Data scientists — kim są, czym się zajmują, jakie mają obowiązki i co trzeba wiedzieć.

W dzisiejszym świecie istnieje wiele perspektywicznych i interesujących zawodów, jednym z nich jest data scientist. To właśnie ten kierunek jest obecnie dostępny dla wielu specjalistów. Data scientist to osoba, która zajmuje się analizą i przetwarzaniem danych w celu uzyskania cennych informacji i podejmowania ważnych decyzji. Zawód ten stał się szczególnie ważny w erze cyfrowej transformacji, gdzie ilości danych rosną w geometrycznej progresji.

Kim jest data scientist?

Data scientist to specjalista, który odgrywa kluczową rolę w przekształcaniu danych w wnioski, które pomagają firmie podejmować dobrze przemyślane decyzje oraz przewidywać trendy. W tym celu musi mieć analityczne myślenie, zdolności matematyczne, umiejętności programowania oraz głębokie zrozumienie dziedziny. Historia zawodu data scientist zaczyna się od statystyki, która była wykorzystywana w różnych dziedzinach wiedzy. Jednak wraz z rozwojem Internetu i mediów społecznościowych, metody statystyczne stały się niewystarczające, a pojawiła się potrzeba połączenia statystyki, programowania i analityki biznesowej.

Czym zajmuje się data scientist?

Data scientist ma wiele obowiązków, takich jak zbieranie danych, ich oczyszczanie i przetwarzanie, analiza, opracowywanie modeli uczenia maszynowego, interpretacja wyników, wizualizacja danych oraz wykorzystanie rozwiązań w pracy firmy. Ta praca wymaga umiejętności pracy z dużymi ilościami danych z różnych źródeł, a także posługiwania się umiejętnościami matematycznymi i programistycznymi. Również ważne jest umieć wyjaśniać wyniki analizy klientom lub innym specjalistom.

Co trzeba wiedzieć i jakie umiejętności musi mieć data scientist?

Aby zostać data scientist, trzeba mieć wiedzę techniczną i umiejętności. Podstawowe narzędzia do pracy data scientist to języki programowania Python i R, a także znajomość SQL do pracy z bazami danych. Ważne jest również posiadanie wiedzy z zakresu statystyki i modelowania matematycznego. Pomocne będą także umiejętności pracy z bibliotekami uczenia maszynowego (Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch), przetwarzania danych (Pandas, NumPy, Dask) oraz wizualizacji danych (Tableau, Matplotlib, Seaborn, Plotly). Oprócz tego ważne są umiejętności analitycznego myślenia, komunikatywność, zarządzanie czasem oraz kreatywność.

Gdzie można nauczyć się data science?

Istnieje kilka możliwości zdobycia wykształcenia w dziedzinie data science. Ukraińskie uczelnie, takie jak Kijowski Politechniczny Instytut, Lwowski Uniwersytet Narodowy, Charkowski Uniwersytet Narodowy, oferują odpowiednie programy. Można także studiować ten zawód na kursach, platformach edukacyjnych, takich jak Coursera, DataCamp, Udemy, lub na lokalnych kursach, np. DAN.IT Education. Ponadto, samodzielna nauka za pomocą książek i materiałów również jest opcją.

Gdzie szukać pracy jako data scientist?

Po uzyskaniu wykształcenia można szukać pracy na różnych stronach internetowych, takich jak LinkedIn, Layboard.com, lub uczestniczyć w konkursach i stażach w firmach. Warto także uczestniczyć w konferencjach IT i nawiązywać kontakty z profesjonalistami w dziedzinie data science.

Ile można zarobić jako data scientist?

Wynagrodzenie data scientist zależy od poziomu doświadczenia i miejsca pracy. Pensje mogą wynosić od 800 do 1500 dolarów miesięcznie dla stanowisk junior, od 2000 do 4000 dolarów dla stanowisk middle oraz 5000 dolarów i więcej dla stanowisk senior. W międzynarodowych firmach wynagrodzenia mogą być znacznie wyższe.

Zalety i wady zawodu data scientist

Wśród zalet zawodu data scientist jest wysoki popyt na rynku pracy, dobra pensja, dynamiczny rozwój i ciekawe zadania. Jednak są też pewne wady, takie jak wysoki próg wejścia, monotonia pracy oraz konieczność ciągłego kształcenia.

Ogólnie zawód data scientist stwarza możliwości rozwoju w wysokotemperaturowej dziedzinie oraz wniesienia znaczącego wkładu w rozwój biznesu. Jednak sukces w tym zawodzie wymaga wytrwałości, pokonywania trudności oraz ciągłego uczenia się.