187
Data Scientist: требования, зарплаты и перспективы
— Личные финансы
Профессия Data Scientist становится все более актуальной из-за стремительного роста объемов данных во всех отраслях и необходимости компаний использовать эти данные для принятия обоснованных решений.
Аналитики robota.ua поделились подробным обзором профессии Data Scientist с учетом контекста рынка труда Украины. Специалисты рассказали, что влияет на зарплату специалиста, какие карьерные возможности предлагает эта отрасль, где можно получить соответствующее образование, а также то, что еще понадобится для успешной карьеры.
Что влияет на зарплату Data Scientist?
Зарплатный диапазон в этой сфере, в первую очередь, зависит от опыта работы — разница между заработками Junior Data Scientist и специалистами middle и senior уровней действительно ощутима. Еще одним важным фактором являются непосредственно навыки — чем большим количеством технологий и инструментов владеет специалист, тем ценнее он на рынке труда. Особую роль здесь играют знания по направлениям глубокого обучения (DL), машинного обучения (ML) и работа с Big Data.
Также потенциальная зарплата Data Scientist зависит от уровня конкуренции на рынке и размера компании, которую рассматривает специалист для трудоустройства.
Профессия: Data Scientist: карьерные возможности и перспективы
Перспективы для представителей этой профессии привлекательны, а зависят они от образования, амбиций и выбранной траектории развития. Спрос на Data Scientist продолжает расти. На каких позициях можно профессионально реализоваться:
Junior — Middle — Senior
Если вы начинаете свой путь с позиции Data Scientist без опыта, в перспективе вы можете занимать серьезные должности и стать старшим специалистом. И помните, что каждый последующий уровень означает совсем другой зарплатный диапазон.
Руководящие должности
Специалисты, которые демонстрируют наличие лидерских скилов и имеют большой опыт работы в отрасли, могут продвинуться по карьерной лестнице до должности руководителя команды (Team Lead) или даже руководителя отдела (Chief Data Scientist).
Аналитика и консалтинг
Специалисты, обладающие мощным опытом и соответствующим желанием, могут претендовать на консалтинговые роли, помогая бизнесам внедрять решения для работы с данными. Еще одним интересным направлением, связанным с бизнес-аналитикой, является работа по улучшению бизнес-процессов, что может быть очень привлекательной и высокооплачиваемой деятельностью.
Собственные стартапы
Запуск собственного продукта или проекта, связанного с данными, очень перспективное и прибыльное дело, но требует большого опыта и определенных soft skills.
Преподавательская деятельность
Академическая карьера и преподавание в учебных заведениях или на курсах, возможно, не приносит высокой прибыли для Data Scientist, но может стать интересным опытом и еще одним вариантом профессиональной реализации.
Кроме того, вы можете рассмотреть возможность смещения фокуса на направление искусственного интеллекта, дата-инжиниринг, архитектуру данных и т. д.
Что следует отметить в резюме, чтобы откликнуться на вакансии Data Scientist?
- Образование. Это может быть как высшее образование в вузе, так и курсы по соответствующему направлению деятельности.
- Опыт. Data Science — широкая отрасль, поэтому важно указать конкретную должность и профессиональный уровень, а также основные обязательства и ключевые достижения.
- Реализованные проекты. Вы можете отдельно рассказать о проектах, которыми особенно гордитесь, отметив привлеченные технологии и использованные инструменты, а также результаты.
- Технические навыки. Здесь вы можете указать языки программирования, базы данных, библиотеки, компетенции в области машинного обучения и анализа данных, инструменты Big Data, облачные технологии
и т. д.
Личные качества, которые важны для Data Scientist
Data Science — деятельность, требующая не только технического бэкграунда, но и большого количества разных мягких навыков. Какие навыки помогут эффективно выполнять обязанности и построить успешную карьеру в Data Science?
Аналитический склад ума
Работа со сложными данными, поиск закономерностей и решение нестандартных вызовов — основное, к чему должен быть готов Data Scientist.
Критическое мышление
Вы должны уметь смотреть на ситуацию под разными углами, оценивать решения с разных взглядов и постоянно проверять всё.
Терпение и внимание к деталям
Должностные обязанности потребуют от вас усидчивости, сконцентрированности и точности.
Коммуникативные способности
Вы должны делать так, чтобы сложные технические вещи были понятны вашим коллегам из других отделов.
Креативность
Иногда вам придется использовать творческий подход и искать новые решения для старых задач.
Отрасль Data Science динамичная и быстро меняется, а значит, вы должны быть гибкими и открытыми к новым знаниям, легко адаптироваться и постоянно обучаться чему-то новому.
Тренды и будущее профессии
Data Science является одной из самых перспективных и прибыльных отраслей — то, чем занимается Data Scientist, ценно и очень важно для современного бизнеса. И эта тенденция с нами, скорее всего, надолго. Что для нас готовит эта область в ближайшем будущем?
- Искусственный интеллект и машинное обучение. Эти технологии проникают во все бизнес-процессы, а от Data Science напрямую зависит работа с этими системами.
- Big Data. Работа с большими данными является приоритетом во всем мире — Data Scientists здесь играют немаловажную роль в процессах обработки, анализа и хранения.
- Конфиденциальность. Конфиденциальность данных всегда критически важна, а сегодня этот вопрос становится особенно острым. Data Scientists должны опираться на законы о защите данных и стандартах профессиональной этики в своей деятельности.
- Cloud-технологии. Облачные сервисы быстро развиваются и продолжают предлагать новые решения для работы с данными. Data Scientists открывает возможности для управления большими объемами данных и масштабирования вычислений.
По материалам: Finance.ua
Поделиться новостью
