Wie zijn datawetenschappers en waarvoor krijgen ze 300.000 roebel per maand betaald?

Wat doet een datawetenschapper

De belangrijkste taak van deze specialist is om bruikbare praktische conclusies te trekken, alleen een set gegevens te hebben en deze te kunnen analyseren.

Een datawetenschapper werkt met big data: enorme hoeveelheden informatie die ze uit verschillende bronnen halen. Bijvoorbeeld:

• in de industrie - van sensoren in mechanismen: ze meten temperatuur, druk, productiesnelheid;
• op internet - naar gebruikersgedrag: hoeveel mensen hebben een bepaalde pagina bezocht, hoeveel tijd ze hier hebben doorgebracht, op welke knoppen ze hebben geklikt, op welke advertenties ze hebben geklikt.

Met al deze gegevens weet een datawetenschapper hoe hij een prognose moet maken en helpt hij de juiste beslissing te nemen: of hij aandelen verkoopt of niet, of hij een advertentie wil lanceren en zo ja, welke, enzovoort. Hij is het die kan beoordelen hoe efficiënt het bedrijf werkt, wat het moet verbeteren, in welke richtingen het het meest winstgevend is om zich te ontwikkelen. Hij biedt een duidelijke wiskundige basis voor elke oplossing, toetst hypothesen, onderbouwt conclusies met gegevens en vindt een verband tussen schijnbaar totaal ongerelateerde gebeurtenissen.

Wie en hoe komt naar deze sfeer

Big data-analyse is een vrij jong vakgebied. Ontwikkelaars waren de eersten die hier kwamen en projecten in verschillende richtingen lanceerden: van internetmarketing en industrie tot banken en financiële systemen.

Vertegenwoordigers van het bedrijfsleven kwamen langs met de ontwikkelaars: analisten, marketeers, financiers. En wiskundigen en statistici hebben effectieve algoritmen ontwikkeld voor gegevensanalyse die eigenlijk op niet erg krachtige pc's kunnen worden uitgevoerd.

Maar met de komst van eenvoudige tools voor het verzamelen en analyseren van big data, en met de groei van rekenkracht, is de weg naar data science voor iedereen geopend. Tegenwoordig is het heel goed mogelijk om vanaf nul een big data-analist te worden, zonder technische achtergrond. IN Skillbox cursus je krijgt alle benodigde kennis en kunt deze in de praktijk toepassen. Het duurt anderhalf jaar - niet zozeer om een ​​nieuw beroep onder de knie te krijgen.

En als je al een beetje ervaring hebt met IT, wordt het nog makkelijker. In deze cursus verbeter je je ontwikkelvaardigheden voor Python en R, verbeter je je kennis van wiskunde en statistiek, Verbeter uw analytisch denken en leer hoe u echte zakelijke problemen kunt oplossen met behulp van AI en machine aan het leren. Het belangrijkste is dat er krachtige projecten in uw portefeuille verschijnen die u zullen helpen van richting te veranderen en uw inkomen te verhogen.

Voor beginnende analisten biedt de Skillbox-cursus een oppompen van technische vaardigheden. Je leert hypothesen te vormen en deze te vertalen naar efficiënte code, ruwe data te verwerken, machines te trainen en resultaten te voorspellen. Dit geeft een krachtige boost aan je loopbaanontwikkeling.

Probeer je hand

Hoeveel verdient een datawetenschapper

Tegenwoordig verzamelen toonaangevende bedrijven big data, wetende dat eventuele kosten voor de analyse en de salarissen van relevante specialisten gerechtvaardigd zijn. Dit helpt immers om snel problemen op te sporen en weg te nemen, de kwaliteit van de dienstverlening te verbeteren en nieuwe veelbelovende projecten te lanceren.

Omdat dit een nieuw veld is, zijn datawetenschappers hun gewicht in goud waard. Gebaseerd op een grootschalig salarisonderzoekMARKTONDERZOEK ANALIST analisten van verschillende richtingen in Moskou ontdekten dat de hoogste inkomens, zelfs aan het begin van hun carrière, in data science-specialisten lagen. Zelfs met minder dan een jaar relevante werkervaring verdienden ze gemiddeld minstens 100 duizend roebel. En met een ervaring van 3 tot 6 jaar in dit beroep, is een salaris van 300 duizend roebel vrij reëel.

