Сегодня 12:02 — Личные финансыData Scientist: требования, зарплаты и перспективыПрофессия 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 перспективыПерспективы 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 — SeniorЕсли 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 должностиСпециалисты, 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 консалтингСпециалисты, 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 стартапыЗапуск собственного продукта или проекта, связанного с данными, очень перспективное и прибыльное дело, но требует большого опыта и определенных soft skills.Преподавательская деятельностьАкадемическая 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.Читайте такжеЛичные качества, которые важны для Data ScientistData 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 умаРабота со сложными данными, поиск закономерностей и решение нестандартных вызовов — основное, к чему должен быть готов Data Scientist.Критическое мышлениеВы должны уметь смотреть на ситуацию под разными углами, оценивать решения с разных взглядов и постоянно проверять всё.Терпение и внимание к деталямДолжностные обязанности потребуют от вас усидчивости, сконцентрированности и точности.Коммуникативные способностиВы должны делать так, чтобы сложные технические вещи были понятны вашим коллегам из других отделов.КреативностьИногда 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 профессииData 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.Если Вы заметили ошибку, выделите необходимый текст и нажмите Ctrl+Enter , чтобы сообщить нам об этом.Finance.ua/Все новости/Личные финансы/Data Scientist: требования, зарплаты и перспективы