входит в круг обязанностей дата-инженера.
Какие задачи выполняет:
- Проектирует и создает хранилища и базы данных, занимается их обслуживанием, поддерживает производительность и обеспечивает масштабируемость.
- Разрабатывает процессы ETL — извлечение, преобразование и загрузку данных из разных источников.
- Создает системы автоматизации для сбора, обработки и анализа данных. Настраивает мониторинг и уведомления.
- Интегрирует в систему модели машинного обучения.
Какие скилы нужны дата-инженеру:
- Знание языков программирования — в первую очередь, это Python и Scala. Специалисту потребуются программные средства для автоматизации процессов.
- Навыки работы с базами данных различного типа, глубокие знания SQL — языка запросов.
- Опыт работы с облачными сервисами — AWS, GCP, Azure и другими платформами для управления данными и инфраструктурой.
- Знание технологий Big Data, опыт работы с Hadoop, Spark и подобными инструментами.
- Понимание практик DevOps — методологии автоматизации процессов сборки, тестирования и развертывания ПО.
Знание математики и умение писать код — базовые условия для входа в профессию. Наличие ИТ-бэкграунда существенно упростит освоение основных навыков.
Потребность в специалистах на рынке труда
Дата-инженеры выполняют сложные задачи и обладают глубокими компетенциями. По этой причине их медианная зарплата выше, чем у представителей других специальностей в Data Science, и составляет 220 тыс. руб. На такой оклад может рассчитывать мидл с опытом работы до 3 лет. Джунам платят от 100 тыс., сеньорам — в диапазоне от 350 до 700 тыс.
Поскольку данных становится только больше, компании вынуждены выискивать новые способы их хранения, обработки и использования. Для этого нужны мощные платформы и компетентные сотрудники, которые занимаются оптимизацией процессов. Дата-инженеры работают в тандеме с сайентистами, поставляя им подготовленные и структурированные массивы данных
ML Engineer (инженер машинного обучения)
Технологии машинного обучения охватывают все больше сфер нашей жизни. Боты воспринимают естественную речь и отвечают как люди, сайты предвидят музыкальные и кинематографические предпочтения пользователя, нейросети представлены в образовании и медицине. Разработкой и внедрением моделей Machine Learning занимаются ML-инженеры.
Что за профессия
Такой специалист разрабатывает алгоритмы и на их основе создает модели, способные к обучению. Материалом для ML служат различные данные, представленные в виде таблиц, текстов, картинок и других источников информации.
ML-инженер выявляет сложные закономерности в базах данных, которые помогают моделям максимально точно прогнозировать результаты каких-либо процессов и принимать решения. Машинное обучение — важнейший элемент в разработке нейросетей, выполняющих задачи в реальном времени.
Сферы использования машинного обучения и нейросетей многообразны:
- Финансовая отрасль. Помощь банкам в принятии решений о выдаче кредитов, виртуальное общение с клиентами.
- Транспорт. Управление беспилотными машинами, построение оптимальных маршрутов.
- Продажи. Планирование поставок, персонифицированные предложения клиентам, оптимизация ценообразования.
- Здравоохранение. Диагностика на основе сложных медицинских анализов, разработка наиболее эффективных протоколов терапии.
- Развлечения. Подбор музыки, фильмов и игр на основе поведения и предпочтений пользователя.
Кроме того, машинное обучение востребовано в промышленности, логистике, страховании и многих других сферах. Такие технологии используют крупнейшие мировые корпорации Google, Netflix, Apple, а также отечественные компании — Сбер, Т-Банк, МТС, Билайн и многие другие.
Чем занимается ML Engineer:
- Собирает данные, используя как можно больше релевантных источников информации.
- Подготавливает данные, очищает их, преобразует и структурирует.
- Разрабатывает модели. Для этого инженер использует специальные алгоритмы — линейную регрессию, деревья решений и т.д.
- Тестирует модели — проверяет их точность перед внедрением в реальные процессы.
- Интегрирует модели в системы, сайты и приложения для практического использования.
- Поддерживает работу алгоритмов, делает обновления.
Внутри профессии есть разные специализации — работа с глубокими нейронными сетями, обработка естественного языка, обучение моделей в робототехнике.
В ML-инженеры сложно прийти с нулевой подготовкой. Специалисту потребуется знание математики и статистики, алгоритмов машинного обучения, языков программирования Python и R. Кроме того, он должен обладать навыком тестирования моделей; уметь работать с Big Data с использованием таких инструментов, как SQL, Pandas, Scikit-learn и многих других.
Сотрудник должен быть в курсе свежих исследований в сфере ML и AI, осваивать и применять новые методики и технологии, делая это раньше конкурентов.
Нужны ли в ИТ ML-инженеры
Все больше сервисов, компаний и проектов заинтересованы в технологиях машинного обучения. Существенно увеличивается число чат-ботов, задействованных в клиентской поддержке. Неподготовленному пользователю уже сложно понять, с кем он разговаривает, когда звонит в тот или иной сервис — с живым человеком или моделью. Беспилотные средства уже работают в доставке, грузовых и пассажирских перевозках.
Это значит, что потребность в специалистах по машинному обучению будет только расти. В особенной степени это касается квалифицированных сотрудников с опытом.
Зарплаты джунов в ML-инженерии — 100-150 тыс. руб., мидлы могут рассчитывать на 250-300 тыс., сеньоры получают 350-500 тыс и больше.
Data Science — обширная область знаний, которая становится все более актуальной в бизнесе, науке, образовании. Для быстрого входа в ИТ с нуля это направление не подходит — нужны знания математики, теории вероятности и статистики, языков программирования. Однако потратив время на подготовку и освоение необходимых навыков, можно рассчитывать на зарплату от 100-150 тыс. уже в статусе джуна.
Если AI, ML, нейросети, аналитика — ваша тема, и вы уже задумались о профессиях, ждем в нашем тг-канале.