110151
7
2020 год заставил задуматься о смене работы многих людей, а кто-то просто попал под сокращения. Сервисы по поиску работы переполнены резюме экономистов, юристов и прочих представителей классических профессий. Но почему-то мало кто обращает внимание на вакансии «нового времени» с очень хорошими окладами. Разберем одну из таких, которая занимает 1 место в рейтинге самых востребованных профессий 2020 года.
Знакомьтесь, профессия Data Scientist!
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).
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.
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.
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.
- 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.
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:
Ссылки по теме:
- Убойные резюме с Авито, от которых работодатели выпадают в осадок
- Средняя зарплата в России по регионам в 2015 году
- Стало известно, сколько зарабатывают астронавты NASA
- Россияне назвали оптимальную сумму денег, которой им хватит на самоизоляции
- Типичные будни вахтовика, или на что готовы люди ради денег
По факту это реклама научим как много заработать =))))
А потом по этой вакансии, открывать платные курсы).
Вся суть статьи