Data scientist — это эксперт по работе с данными и их анализу. Задачи специалиста: анализ данных фирмы, поиск взаимосвязей, составление отчетности и визуализация. Для выполнения своих должностных обязанностей дата сайнтист применяет разнообразные математические алгоритмы, софт, инструменты разработки. По роду деятельности дата сайнтист близок к бизнес-аналитику и программисту.
С какими данными работает дата сайнтист, какие задачи выполняет?
Информация может быть представлена в любом виде. Это зависит от рода деятельности организации. Data Scientist может работать с текстом, видео, графиками, таблицами, изображениями.
Как правило, один специалист обрабатывает информацию разных форматов. Если в компании слишком много разноплановых задач, связанных с обработкой данных, в штате может быть несколько специалистов data scientist.
Обязанности:
- Автоматизация регулярных операций. Например, если менеджерам требуется ежедневно рассчитывать какие-либо показатели в excel-таблице, дата сайнтист может разработать алгоритм для автоматического решения этих задач.
- Решение маркетинговых задач: анализ пользовательского поведения, привлечение и удержание клиентов, прогнозирование продаж, запуск промо-акций, разработка системы рекомендаций. Эти задачи актуальны для бизнеса любого направления.
- Специфические операции в зависимости от направления бизнеса. Например, для банка может потребоваться расчет вероятности возврата денежных средств по кредитному договору. Для этого дата сайнтист осуществляет анализ имеющейся ситуации и составляет прогноз.
- Машинное обучение. Именно оно и принципы искусственного интеллекта лежат в основе всех бизнес-процессов.
Задачи дата сайнтиста в различных организациях могут отличаться. Фронт работ определяется спецификой деятельности фирмы.
Каким организациям нужен дата сайнтист?
В первую очередь в них нуждаются фирмы, занимающиеся информационными технологиями, автоматизацией процессов, управлением данными и разработкой искусственного интеллекта. В таких организациях дата сайнтист должен работать с момента открытия.
В организациях, деятельность которых не связана со сферой IT, необходимость в дата сайнтисте возникает не сразу. Она появляется, когда количество рабочих процессов увеличивается, и осуществлять управление ими вручную становится очень сложно.
С кем взаимодействует дата сайнтист?
Чаще всего для выполнения служебных задач дата сайнтист взаимодействует с администраторами баз данных. Также специалист ведет совместную работу с заказчиками бизнес-процессов и всеми членами команды, работающими над их реализацией.
Что требуется от эксперта для работы?
Основное, что требуется для работы специалиста, это данные высокого качества. В компании должна быть создана инфраструктура для сбора, хранения и обработки информации.
В большинстве случаев для обработки информации нужны серьезные вычислительные мощности и специнструменты. Альтернативный вариант — создание инфраструктуры для обработки информации в облаке.
В некоторых компаниях дата сайнтист работает сам по себе, но зачастую ему нужны помощники. Чаще всего он действует в связке с командой разработчиков и data engineer.
Какие знания и навыки необходимы?
Работа специалиста по обработке информации сочетает принципы статистики, математики и информационных технологий. Для того чтобы стать успешным в этой области, кандидат должен обладать следующими навыками:
- Знание математики и статистики.
- Уметь писать код. Чаще всего требуется знание языков Python и R.
- Успешно взаимодействовать с реляционными и документными базами данных.
- Уметь использовать сервисы для обработки большого количества информации: Hive, Kafka, Hadoop, Spark.
- Разбираться в софте для визуализации: Microsoft PowerPoint, Tableau, Qlik и др.
- Знать принципы машинного обучения.
Профессия дата сайнтист новая. ВУЗы пока не предлагают обучение по этой специальности. Наиболее близкие направления: прикладная математика, математическое моделирование, анализ данных, машинное обучение. После завершения обучения по этим специальностям можно дополнительно обучиться на курсах для data scientist.