Data Scientist – вероятная профессия будущего. Реальность и мифы
Data Science – наука, занимающаяся анализом больших объём информации с целью получения полезных данных, на основе которых можно принимать действия по улучшению бизнеса. Специалист в этой сфере называется Data Scientist. В наше время это очень востребованная профессия, которая обросла массой мифов. Часть из них мы развеем вместе с экспертами SkillFactory.
реклама
Профессионалы в сфере Data Science могут похвастаться высокой заработной платой. Но для того, чтобы этого добиться, нужен опыт работы. У Junior-специалистов ставки будут поскромнее. Однако, несомненным плюсом Data Science является высокий потолок зарплат, обусловленный необходимостью в креативном подходе. Ведь, как мы писали вначале материала, универсальной модели, которая сразу удовлетворит всех клиентов, пока что не существует.
Согласно исследованию Академии больших данных MADE и портала HH.ru, специалисты по анализу данных — одни из самых востребованных на рынке. В 2019 году вакансий в области анализа данных стало больше в 9,6 раза, чем в 2015 году. Спрос на дата-сайентистов постоянно растёт, как и их зарплаты (в среднем — 140 000 рублей).
реклама
Некоторые люди уверены, что специалисты в области Data Science занимаются созданием SkyNet, ИИ, который в конечном счёте займётся уничтожением всего живого. На самом деле до создания такого искусственного интеллекта нам ещё далеко, а Data Scientist занимается разработкой более приземлённых кейсов, призванных упростить жизнь как людей, так и корпораций. Современный ИИ предсказуем, поскольку действует в заданных рамках. Программы только предлагают возможные решения, в то время как за анализ и имплементацию отвечают живые люди.
Не менее распространённый миф заключается в том, что искусственный интеллект сможет лишить людей работы. Даже если вы просто напишите слово «робот» в поиске и откроете вкладку «Новости», то найдёте несколько заметок, в которых аналитики говорят, когда ИИ сможет заменить живую силу и какие профессии исчезнут первыми. Однако, искусственный интеллект, на самом деле, без людей далеко не уйдёт. По крайней мере по причине того, что именно человек занимается его обучением.
реклама
Кто-то уверен, что в профессии Data Scientist нет ничего сложного – нужно лишь вставить отсутствующий знак в уже готовый код и всё сразу же заработает. Это ещё один распространённый миф. Такое мнение тоже далеко от истины, а характерно оно тем, кто посмотрел несколько видео в YouTube и не стал вникать в суть. В действительности это практически не будет работать. А причина заключается в том, что до сих пор не была разработана универсальная методика, которая дала бы возможность создать нейросеть, удовлетворяющую запросы всех групп клиентов.
Чтобы быть профессионалом и иметь хороший доход, нужно освоить базовые навыки (Python, SQL, Linux и статистика), Machine Learning и Data Engineering. Это доступно студентам полноценного курса по Data Science с фокусом на практические задачи.
реклама
Следующий миф выплывает из предыдущего и касается сроков изучения Data Science. Нельзя стать хорошим специалистом за три месяца. Но при этом обучиться с нуля – можно. Для того чтобы начать свой путь в освоении профессии Data Scientist, не обязательно знать языки программирования. Ведь всему этому можно научиться, выбрав правильный курс.
Системный подход, изучение языков программирования, обучение от действующих экспертов профессии, объединение теоретических знаний и практических занятий – это то, что нужно новичку, чтобы сделать карьеру в Data Science. Если к этому добавить поддержку с карьерного центра, как на курсе Профессия Data Scientist от SkillFactory, то трудоустройство вам гарантировано.
Получите новую профессию со скидкой 50%. Акция действует до 23 сентября 2020 года. Сейчас самое время начать путь к вершинам в востребованной профессии.
Лента материалов
Соблюдение Правил конференции строго обязательно!
Флуд, флейм и оффтоп преследуются по всей строгости закона!
Комментарии, содержащие оскорбления, нецензурные выражения (в т.ч. замаскированный мат), экстремистские высказывания, рекламу и спам, удаляются независимо от содержимого, а к их авторам могут применяться меры вплоть до запрета написания комментариев и, в случае написания комментария через социальные сети, жалобы в администрацию данной сети.
Комментарии Правила