Data Scientist извлекает ценные инсайты из больших данных, строит прогнозные модели и помогает бизнесу принимать решения на основе данных. Работает с машинным обучением и статистикой
Кому подходит
Для людей
которые любят работать с цифрами
таблицами и искать закономерности в данных.
Сферы
IT
Формат работы
Удалёнка
Тип мышления
Аналитик
Основные задачи
Сбор данных
Очистка данных
анализ метрик
Построение отчётов
Визуализация данных
Поиск инсайтов.
Ключевые навыки
Python/RMachine LearningSQLStatistics
Как войти в профессию
Разобраться в роли.Сопоставьте реальные задачи профессии со своими интересами и опытом.
Собрать базу.Ориентир по времени обучения в каталоге — 6–9 месяцев.
Закрепить навыки практикой.Начните с навыков: Python/R, Machine Learning, SQL.
Проверить спрос.Изучите свежие вакансии начального уровня и требования к портфолио.
Востребованность и влияние ИИ
По сравнительной оценке ProfLens спрос на направление высокий.
Большая часть ценности связана с контекстом, ответственностью или работой с людьми.
Карьерный путь
Data Analyst → Junior DS → Middle DS → Senior DS → Lead DS → Chief Data Officer
Плюсы
+ Большой спрос+ Высокая з/п+ Гибкий формат
Минусы
− Много рутины и монотонности
Курсы для этой профессии
Реклама. Сведения о рекламодателе размещены на странице соответствующего курса.
Чтобы стать дата-аналитиком, необязательно быть математическим гением или опытным программистом. Гораздо важнее уметь задавать вопросы, искать закономерности, проверять свои выводы и объяснять сложные данные понятным языком.