У сучасному світі щодня генерується величезна кількість даних, які потрібно обробляти. Відповідно зростає попит на Data Scientists — фахівців, які вміють аналізувати та витягувати користь із інформації, яку приховують великі обсяги даних.
У цій статті розповідаємо, у чому полягає специфіка роботи Data Scientist, у яких сферах затребуваний цей фахівець, якими знаннями та навичками повинен володіти та яка його роль у команді ІТ-компанії.
Хто такий Data Scientist? У яких сферах затребуваний?
Data Scientist — це спеціаліст, який володіє знаннями та навичками в області програмування, статистики та машинного навчання.
Суть роботи Data Scientist — за допомогою різних інструментів здійснювати збір, аналіз, візуалізацію та інтерпретацію великих обсягів даних для виявлення закономірностей, що можуть допомогти організації у вирішенні її бізнес-проблем або визначенні стратегій розвитку.
Технологічні гіганти, як-от Amazon, Netflix, Google, Meta та Apple, використовують технології Data Science.
Спеціалісти з обробки даних затребувані у будь-яких галузях, де є великі обсяги даних та потреба в аналізі й прийнятті рішень на їх основі.
Так, спеціаліст з Data Science потрібен у сферах:
1. Фінанси та страхування
Фахівець у сфері даних розробляє моделі ризиків, допомагає робити прогноз ціни акцій або валют, аналізувати транзакції для виявлення шахрайства та ідентифікувати ризики.
2. Реклама та маркетинг
Data Science фахівець допомагає визначати цільову аудиторію, персоналізувати рекламні кампанії, прогнозувати та оцінювати ефективність маркетингових заходів, рекомендувати продукти або послуги на основі даних аналізу користувацької поведінки.
3. eCommerce
Сайентисти допомагають аналізувати поведінку користувачів, прогнозувати попит, рекомендувати товари та покращувати конверсію.
4. Медицина та фармацевтика
Data Scientists допомагають у зборі та аналізі медичних даних, розробці моделей прогнозування захворювань, епідемій, виявленні генетичних маркерів, покращенні ефективності клінічних випробувань.
5. Транспорт та логістика
Спеціалісти у сфері науки даних допомагають в оптимізації маршрутів, вдосконаленні логістики, покращенні системи громадського транспорту.
6. Освіта
Використовуючи дані, представники цієї IT-професії можуть допомогти закладам освіти розробляти більш ефективні навчальні програми, прогнозувати успішність студентів та визначати, які фактори найбільше впливають на навчальні показники.
7. Телекомунікації
Дата сайєнтисти використовують дані про споживання послуг та поведінку користувачів, щоб покращити якість обслуговування, персоналізувати пропозиції та підтримувати задоволеність клієнтів.
Це лише кілька прикладів, де можуть залучатися фахівці у сфері даних. Компанії, які використовують data-driven підхід, мають більше конкурентних переваг Наприклад, вони швидко отримують дані та на основі них можуть розуміти, чого хочуть споживачі, як можна покращити обслуговування та збільшити прибутковість бізнесу.
Різниця між Data Analysts, Data Engineers і Data Scientists
У світі даних, що постійно розширюється, завжди існуватиме попит на фахівців, які можуть ефективно працювати з цими даними. У цій області є три ключові позиції, які займаються пошуком, обробкою та аналізом даних: Data Analyst, Data Engineer та Data Scientist.
Кожна з цих позицій має свої завдання та вміння, хоча області відповідальності у них можуть перетинатися.
Data Analyst
Data Analyst (або аналітик даних) відповідає за збір, організацію, інтерпретацію та візуалізацію великого обсягу даних для подальшого прийняття компаніями обгрунтованих управлінських рішень. Вони створюють візуалізації для наочного представлення результатів своєї роботи.
Наприклад:
- Data Analyst аналізує та проводить інтерпретацію даних про продажі для виявлення трендів, вузьких місць та перспектив зростання компанії.
- Розробляє графіки, звіти, дашборди для відображення ключових показників бізнесу.
- Визначає кореляцію між різними параметрами.
- На основі виявлених відхилень рекомендує напрямки вдосконалення та варіанти оптимізації бізнес-процесів.
Data Engineer
Data Engineer (або інженер даних) працює з базами даних та інструментами для їх обробки. Він займається розробкою, побудовою та управлінням інфраструктурою зберігання та обробки даних.
Наприклад:
- Data Engineer витягує, сортує та передає аналітикам, маркетологам та іншим фахівцям дані, щоб вони могли у будь-який момент зробити запит з бази та отримати швидкий результат для подальшої обробки.
- Займається розробкою та реалізацією ETL процесів (Extract, Transform, Load) для збору даних із різних джерел, перетворення їх у відповідний формат та завантаження.
- Забезпечує безпеку, захист та конфіденційність інформації за допомогою відповідних методів шифрування та заходів безпеки.
Data Scientist
Data Scientist використовує алгоритми та статистичні моделі для аналізу даних та отримання цінної інформації. Він розробляє прогнозні моделі, проводить статистичний аналіз, виявляє складні зв’язки у великих наборах даних та надає практичні рекомендації на підставі цих відкриттів.
Наприклад:
- Data Scientist використовує алгоритми машинного навчання для розробки прогнозних моделей (моделі регресії, класифікації або кластеризації).
- Виконує A/B-тестування для оцінки ефективності нових функцій або стратегій у бізнесі.
- Розробляє моделі глибинного навчання (deep learning) для розпізнавання образів або обробки природної мови.
Відповідно до ролей компетенції цих фахівців відрізняються:
- Data Analyst повинен мати знання Excel, SQL, Tableau або Power BI.
- Data Engineer повинен знатися на Python або Scala, SQL, NoSQL, Spark, хмарних технологіях, мати досвід розробки ETL.
- Data Scientist має глибокі знання статистики та машинного навчання, математики, програмування на Python або R та мати розуміння бізнес-контексту.
Отже, Data Analyst використовує дані, щоб давати відповіді на конкретні питання бізнесу. Data Engineer забезпечує інфраструктуру та інструменти для збору та обробки даних, щоб аналітики могли працювати з ними. А фахівець у сфері даних використовує статистичні методи та алгоритми для розуміння даних та розробки моделей, що приносять цінні інсайти.
У великих проєктах ці фахівці часто співпрацюють задля забезпечення ефективної роботи з даними та отримання цінних інсайтів для бізнесу. Наприклад, Data Analyst залучає Data Engineer для створення та підтримки баз даних, на основі чого сайентист розробляє прогнозні моделі. Натомість часто у невеликих ІТ-компаніях та стартапах одна людина може виконувати усі три ролі.
У цілому Data Scientist — це свого роду фулстек, адже він має розбиратися у програмуванні, аналітиці, інженерії та машинному навчанні.
Суть роботи Data Scientist та роль в команді
Спеціаліст з обробки даних відповідає за аналіз великих обсягів даних із використанням статистичних методів та машинного навчання, метою якого є отримання цінних інсайтів, прогнозування подій, вирішення складних проблем та прийняття обгрунтованих управлінських рішень, що базуються на даних, а не на інтуїції.
Роль сайєнтиста в команді:
- Комунікація зі стейкхолдерами та командою для формулювання цілей проєкту, визначення, як дані можуть допомогти вирішити проблему та які вимоги до аналітичного рішення потрібно враховувати.
- Збір даних: Data Scientist працює з різними джерелами даних (бази даних, файлові системи, API тощо для збору відповідних даних).
- Перевірка, очищення даних, обрізання, видалення дублікатів для забезпечення їх якості та придатності для подальшого аналізу іншими фахівцями.
- Моделювання та прогнозування: спеціаліст з Data Science розробляє та використовує статистичні моделі та алгоритми машинного навчання для аналізу даних та прогнозування майбутніх подій або результатів.
- Візуалізація даних для відображення результатів аналізу та інтерпретації даних.
- Саєнтисти даних допомагають у прийнятті стратегічних рішень, виявленні можливостей для оптимізації, покращенні продуктів або послуг, вирішенні бізнес-проблем.
- Колаборація у команді з Data Engineers, Data Analysts (за наявності таких фахівців), девелоперами, QA та членами команди розробки.
Що має знати Data Scientist та якими навичками володіти
Фахівець Data Science займається збором та аналізом великих обсягів даних з метою отримання цінної інформації, виявлення закономірностей та інстайтів.
Він повинен володіти наступними знаннями та навичками.
Hard skills:
1. Програмування
Знання мов програмування необхідні для ефективної роботи з даними. Обов’язковою мовою, якою повинен володіти дата сайєнтист, є Python. Опціонально — R. Також необхідно вивчити Scala, якщо потрібно працювати із Big Data, та С++, якщо робота в ІТ пов’язана з комп’ютерним зором.
2. SQL
Знання SQL дозволяє Data Scientist працювати з базами даних, виконувати запити, витягувати, обробляти та агрегувати дані з реляційних баз даних.
3. Статистика
Data Scientist повинен мати глибоке розуміння статистичних методів та інструментів: регресія, кластерний аналіз, гіпотези, теорія ймовірностей тощо.
4. Математика
Цей працівник сфери IТ повинен розуміти, чому в одному випадку працюють одні підходи і не працюють інші та як правильно інтерпретувати отримані результати. Обов’язкові розділи: матричний аналіз, диференціальне та інтегральне числення, лінійна алгебра, дискретна математика.
5. Машинне навчання (ML)
Data Scientist повинен мати глибоке розуміння основних концепцій та алгоритмів машинного навчання і штучного інтелекту, володіти навичками побудови моделей прогнозування, класифікації та кластеризації на основі наявних даних.
6. Бібліотеки та фреймворки:
- NumPy,
- pandas,
- scikit-learn,
- TensorFlow,
- PyTorch,
- для R — dplyr, tidyr, stringr, reshape2.
Ці інструменти дозволяють виконувати завдання із обробки даних, візуалізації, статистичного аналізу та машинного навчання.
7. Бібліотеки візуалізації даних:
- Matplotlib,
- Seaborn,
- Plotly,
- Tableau,
- для R — ggplot2, rbokeh.
8. Середовище розробки Jupyter Notebook
9. Бібліотеки для роботи з Big Data
Якщо передбачається робота з великими даними, сайєнтисту знадобляться знання бібліотек:
- Apache Spark,
- Hadoop,
- Apache Flink.
10. Хмарні платформи
- Amazon Web Services
- Microsoft Azure
- Google Cloud Platform
Розуміння роботи з хмарними платформами дозволяє цьому спеціалісту працювати з розподіленими обчисленнями, зберігати та обробляти дані у великому масштабі.
11. Веброзробка
Бажано мати базові знання веб-розробки (HTML, CSS та JavaScript), які можуть бути корисними для створення інтерактивних інтерфейсів, веб додатків або демонстрації результатів аналізу даних.
Soft skills:
1. Розуміння бізнес-процесів
Науковець даних повинен розуміти контекст і потреби бізнесу. Що глибше розуміння галузі, то кращих результатів можна досягти. Так, якщо він працює в медичній сфері, він повинен мати базові знання про медицину, щоб краще розуміти дані та контекст, у якому вони використовуються.
2. Аналітичні здібності
Працівник IT-сектору, який займається обробкою даних, повинен мати здатність аналізувати складні проблеми, виділяти головні аспекти, робити припущення та перевіряти їх, розробляти логічні рішення на основі даних. Також сайєнтіст повинен мати здатність до абстрактного мислення та критичного аналізу.
3. Навички комунікації
Здатність ефективно спілкуватися із клієнтами та ІТ-командою, вміння пояснювати складні концепції простою мовою.
4. Творчий підхід
Здатність виходити за межі стандартних рішень, виявляти нові підходи та застосовувати інноваційні методи до аналізу й моделювання даних.
5. Гнучкість
Data Scientist повинен бути готовим адаптуватися до змін, працювати з різними типами даних, використовувати різні інструменти та технології, а також швидко реагувати на зміни вимог проєкту.
6. Англійська мова
Щонайменше на рівні Intermediate або Upper-Intermediate для спілкування та читання технічної документації та ІТ статей. Що вище знання англійської, то більше заробітна плата таких ІТ-спеціалістів.
7. Лідерські якості
Вони допоможуть у перспективі стати тімлідом.
Кілька слів наостанок
Даних багато, і з кожним днем їх стає все більше. А той, хто вміє їх витягувати, обробляти, знаходити користь, врешті-решт, володіти ними, завжди буде у виграші. Такою людиною і є дата сайентист.
Бажаєте стати володарем даних? ІТ-компанія Eastern Peak запрошує приєднатися до нашої команди. Відправляйте резюме, залюбки його розглянемо.
Читайте також:
