Data Scientist: описание профессии «специалист по данным», ключевые профессиональные навыки и зарплата по странам мира в 2023 году

Специалист по данным (Data Scientist) — это технический специалист, который профессионально решает бизнес-задачи по анализом данных. Он работает с большими объемами структурированных и неструктурированных данных, обрабатывая их с использованием знаний в области математики, статистики и вычислительных алгоритмов. Здесь мы подробно разберем роль специалиста по данным, необходимые профессиональные навыки и ожидаемая заработная плата в 2023 году.

Описание работы Data Scientist, его роль  и профессиональные обязанности

Специалист по данным должен знать, как решать проблемы с использованием данных, чему помогают знания математики, статистики и вычислительных алгоритмов. Буквально несколько лет назад о профессии Data Scientist мало кто знал. Что это за специалисты по данным, чем они занимаются? В силу малой известности данной специальности люди не стремились ее осваивать. В специалистах по данным было мало нужды и еще меньше признания.

Сегодня специалисты по данным поднялись по карьерной лестнице ИТ-корпораций и стали одними из ведущих, востребованных и высокооплачиваемых специалистов по всему миру. Спрос на специалистов Data Scientist значительно возрос, в первую очередь из-за развития технологий больших данных и той роли, которую большие данные играют в принятии бизнес-решений.

Исследуя науку о данных, компании могут максимизировать накопление больших данных. С этой целью специалисты по обработке и анализу данных должны получать данные, чтобы делать значимые выводы, которые они сообщают остальной команде. Data Scientist специалист должен уметь находить смысл в необработанных данных, фактах и ​​числах, а затем применять их для решения реальных проблем. Компания или организация нанимает специалиста по обработке и анализу данных для предоставления решений и предоставления основанной на фактах информации, помогающей в принятии решений.

Роль специалиста по данным в современной компании

Data Scientist специалист решает реальные проблемы компании. Эти проблемы затрагивают все области, от здравоохранения и генетических исследований до маркетинга и социальных сетей. Специалист по обработке и анализу данных может использовать данные о состоянии здоровья для определения тенденций развития заболеваний и результатов лечения в исследованиях лекарственных средств.

Специалисты также могут прогнозировать поведение аудитории социальных сетей в отношении видеорекламы на основе собранных данных. При этом маркетинговая команда получает правильные рекомендации по темам, которые они могут включить в рекламу в течение определенного сезона. Специалисты по данным не просто анализируют большие данные ; они делают еще один шаг вперед, чтобы сделать его применимым к организации для увеличения доходов, снижения производственных затрат, оптимизации рекламы и продаж и многого другого.

10 ключевых профессиональных обязанностей Data Scientist специалиста

Понимание ответственности специалиста по данным жизненно важно как для каждого начинающего специалиста по данным, так и для организации, рассматривающей возможность его найма. Это связано с тем, что их роли иногда могут пересекаться с функциями других специалистов. Тем не менее, эти десять обязанностей являются основными задачами, ожидаемыми от специалиста по данным.

• Задавать правильные вопросы для исследования

Перед специалистом по данным сначала ставится задача задать правильные вопросы. Вопросы, которые выявляют необходимость решения той или иной проблемы. Каждое подлинное исследование начинается с вопроса, который побуждает к сбору данных из правильного источника и запускает процесс открытия. Вопросы могут быть о целевой аудитории нового продукта, проблеме потребителей, привычках расходования денег в среднем возрасте в штате и др. Если специалист по данным не сделает это правильно, это повлияет на все остальные процессы.

• Извлечение данных

Извлечение данных — еще одна основная обязанность специалиста по данным. В большинстве случаев уже есть куча больших данных, состоящих из структурированных и неструктурированных данных, которые специалист по данным должен просеять, чтобы получить то, что необходимо для его дела. Специалист по данным может выступать в качестве основного сборщика данных или может получить доступ к уже собранным данным. Данные могут включать данные о посещаемости веб-сайта, историю продаж за последние годы, успехи и неудачи конкурентов на конкретном рынке, опросы, данные IoT и др.

