Data Scientist — специалист по данным, который использует программирование, статистику, математические методы и машинное обучение, чтобы находить закономерности в данных и создавать модели для прогнозирования или решения практических задач.
В отличие от Data-аналитика, который в первую очередь исследует данные и помогает отвечать на бизнес-вопросы, Data Scientist может разрабатывать модели машинного обучения, обучать их на данных и оценивать качество полученных результатов.
Профессия находится на пересечении программирования, математики, статистики и анализа данных. Поэтому для входа в Data Science обычно требуется более серьёзная техническая подготовка, чем для начального уровня Data-аналитики.
Чем занимается Data Scientist
Задачи специалиста зависят от проекта, компании и направления. В общем случае Data Scientist работает с данными и моделями машинного обучения.
Он может:
- собирать и подготавливать данные;
- исследовать данные и находить закономерности;
- выбирать подходящие методы анализа;
- создавать модели машинного обучения;
- обучать модели на подготовленных данных;
- проверять качество моделей;
- улучшать полученные результаты;
- проводить эксперименты;
- визуализировать результаты;
- передавать готовые модели в дальнейшую разработку.
Например, модель может использоваться для прогнозирования спроса, оценки вероятности определённого события, классификации объектов или обработки текста и изображений.
Что такое Data Science
Data Science — направление, в котором данные используются для получения новых знаний, построения прогнозов и создания моделей, способных находить закономерности в больших объёмах информации.
В работе Data Scientist объединяются несколько областей:
- программирование;
- математика;
- статистика;
- анализ данных;
- машинное обучение;
- иногда искусственный интеллект и глубокое обучение.
Поэтому Data Scientist нельзя рассматривать просто как «аналитика, который знает Python». Это отдельное направление со своим набором инструментов и задач.
Какие задачи решает Data Scientist
Data Science применяется там, где необходимо использовать данные для прогнозирования, классификации или автоматизации принятия решений.
Например, модели могут использоваться для:
- прогнозирования спроса на товары;
- определения вероятности оттока клиентов;
- рекомендации товаров или контента;
- классификации документов;
- распознавания изображений;
- анализа текста;
- прогнозирования различных показателей;
- поиска необычных или подозрительных операций.
Конкретная задача зависит от сферы бизнеса и доступных данных.
Какие инструменты использует Data Scientist
Основным языком программирования в Data Science часто выступает Python. Кроме него специалист работает с библиотеками для анализа данных, машинного обучения и визуализации.
| Инструмент или технология | Для чего используется |
|---|---|
| Python | Программирование, обработка данных и создание моделей |
| SQL | Получение данных из баз данных |
| NumPy | Работа с массивами и численными вычислениями |
| pandas | Обработка и анализ табличных данных |
| scikit-learn | Построение классических моделей машинного обучения |
| Matplotlib и другие библиотеки визуализации | Построение графиков и исследование данных |
| Средства глубокого обучения | Создание и обучение нейронных сетей |
Не все эти инструменты необходимо изучать одновременно. Обычно обучение начинается с Python и основ анализа данных, после чего добавляются статистика, машинное обучение и специализированные библиотеки.
Что должен знать Data Scientist
У Data Scientist достаточно широкий набор профессиональных навыков. Условно его можно разделить на несколько уровней.
Python
Python нужен для обработки данных, проведения экспериментов, обучения моделей и автоматизации различных задач.
Математика и статистика
Математическая подготовка помогает понимать, как работают алгоритмы и почему модель даёт определённый результат.
Особенно важны основы статистики, теории вероятностей, линейной алгебры и математического анализа.
Анализ данных
До построения модели необходимо понять сами данные: проверить их качество, изучить распределения, найти пропуски и выбросы и определить возможные закономерности.
Машинное обучение
Data Scientist должен понимать основные алгоритмы машинного обучения, знать, когда их применять, и уметь оценивать качество полученных моделей.
SQL
Во многих проектах данные хранятся в базах данных, поэтому умение получать и обрабатывать их с помощью SQL также является важным навыком.
Как работает Data Scientist над проектом
Работа над задачей обычно состоит не только из написания кода. Один из возможных вариантов процесса выглядит следующим образом:
- Постановка задачи. Необходимо понять, что именно требуется получить в результате.
- Сбор данных. Определяются источники информации, которые можно использовать.
- Подготовка данных. Данные проверяются, очищаются и приводятся к подходящему виду.
- Исследование. Специалист изучает данные и ищет закономерности.
- Выбор модели. Подбирается подходящий метод машинного обучения.
- Обучение. Модель обучается на подготовленных данных.
- Проверка. Оценивается качество модели на данных, которые не использовались для обучения.
- Улучшение. При необходимости меняются параметры, признаки или сам подход.
- Использование модели. Готовое решение может быть интегрировано в продукт или передано другой команде.
Таким образом, значительная часть работы Data Scientist связана не с самим машинным обучением, а с подготовкой данных и постановкой задачи.
Как стать Data Scientist с нуля
Data Science относится к тем IT-направлениям, где желательно двигаться последовательно. Попытка сразу перейти к сложным нейронным сетям без базовых знаний Python, математики и анализа данных обычно создаёт лишние сложности.
Один из возможных маршрутов обучения:
- изучить основы Python;
- освоить основные структуры данных и алгоритмы;
- изучить NumPy и pandas;
- разобраться с SQL;
- освоить основы статистики и теории вероятностей;
- научиться исследовать и визуализировать данные;
- изучить основные алгоритмы машинного обучения;
- научиться оценивать качество моделей;
- сделать несколько практических проектов;
- после этого переходить к более сложным направлениям.