Een beginnende datawetenschapper kan ook in het buitenland rekenen op een heel hoog salaris. Dus het gemiddelde salaris van een beginnende specialist op dit gebied in de VS.Salaris voor datawetenschapper op instapniveau is 68.054 dollar per jaar. Na aftrek van alle belastingen is dat meer dan $ 4.000 per maand.

Wat een datawetenschapper zou moeten kunnen

Een belangrijke vaardigheid is om de juiste lastige vragen te stellen. Om het onder de knie te krijgen, moet een specialist de pijn en problemen van het bedrijfsleven begrijpen, dezelfde taal met hem spreken om de nodige informatie te ontvangen.

Elke vraag roept verschillende hypothesen op - conclusies die kunnen worden getest met behulp van gegevens. Als de vraag correct is geformuleerd, kan de datawetenschapper een model bouwen om de hypothese te testen en te testen, de resultaten te krijgen en deze toe te passen op het bedrijf.

Wat technische vaardigheden betreft, komt Python als beste uit de bus - een krachtige programmeertaal met een begrijpelijke en logische syntaxis. Om het te begrijpen, hoeft u geen ervaren programmeur te zijn of op zijn minst een "techneut". Het is voldoende om de gewenste functie te kunnen oproepen en de parameters ervan in te stellen. Daarnaast zijn er veel kant-en-klare modules voor Python voor het werken met big data, modelbouw en deep learning.

Analisten van Mail.ru en HeadHunter hebben vastgesteldDatawetenschappers: essentiële vaardigheden en werkgeversvraagdat voor aspirant-big data-wetenschappers vaardigheid in Python vereist is in 54% van de vacatures. Voor een derde van de bedrijven is het vermogen van de kandidaat om met SQL te werken belangrijk, voor 17% - datamining: vaardigheid in het zoeken en verzamelen van ruwe data voor latere analyse. 15% van de vacatures besteedt aandacht aan wiskundige statistiek, 14% - data-analysemethoden.

Hoe je dit allemaal kunt leren

Om dit alles onder de knie te krijgen op een niveau dat voldoende is om een ​​baan te vinden, hoef je geen tweede hogere opleiding te volgen: de cursus “Beroep van datawetenschapper»Van Skillbox. Vanaf de eerste les leer je de basis van het werken met Python, en later beheers je ook de R-taal, die speciaal is gemaakt voor statistische gegevensverwerking. Je leert werken met verschillende Python-bibliotheken, beheerst de verschillende PostgreSQL-, SQLite3- en MongoDB-databases.

Big data-analyse is onlosmakelijk verbonden met machine learning en neurale netwerken. Daarom bevat de cursus ook frameworks voor het trainen van neurale netwerken Tensorflow en Keras, evenals vele praktische taken voor het maken van modellen voor computervisie en taalkunde.

Aan het einde Cursus u kunt ook dashboards en interactieve afbeeldingen maken om de resultaten van uw werk te visualiseren. Ten slotte implementeer je je eigen project - bouw een aanbevelingssysteem op dat aan je portfolio kan worden toegevoegd. En dit alles onder begeleiding van ervaren mentoren.

Zo weet en kun je in slechts anderhalf jaar veel meer doen dan de gemiddelde data scientist-kandidaat. En je kunt zelfs anderhalf jaar training aan de cursus toevoegen aan je ervaring met het werken met big data. Dit betekent dat je al bij de start een hoger salaris aanvraagt.

Beheers het beroep van de toekomst

Wat de kosten van studeren zijn

Dure datawetenschapstrainingen houden veel toekomstige specialisten tegen, vooral nu de economie instabiel is en de wereld nog steeds kampt met een pandemie. Maar Skillbox heeft anticrisisprijzen en betaling in termijnen. Je kunt je tot en met 31 augustus inschrijven voor de cursus “Beroep van datawetenschapper»Met 40% korting studeer je de eerste zes maanden gratis, en betaal je voor je opleiding slechts 4500 roebel per maand.

Een andere bonus voor degenen die de cursus hebben voltooid, is twee maanden Engels studeren aan de EnglishDom-school. Interactieve online lessen zullen u helpen uw niveau te verbeteren - werkgevers zullen het waarderen.

Het beroep zal over 15 jaar relevant zijn - op alle gebieden van het bedrijfsleven en in elk land ter wereld. Het zal je helpen om je reis er ook in te beginnen. Skillbox: na voltooiing van 75% van de cursus krijg je begeleiding van een persoonlijke loopbaanadviseur die je zal helpen bij de voorbereiding op interviews bij de partnerbedrijven van dit educatieve platform.