• Очистка наборов данных

Данные в необработанном виде малопригодны; то же самое относится и к большим данным. Смесь структурированных и неструктурированных данных необходимо фильтровать, сортировать и обрабатывать до более значимого состояния. Это время, когда данные очищаются и очищаются. Например, в данных могут отсутствовать переменные, могут содержаться ошибочно записанные значения, может потребоваться удаление дубликатов и неточных данных, корректировка данных и т. д. помогите принять решение.

• Построение алгоритмов машинного обучения

Специалисты по данным отвечают за создание и разработку алгоритмов машинного обучения , а затем за обучение модели с помощью очищенных данных. Создание модели машинного обучения требует усердия, экспериментов, терпения и творчества. Специалисты по данным должны выбрать правильный алгоритм, исходя из данных и цели исследования.

• Мощная интеграция данных

Интеграция данных — это процесс объединения данных из более чем одного источника для создания единого информационного центра для различных целей. Специалист по данным также должен интегрировать данные организации из разных точек сбора и хранить их по мере необходимости.

• Проведение анализа данных

Анализ данных — одна из важных ролей специалиста по данным. Он включает использование статистических моделей и формул для выявления схожих тенденций и повторяющихся закономерностей в данных. Это также этап проверки предположений и ответов на некоторые вопросы. Анализ данных выполняется с помощью различных инструментов и программного обеспечения и требует глубоких знаний статистики и математики.

• Информирование компании

Работа специалиста по данным состоит в том, чтобы искать знания, исследуя новые технологии и инструменты, понимать, какие из них могут быть использованы компанией, и информировать о них руководство. Они также ищут новые инновационные идеи из данных для компании.

• Сотрудничество с другими командами в компании

Работа специалиста по данным не должна выполняться изолированно. Вы должны держать другие подразделения, такие как бизнес-команда, команда маркетинга, команда разработки продукта и команда ИТ, должны быть в курсе новых открытий. Они также должны держать специалистов по данным в курсе деятельности компании.

• Создание визуализаций данных

Визуализация данных является важной ролью, в которой должен уметь разбираться специалист по данным. Результаты анализа и обработки данных с использованием машинного обучения должны быть представлены неграмотным в данных членам организации, которые затем одобрят новую идею или реализуют результаты исследований. Если это не показано в формате, который легко понять, существует вероятность недопонимания. Методы визуализации данных включают использование графиков, таблиц, диаграмм и т. д.

• Предложение оптимальных решений для решения проблемных бизнес-задач

Основная обязанность специалиста по данным, независимо от того, на каком предприятии он находится, — найти ответы на проблемы компании с помощью данных.

Основные требования к опыту и проф-навыкам Data Scientist специалиста в 2023 году

Хороший специалист по данным имеет правильное сочетание жестких и социальных навыков, необходимых для работы. Это включает в себя сложные навыки, такие как:

Статистика и математика

Для специалиста по данным статистика является одним из основных навыков, необходимых для изучения данных. Статистика лежит в основе алгоритмов машинного обучения и широко применяется в программировании и исследованиях. Статистика связана со сбором данных, анализом, выводами и визуализацией результатов. Точно так же базовые математические навыки необходимы специалисту по данным, чтобы применять статистические формулы, помимо прочего.

Знание базы данных

Данные, как структурированные, так и большие данные, хранятся в базах данных. Следовательно, специалисты по данным не могут работать, не зная, как получить доступ, манипулировать, запрашивать и получать результаты из базы данных. Это требует от ученых данных изучения SQL и NoSQL, чтобы полностью владеть реляционными или нереляционными базами данных, в зависимости от обстоятельств. Специалист по данным должен быть знаком с такими базами данных, как MySQL, Oracle, Microsoft SQL, Cassandra и MongoDB.

