Специалист Data Science: плюсы и минусы выбор профессии

Специалисты по Data Science, которых чаще называют аналитиками данных или дата-сайентистами, сегодня востребованы рынком труда как никогда раньше. Эта профессия появилась около 10 лет назад, но уже успела захватить весь мир. Количество информации растёт с каждым годом, и прежние статистические методы уже не справляются с обработкой всех имеющихся данных.

Нужны принципиально иные подходы и методики, применимые в ряде отраслей. Их разработка и внедрение – и есть задача дата-сайентистов – квалифицированных и высокооплачиваемых специалистов.

Общая информация

Дата-сайентисты обычно работают в тех отраслях, где необходимо изучать большие данные (т.н. биг-дату). Чаще всего речь идёт о стартапах, научно-исследовательских организациях, предприятиях крупного бизнеса и IT-компаниях.

Методы работы с разными данными почти универсальны и применимы к разным сферам, что только увеличивает востребованность данной профессии.

В бизнесе аналитик данных – это специалист, способный принести пользу каждому подразделению:

Для маркетологов – изучает данные с карт лояльности и определяет, кому из клиентов какой товар может потребоваться.
Для кадровиков – определяет, кто из сотрудников планирует уволиться на основе анализа их активности в течение рабочего дня.
Для продажников – предполагает, как изменится спрос на товар в ближайшем сезоне.
Для производственного отдела – даст рекомендации по работе с оборудованием по сведениям с датчиков.
Для логистов – оптимизирует и сократит маршрут доставки по данным с GPS-трекеров.
Для юристов – поможет точнее распознать сложные и устаревшие документы.

Главная отрасль, в которой должен разбираться дата-сайентист – это математика. От него ждут хороших познаний в теории вероятности, математическом анализе, линейной алгебре, статистике и пр. Он должен уметь строить математические модели, чтобы быстро вычислять закономерности на практике и применять их в будущем.

Аналитик данных работает с базами данных, что требует от него знания языка SQL. Не лишним будет освоить Python с основными библиотеками и фреймворками к машинному обучению. Более опытные дата-сайентисты, решающие сложные задачи, учат другие языки программирования.

Плюсы работы

Аналитик данных – не просто очередная модная профессия. В этом ремесле немало особенных преимуществ, как-то:

Востребованность профессии. С каждым годом бизнес всё яснее понимает важность аналитики данных. Однако качественных специалистов в этой отрасли всё ещё очень мало. Работодатели вынуждены едва ли не сражаться за каждого более-менее подходящего кандидата. Многие готовы трудоустроить даже новичка в аналитике данных и самостоятельно его выучить и натаскать на практических занятиях.
Высокая заработная плата. Аналитик данных вполне может получать в месяц до 120 тысяч рублей и выше. Конечно, здесь очень многое зависит от его хард-скиллов, опыта, возможностей самого работодателя, но в целом ситуация на рынке такова, что дата-сайентисты – одни из самых высокооплачиваемых специалистов.
Удалённая работа. Аналитик данных не относится к тем специалистам, чьё физическое присутствие в офисе жизненно необходимо для полноценной работы. Если дата-сайентист может эффективно организовать рабочий процесс дома, то с удалёнкой у него не возникнет никаких проблем. Многие работодатели уже сразу указывают в вакансиях на должность аналитика данных, что работа будет строго удалённой.
Постоянное развитие. Аналитика данных – новое и всё ещё слабо разведанное направление в бизнесе. Внутри этой отрасли ещё много незанятых ниш, которые ждут своих специалистов. Дата-сайентисту всегда будет куда расти и развиваться в профессиональном плане. В его работе нет потолка, по достижении которого можно дальше до самой пенсии почивать на лаврах. Аналитик данных не просто может, но и должен постоянно самосовершенствоваться в профессиональном плане, иначе конкуренты быстро обойдут его, и он останется не у дел.

Минусы работы

Среди всех недостатков профессии дата-сайентиста особенно выделяются следующие:

Сложности с освоением. Сейчас очень многие пытаются переучиться на аналитика данных, но удаётся это далеко не всем. Запас знаний для того, чтобы построить успешную карьеру в этой отрасли, слишком высок. Чтобы усвоить все навыки и умения, требуется немало времени. Немногие проходят курс освоения профессии аналитика данных до конца, большинство устают месяцами изучать непростые хард-скиллы и сдаются.
Постоянное обучение. Современные технологии обновляются ежедневно, постоянно появляется что-то новое. Дата-сайентист должен непрерывно следить за инновационными технологиями и вовремя их осваивать. Представители этой профессии вынуждены учить что-то новое до момента полного прекращения карьеры. Малейшее промедление или заминка в этом процессе приведёт к тому, что аналитика данных на рынке начнут теснить его более подкованные конкуренты. Им будут доставаться самые интересные и высокооплачиваемые проекты.
Нерешаемые задачи. Данный недостаток проистекает из предыдущего. Многие аналитики данных слишком долго пользуются устаревающими методиками, считая, что они всё ещё актуальны и эффективны. Но рано или поздно методика полностью устареет и перестанет отвечать тем требованиям, которые когда-то к ней предъявлялись. Дата-сайентист должен быть готов, что подобное может случиться в самый неподходящий момент. От него требуется быть всегда готовым оперативно разработать новую, более актуальную методику.
Непредсказуемость итогов. До начала работы с той или иной моделью аналитик данных ещё не знает, будет ли она эффективна. Вполне может быть, что модель, представляющаяся вполне успешной и подходящей, не решит тех задач, для которых она создана. Поэтому от представителя данной профессии требуется сохранять терпение на всех этапах работы и быть готовым к регулярным неудачам и провалам на рабочем месте.
Большинство аналитиков данных трудятся в крупных компаниях в составе больших отделов. Задачи, решаемые в таких предприятиях, обычно массивны и не могут быть выполнены одним человеком. Ввиду этого их разделяют на более мелкие задания и распределяют по всей команде. В таких условиях бывает сложнее выделить результат, достигнутый отдельным членом отдела. С одной стороны, это не позволяет свалить коллективную вину команды на одного козла отпущения, но с другой стороны, подобный подход к делу нередко развращает сотрудника. Он начинает халатно и безответственно относиться к своей работе, понимая, что даже в случае неудачи его не накажут.

Вывод

Отрасль бизнес-аналитики – одна из самых перспективных на сегодня. Год от года она будет только развиваться и обретать популярность. Поэтому тем, кто хочет свою жизнь с обработкой биг-даты, следует застолбить за собой место в отрасли уже сегодня.

Дата-сайентист должен разбираться в математике лучше остальных, обладать аналитическим складом ума, мастерски владеть логикой. От него требуется умение моментально выстраивать в голове сложные логические комбинации. Аналитик больших данных должен любить свою работу и хотеть развиваться в ней постоянно. Только такой человек сумеет построить успешную карьеру в этой среде.