Data Scientist
Data Scientist (англ. data — данные, scientist — специалист, аналитик) — специалист по обработке данных.
Создаёт инструменты для решения различных задач. Работает на стыке трёх областей знаний: статистики, машинного обучения и программирования.
Решаемые задачи[править]
Data Scientist применяет методы науки о данных (Data Science) для больших объёмов информации. Он строит и тестирует математические модели поведения. Это помогает найти в них закономерности или спрогнозировать будущие значения[1]. На основе полученных данных специалист строит визуализации с помощью математических алгоритмов, инструментов разработки и специальных программ. Поскольку методы анализа данных универсальны, специалисты по Data Science нужны практически в любой области человеческой деятельности — от промышленности, науки и ретейла до стриминговых сервисов[2].
Необходимые компетенции[править]
Data Scientist работает на стыке трёх областей знаний — статистики, машинного обучения и программирования:
- Программирование на Python, SQL
- Математика
- Статистика
- Машинное обучение (NumPy, Scikit-learn)
- Работа с базами данных
- Владение инструментами обработки больших данных: Apache Spark и Hadoop Mapreduce
- Продуктивизация моделей
- Английский язык уровня Advanced Proficiency для чтения технической литературы
- Понимание специфики бизнеса и доменной области
Образование и обучение[править]
Профессию Data Scientist можно освоить в высших учебных заведениях по программам IT-направлений:
- «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект»
- «Математическое моделирование»
- «Аналитика и управление данными»
Также можно пройти онлайн-курсы, программа которых, как правило, рассчитана на срок от восьми до 20 месяцев.
Карьера и перспективы[править]
Согласно данным Центра компетенций Национальной технологической инициативы на базе МФТИ, в 2021 году рынок больших данных оценивался в 46 млрд долларов. Бюро статистики труда США сообщало, что к 2026 году по объёму вакансий сфера Data Science увеличится на 28 %. За последние годы количество вакансий в разных странах увеличилось почти на 500 %. Ожидается, что востребованность профессии будет только расти. В России Data Scientist преимущественно ищут финансовые и IT-компании в Санкт-Петербурге и Москве[3].
Известные специалисты[править]
Джонатан Голдман — выпускник Стэнфорда, который устроился в 2006 году в LinkedIn и построил модель, предсказывавшую владельцу аккаунта, кто из пользователей соцсети может оказаться его знакомым. Эта разработка сильно ускорила рост LinkedIn и принесла ей новых пользователей[4].
Эндрю Ын — профессор Стэнфордского университета, исследования которого сосредоточены на создании интеллектуальных систем, которые могут обучаться на основе данных. Это сложная задача, требующая понимания как человеческого поведения, так и компьютерных алгоритмов.
Питер Норвиг — американский учёный, пионер в области искусственного интеллекта, популяризировал науку о данных посредством своих книг. Также известен своим вкладом в развитие языка программирования Jscheme[5].
Андрей Бурков — директор по Data Science и руководитель группы машинного обучения в Gartner. Один из ведущих специалистов по Data Science в мире, известен своим бестселлером — «Машинное обучение без лишних слов»[6].
Примечания[править]
- ↑ Data Scientist: кто это, чем занимается и сколько зарабатывает (15 декабря 2023 года). Проверено 31 октября 2024.
- ↑ Егор Кузнецов, Юлия Слуцкая Кто такой Data Scientist рус.. practicum.yandex.ru (2023-04-27). Проверено 31 октября 2024.
- ↑ Владимир Яскин. Профессия Data Scientist. Проверено 31 октября 2024.
- ↑ Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century (1 октября 2012 года). Проверено 31 октября 2024.
- ↑ SJ Цай. Top 16 Famous Data Scientists That You Should Know (10 июля 2022 года). Проверено 31 октября 2024.
- ↑ Top 10 Data Scientists in the World - 2024 (7 октября 2020 года). Проверено 31 октября 2024.
 | Одним из источников, использованных при создании данной статьи, является статья из википроекта «Рувики» («ruwiki.ru») под названием «Data Scientist», расположенная по адресу:
Материал указанной статьи полностью или частично использован в Циклопедии по лицензии CC-BY-SA 4.0 и более поздних версий. Всем участникам Рувики предлагается прочитать материал «Почему Циклопедия?». |
|---|