Языки программирования и инструменты

Специалист по данным в первую очередь общался с компьютерами, а затем с людьми. Знание языка программирования является неотъемлемой частью его способности делать это. Существует множество языков программирования, и от специалиста по данным не требуется знать их все. Такие языки программирования, как R, Python, SQL p, SAS и Scala, обычно используются специалистами по данным, и они должны быть в состоянии освоить один из трех.

Python — это широко используемый язык программирования с открытым исходным кодом, в котором такие библиотеки, как NumPy и SciPy, используются специалистами по данным. Программирование на R — это бесплатное программное обеспечение, которое подходит для нескольких моделей машинного обучения и используется для статистики и графики. Еще одним примером языка программирования, который может использовать статистику для анализа данных, является SAS.

Машинное обучение

Опытный специалист по данным должен уметь понимать и применять машинное обучение для автоматизации некоторых частей обработки данных. Машинное обучение как новая технология автоматически анализирует большие объемы данных и решает проблемы, которые в противном случае могли бы оказаться непосильными для ученых.

Используя его, компьютеры могут решать проблемы и, что еще лучше, учиться на собственном опыте, чтобы улучшить решение конкретной задачи без дальнейшего участия человека. Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая заменила несколько старых статистических методов и обеспечивает большую точность.

Обработка данных

Обработка данных — это процесс очистки данных, устранения ошибок, манипулирования, объединения наборов данных и организации данных для облегчения анализа. Обработка данных является одним из основных навыков, которыми должен обладать специалист по данным. Обработка данных включает следующие шаги:

• Обнаружение данных: это помогает ученому понять данные и методы, которые можно использовать в анализе.
• Структурирование: это включает в себя организацию и реструктуризацию данных в потребляемых формах.
• Очистка данных: данные должны быть очищены, отформатированы и безошибочны.
  Обогащение данных: это включает добавление дополнительных данных к текущему набору данных, если это необходимо.
• Проверка данных: это делается для подтверждения согласованности и качества очищенных данных. После этого вы можете использовать данные для анализа.

Большие данные

Большие данные — это совокупность структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, генерируемых в огромных количествах за очень короткое время. Он описывает сложные данные, которые невозможно легко проанализировать традиционными методами. Специалист по данным должен иметь практические знания о больших данных и о том, как использовать инструменты для работы с большими данными. Некоторые из этих инструментов включают Apache Spark, Hadoop и т. д.

В дополнение к этим жестким навыкам специалист по данным должен демонстрировать некоторые жизненно важные социальные навыки. Они включают:

Коммуникативные навыки

Специалист по данным не существует в пузыре и должен уметь правильно выражать свои выводы. Они должны быть в состоянии связать свой научный опыт с повседневным деловым миром. Специалисты по данным могут работать с техническими специалистами, такими как аналитики данных и инженеры данных.

Хотя это может быть проще, специалистам по данным также придется эффективно общаться с менеджером, командой маркетинга, командой создания контента, офисным персоналом, сотрудниками в других организациях и так далее. Коммуникация — жизненно важный навык, который должен быть у каждого специалиста по данным. Эффективное общение также может повысить уровень грамотности данных среди коллег. Специалист по данным — это командный игрок, который должен иметь возможность участвовать в обмене информацией между членами команды.

Выразительная передача информации

Сторителлинг можно рассматривать как выразительный способ передачи информации. Специалисты по данным должны знать, как общаться и убедительно делиться своими результатами. Например, во время презентации специалиста по обработке данных аудитория должна иметь возможность представить результат и реакцию рынка на ожидаемое решение. Рассказывание историй — это способность ученого данных использовать методы визуализации данных для создания надежного повествования о данных для аудитории.

Адаптивность к новому

Мир быстро развивается, и поэтому необходимы навыки, чтобы идти в ногу с новыми технологиями. Так же, как несколько десятилетий назад практически не было специалистов по данным, через несколько лет могут произойти изменения в описании работы или роли специалиста по данным.