Если интересуют нейронные сети, компьютерное зрение или обработка естественного языка, эти направления можно изучать уже после освоения базовых принципов машинного обучения.
Можно ли стать Data Scientist без опыта
Начать изучение Data Science можно без коммерческого опыта. Однако путь до первой работы обычно требует значительного объёма самостоятельной практики.
Начинающему специалисту важно не просто знать определения алгоритмов, а понимать, как применять их к реальным данным.
Для портфолио можно подготовить несколько проектов:
- прогнозирование показателя;
- классификацию объектов;
- анализ пользовательских данных;
- модель прогнозирования спроса;
- рекомендательную систему;
- проект с обработкой текста или изображений.
Проект должен показывать весь процесс работы: от подготовки данных до оценки результата.
Data Scientist Junior: что нужно знать начинающему специалисту
Требования к Junior Data Scientist различаются между компаниями. В одних вакансиях больше внимания уделяется классическому машинному обучению, в других — Python, статистике или конкретной предметной области.
При подготовке к первой работе полезно ориентироваться не на максимально длинный список технологий, а на фундаментальные навыки:
- уверенный Python;
- работа с данными;
- SQL;
- основы статистики;
- понимание алгоритмов машинного обучения;
- оценка качества моделей;
- умение объяснить результаты своей работы.
Data Scientist и Data-аналитик: в чём разница
Обе профессии работают с данными, но цели и инструменты специалистов могут различаться.
| Data-аналитик | Data Scientist |
|---|---|
| Исследует данные и отвечает на бизнес-вопросы | Создаёт и исследует модели машинного обучения |
| SQL и BI-инструменты играют большую роль | Большую роль играют Python, статистика и ML |
| Анализирует существующие показатели | Может строить прогнозы и автоматизированные модели |
| Обычно меньше требований к математике на старте | Математика и статистика имеют большое значение |
Граница между профессиями не всегда абсолютна. В некоторых компаниях задачи аналитиков и специалистов по данным могут пересекаться.
Data Scientist и Machine Learning Engineer: в чём отличие
Эти направления также близки, но специалистам приходится решать разные задачи.
Data Scientist в большей степени занимается исследованием данных, экспериментами и созданием моделей. Machine Learning Engineer сосредоточен на технической стороне работы моделей: их интеграции, запуске, масштабировании и поддержке в программных системах.
В небольших командах один специалист может совмещать часть этих задач.
Data Scientist и искусственный интеллект
Data Science тесно связано с современным искусственным интеллектом. Машинное обучение и нейронные сети используются для решения задач, связанных с текстами, изображениями, рекомендациями, прогнозированием и другими типами данных.
При этом Data Scientist не обязательно занимается разработкой больших языковых моделей или созданием собственных нейросетей с нуля. В реальных проектах задачи могут быть значительно разнообразнее.
Кому подходит профессия Data Scientist
Data Science может заинтересовать тех, кому нравится одновременно программирование, математика и работа с данными.
Профессия особенно подходит людям, которым интересно:
- искать закономерности в больших массивах информации;
- разбираться в математических моделях;
- программировать на Python;
- проводить эксперименты;
- работать с прогнозами;
- изучать машинное обучение и искусственный интеллект.
Если математика и программирование совсем неинтересны, Data Science может оказаться менее подходящим направлением. В таком случае стоит посмотреть на Data-аналитику, тестирование, frontend или другие IT-профессии.
Где учиться на Data Scientist
Изучать Data Science можно самостоятельно или на структурированной образовательной программе.
При самостоятельном обучении необходимо самостоятельно выстроить последовательность тем и подобрать практические задачи. На курсах программа обычно уже организована от базовых знаний к более сложным темам.
При выборе курса Data Science стоит проверить:
- начинается ли программа с базового Python;
- есть ли статистика и математика;
- изучается ли анализ данных;
- есть ли машинное обучение;
- предусмотрена ли работа с реальными наборами данных;
- сколько практических проектов выполняет студент;
- есть ли обратная связь по заданиям.
Хотите изучать Data Science с нуля?
Сначала сравните программы по содержанию. Для начинающего специалиста особенно важно, чтобы курс не ограничивался отдельными инструментами, а последовательно объяснял работу с данными и машинным обучением.
Сколько зарабатывает Data Scientist
Доход Data Scientist зависит от уровня специалиста, опыта, компании, специализации и сложности задач. Поэтому ориентироваться на одну цифру для всей профессии неправильно.
У начинающих специалистов требования и уровень дохода существенно отличаются от специалистов, которые уже самостоятельно разрабатывают и внедряют модели.
При выборе направления полезнее сначала посмотреть требования к вакансиям разных уровней и определить, какие навыки необходимо получить для перехода на следующий этап.
Главное о профессии Data Scientist
Data Scientist работает на пересечении программирования, математики, статистики и машинного обучения. Его задача — использовать данные для поиска закономерностей, построения прогнозов и создания моделей.
Для начинающего специалиста базовый маршрут можно представить так: Python → анализ данных → SQL → статистика → машинное обучение → практические проекты.
Это более техническое направление, чем начальная Data-аналитика, поэтому обучение требует времени и системного подхода. Зато специалист получает возможность работать с задачами машинного обучения и современными технологиями искусственного интеллекта.
Полезные материалы: