Data Scientist Jobs

Знайдіть роботу Data Scientist

З розвитком IT-індустрії з'явилися нові професії, а традиційні значно трансформувалися. Наприклад, раніше аналітика була пов'язана виключно з продажами, але зараз прогнозування та оцінка даних вимагається майже всюди. Інформації стільки, що це вимагало створення окремої наукової дисципліни - робота дата-сайентиста.

Професія Data Scientist

Інтернет та бази даних - це великі обсяги неструктурованої інформації, “згруженої” на мережу. І всі кращі компанії хочуть відокремити та оцінити конкретні дані; наприклад, Інститут епідеміології хоче отримати звіт про розвиток певного вірусу, маркетингове агентство хоче знайти та розрахувати поточні тренди, а Міністерство освіти хоче знайти та порівняти академічну успішність в минулому і поточному десятилітті.

Виявляється, що посади дата-сайентистів ставлять завдання збирати та аналізувати інформацію, а в деяких випадках робити прогноз. Звичайно, без комп'ютерної технології структурувати масиви даних не вдасться. Але не думайте, що Data Scientist просто шукає інформацію та ставить її в правильний порядок.

Сучасна наука про дані працює з алгоритмами заміни людини, чатботами, штучним інтелектом і т.д., не лише у контрактній роботі, але і в дистанційній роботі. Дата-сайентист повинен володіти навичками програмування, оскільки він сам пише необхідні алгоритми.

Посади дата-сайентистів не слід плутати з бізнес-аналітиком; останній частіше базується на комерційних цілях, а не на технічній частині. Простий приклад: інтернет-магазин хоче покращити свій сервіс. Щоб оцінити продажі, лояльність клієнтів та конкурентів, менеджер запрошує бізнес-аналітика, який радить збільшити виробництво, знизити ціни або змінити підхід до просування послуг. А Дата-сайентист складе список найкращих технічних недоліків та способи їх усунення; на додаток до теорії, на практиці він здатний змінити алгоритми замовлення чи переписати чат-бота.

Де ця професія затребувана?

Вакансія Data Scientist є затребуваною там, де є дані, що підлягають структуруванню та алгоритмізації:

• Бізнес. Наприклад, спеціаліст може написати алгоритм, який спрощує збір статистичних даних.
• Банківські системи. Видача онлайн-кредитів, обробка заявок на депозити та інші банківські послуги регулюються алгоритмами, написаними дата-сайентистом.
• Транспорт. побудова оптимального маршруту, написання алгоритму для ідентифікації пробок.
• IT. Боти, пошукові системи, штучний інтелект.
• Промисловість. Прогнозування експлуатаційних збоїв або дефіциту сировини.
• Медицина. Сучасні медичні пристрої пропонують автоматичні діагнози на основі симптомів. Алгоритми аналізу допомагають лікарям індивідуально працювати з пацієнтами та призначати найефективніше лікування.
• Інші області науки. Генетика та біоінженерія не можуть обійтися без науки про дані.

Є багато сфер застосування вакансії Data Science, тому професія користується великим попитом. Якщо все ще не зовсім зрозуміло, що робить Data Scientist, ось основна послідовність його дій при отриманні конкретного завдання: 

1. Получення технічного завдання від замовника. 
2. Спеціаліст оцінює завдання та намагається виконати замовлення, використовуючи машинне навчання. 
3. Дата-сайентист шукає додаткові дані та критерії оцінки, оскільки головне - ефективність моделі. 
4. Після цього він починає програмування та навчання алгоритму. 
5. Коли модель готова, він тестує її для виконання завдання; інші спеціалісти беруть участь, наприклад ризик-менеджери. 
6. Якщо все працює так, як очікувалося, алгоритм впроваджується в виробництво. 
7. Після запуску моделі в експлуатацію, Дата-сайентист спостерігає за процесами, змінюючи чи вдосконалюючи алгоритм за потребою.

Нині робота в сфері науки про дані є однією з найвищеоплачуваних та найбільш перспективних робіт з AI в світі!