Технологические инновации продолжают ускоряться, и специалисты по данным должны идти в ногу со временем. Это сводится к тому, чтобы быть в курсе нового программного обеспечения, прорывов в машинном обучении, изменений в бизнес-тенденциях, лучших способов сбора данных и так далее. Организация, которая хочет быть на вершине своей ниши, должна быть в курсе изменений во всех областях. Это делает адаптивность обязательным навыком для специалиста по данным.

Профессиональное любопытство

Специалист по данным должен быть любопытным на профессиональном уровне. Работа требует не только давать ответы, но и задавать вопросы. Требуется большое любопытство, чтобы искать лучший способ делать вещи и получать наилучшие сведения из данных. Любознательный специалист по данным обязательно узнает больше из заданного набора данных о конкретной бизнес-задаче, чем тот, кто принимает всю информацию за чистую монету.

Зарплата Data Scientist специалиста по странам мира в 2023 году

Спрос на специалистов по данным в мире значительно вырос, как и годовое вознаграждение. Сегодня Data Scientist специалисты являются одними из самых востребованных в области информационных и технологических технологий. По-прежнему существует большой разрыв между спросом и предложением высококвалифицированных специалистов по данным, способных решать реальные бизнес-задачи. Обладая подходящим набором навыков, степенями (например, сертификатами на курсах SQL) и подтверждением опыта, опытные Data Scientist специалисты могут рассчитывать на исключительную оплату в конце года.

Ожидаемая заработная плата сильно различается в разных странах и городах. Это зависит от количества компаний в стране представляющих спрос на роль в этой области. На зарплату специалиста по данным влияет профессиональный уровень и многолетний опыт, а также опыт в любой управленческой или административной роли.

Страны мира предлагают принципиально разную оплату специалистам по обработке и анализу данных:

Индия
Диапазон зарплат в Азии огромен, к примеру в Индии — одной из мировых держав в мире в области науки о данных. В последние годы приход в страну многих мировых ИТ-компаний немного увеличило заработную плату специалистов по обработке и анализу данных. Средняя годовая зарплата Data Scientist специалиста в Индии составляет $16 285 с широким диапазоном зарплаты от $5 060 до $31 191. Зарплата в Нью-Дели в среднем это — $16 023, а в Мумбаи — $15 231.

Япония
Годовая заработная плата Data Scientist специалиста в Японии варьируется от $25 304 до $75 902 при среднем значении $53 965 (включая бонусы). Средняя зарплата специалиста в Токио составляет $53 732.

Великобритания
На британском рынке большинство работодателей, занимающихся наукой о данных базируются в Англии (91%), 8% — в Шотландии и 2% — в Уэльсе. По состоянию на 2023 год средняя зарплата специалиста по данным в Великобритании составляет около $53 904 в год. Это базовая оплата. С дополнительной компенсацией сумма может увеличивается до $59 145. Однако разброс зарплат большой, специалисты могут зарабатывать от $34 513 до $84 186. Средняя зарплата специалиста по данным в Лондоне составляет $59 757 в год — до $65 925 с дополнительной оплатой.

Германия
Средняя заработная плата специалиста по данным в Германии в 2023 году составляет $65 564 в год (включая дополнительную компенсацию). Самая низкая годовая зарплата (на основе открытых источников) составляет $49 633, а самая высокая — $80 031. Согласно последним исследованиям, к 2025 году рынок ИТ в Германии достигнет $129 млрд. Это создаст растущий спрос на технических работников и специалистов по данным.

Швейцария
Средняя зарплата Data Scientist специалиста в стране составляет $120 114 в год (включая дополнительную оплату). В зависимости от различных факторов (отраслей, профессионального опыта и компаний) эта цифра может варьироваться от $89 806 до $136 578 в год.

Россия
Специалисты по данным в России, обычно зарабатывает около 162 000 рублей в месяц. В среднем, заработная плата Data Scientist специалиста в России в регионе Москва, составляет 150 000 — 200 000 рублей в месяц. Заработная плата по стране варьируется от 82 500 руб. — до 249 000 руб.

Восточная Европа
Зарплата специалиста по обработке и анализу данных в Румынии составляет $35 042 в год. Специалисты по данным в Бухаресте зарабатывают около $43 948 долларов в год. В Болгарии средняя зарплата специалиста  составляет $30 968 в год.

Австралия
Австралийские специалисты по данным получают средний доход в размере $87 218 в год с диапазоном от $55 035 до $100 637. В Канберре средняя зарплата составляет $67 091, в других городах заработная плата значительно выше, в Сиднее $83 864 в год и в Мельбурне $80 509.

Северная Америка
Торонто, Канада — средняя зарплата по стране для этой cпециальности составляет $73 447 в год, при этом самая низкая з/п составляет $47 362, а самая высокая — $93 532.

В США средняя годовая зарплата Data Scientist специалиста составляет $122 480. Самый низкий зарегистрированный годовой доход составляет $67 550, а самый высокий $148 493 в год.

Согласно данным исследования PayScale в США базовая зарплата специалиста по данным колеблется от $70 000 до $140 000. В среднем вы обнаружите, что большинство специалистов по данным зарабатывают $98 000 без какой-либо дополнительной оплаты.

В зависимости от многолетнего опыта и продвижения по карьерной лестнице Data Scientist специалисты могут зарабатывать больше (на примере дохода Data Scientist в штатах):

• На начальном уровне специалист по данным с опытом работы менее 1 года может рассчитывать на годовую зарплату в районе $86 000.
• Специалист по данным с опытом работы более 1 года, но менее 5 лет в начале своей карьеры может заработать до $97 000 в год.
• Data Scientist специалисты с 5-9-летним опытом работы на среднем уровне карьеры обычно получают годовую зарплату около $110 852.
• Опытные специалисты по обработке и анализу данных с опытом работы более 10 лет получают больше $120 000, а те специалисты, у кого стаж более 20 лет, получают среднюю заработную плату в размере $137 000 в год.

Зарплаты специалистов по данным в разных отраслях экономики

Помимо географического местоположения, экономика и промышленность является важным фактором, влияющим на размер заработной платы Data Scientist специалиста. Рассмотрим среднюю годовую заработную плату специалистов по данным в разных секторах экономики.

Самые высокооплачиваемые отрасли для специалистов по данным:

Правительство и администрация — $138 212.
Информационные технологии — $135 760.
Юридический — $132 010.
Искусство, развлечения и отдых — $129 843.
Средняя зарплата специалиста по данным в сфере финансовых услуг составляет $128 317 в год. В сфере здравоохранения специалист может рассчитывать на получение зарплаты $125 558 в год, а в индустрии личных потребительских услуг $124 281.

В среднем диапазоне по доходу специалистов находятся следующие сектора экономики:

Сельское хозяйство — $123 798.
Менеджмент и консалтинг — $123 852.
Аэрокосмическая промышленность и оборона — $122 370.
Образование — $121 919.
В эту группу попадает большинство отраслей – страхование, производство, средства массовой информации и коммуникации и так далее.

Несколько областей экономики с более низким доходом специалистов:

Фармацевтика и биотехнологии — $119 366.
Энергетика, добыча полезных ископаемых и коммунальные услуги — $114 659.
Услуги по строительству, ремонту и техническому обслуживанию — $111 741.
Телеком — $107 080.
Маркетинг — средняя зарплата специалиста по данным — $92 425 в год.

Специалист по данным — одна из самых востребованных профессий нашего десятилетия. Согласно последнему исследованию Glassdoor, проведенному, по востребованности это профессия №3 в США, и за последние годы рост числа рабочих мест составил 480%. Для технических специалистов и профессионалов, кто занимается общими науками, технологиями, инженерией и математикой (STEM), это одна из лучших профессий сегодня.