Kim są naukowcy zajmujący się danymi i za co im płaci się 300 000 rubli miesięcznie?

2024 Autor: Malcolm Clapton | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2023-12-17 04:07

Promocja

Big data pomaga firmom zarabiać miliardy dolarów. Dlatego analitycy danych, analitycy danych big data, mają wynagrodzenia zauważalnie wyższe niż nawet średnia IT. Zastanówmy się razem z tym, jak w pełni opanować ten zawód za półtora roku i zdobyć około 300 tysięcy rubli (a nawet więcej!).

Czym zajmuje się analityk danych

Głównym zadaniem tego specjalisty jest wyciąganie przydatnych praktycznych wniosków, mając jedynie zestaw danych i potrafiąc je przeanalizować.

Analityk danych pracuje z dużymi zbiorami danych - ogromnymi ilościami informacji, które pozyskuje z różnych źródeł. Na przykład:

• w przemyśle - z czujników wewnątrz mechanizmów: mierzą temperaturę, ciśnienie, szybkość produkcji;
• w Internecie – według zachowań użytkowników: ile osób odwiedziło daną stronę, ile czasu na niej spędziły, jakie przyciski kliknęli, jakie reklamy kliknęli.

Mając te wszystkie dane, analityk danych wie, jak zbudować prognozę i pomoże podjąć właściwą decyzję: czy sprzedać akcje, czy nie, czy uruchomić reklamę, a jeśli tak, to jaką, i tak dalej. To on jest w stanie ocenić, jak efektywnie firma działa, co musi poprawić, w jakich kierunkach najbardziej opłaca się rozwijać. Daje wyraźną matematyczną podstawę dla każdego rozwiązania, testuje hipotezy, podpiera wnioski danymi i znajduje związek między pozornie zupełnie niepowiązanymi zdarzeniami.

Kto i jak wchodzi w tę sferę?

Analityka Big Data to dość młoda dziedzina. Jako pierwsi przybyli tu deweloperzy, uruchamiając projekty w różnych kierunkach: od marketingu internetowego i przemysłu po banki i systemy finansowe.

Wraz z deweloperami przybyli przedstawiciele biznesu: analitycy, marketerzy, finansiści. A matematycy i statystycy opracowali skuteczne algorytmy do analizy danych, które można uruchomić na niezbyt wydajnych komputerach PC.

Jednak wraz z pojawieniem się prostych narzędzi do zbierania i analizowania dużych zbiorów danych, a także wzrostem mocy obliczeniowej, droga do nauki o danych otworzyła się dla wszystkich. Dziś można zostać analitykiem big data od podstaw, bez zaplecza technicznego. U nas otrzymasz całą niezbędną wiedzę i będziesz mógł ją zastosować w praktyce. Opanowanie nowego zawodu zajmie półtora roku - nie tyle.

A jeśli masz już chociaż małe doświadczenie w IT, będzie jeszcze łatwiej. Na tym kursie poprawisz swoje umiejętności programowania w Pythonie i R, odświeżysz matematykę i statystykę, rozwiniesz myślenie analityczne i nauczysz się rozwiązywać rzeczywiste problemy biznesowe za pomocą sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Co najważniejsze, w Twoim portfolio pojawią się potężne projekty, które pomogą Ci zmienić kierunek i zwiększyć przychody.

Dla początkujących analityków kurs Skillbox zapewni pompowanie umiejętności technicznych. Dowiesz się, jak stawiać hipotezy i przekładać je na wydajny kod, przetwarzać surowe dane, trenować maszyny i przewidywać wyniki. To da ci potężny impuls do twojej kariery.

Ile zarabia analityk danych

W dzisiejszych czasach wiodące firmy zbierają big data, wiedząc, że wszelkie wydatki na ich analizę i wynagrodzenia odpowiednich specjalistów są uzasadnione. W końcu pomoże to szybko znaleźć i wyeliminować problemy, poprawić jakość usług i uruchomić nowe obiecujące projekty.

Ponieważ jest to nowa dziedzina, naukowcy zajmujący się danymi są na wagę złota. Zgodnie z wynikami szeroko zakrojonego badania wynagrodzeń analityków w różnych obszarach w Moskwie okazało się, że najwyższe dochody, nawet na początku kariery, mają właśnie specjaliści data science. Nawet mając mniej niż rok odpowiedniego doświadczenia zawodowego, zarabiali średnio co najmniej 100 tysięcy rubli. A przy doświadczeniu od 3 do 6 lat w tym zawodzie pensja 300 tysięcy rubli jest całkiem realna.

Początkujący analityk danych może również liczyć na naprawdę wysoką pensję za granicą. Tak więc średnia pensja początkującego specjalisty w tej dziedzinie w Stanach Zjednoczonych wynosi 68 054 USD rocznie. Po odliczeniu wszystkich podatków to ponad 4000 dolarów miesięcznie.

Co powinien umieć specjalista ds. danych

Kluczową umiejętnością jest zadawanie właściwych trudnych pytań. Aby go opanować, specjalista musi rozumieć bóle i problemy biznesu, rozmawiać z nim tym samym językiem, aby otrzymać niezbędne informacje.

Każde pytanie generuje kilka hipotez - wniosków, które można przetestować za pomocą danych. Jeśli pytanie jest sformułowane poprawnie, data scientist może zbudować model do przetestowania hipotezy i przetestowania jej, uzyskania wyników i zastosowania ich w biznesie.

Wśród umiejętności technicznych na czoło wysuwa się Python - potężny język programowania o zrozumiałej i logicznej składni. Aby to zrozumieć, nie trzeba być doświadczonym programistą, a przynajmniej „techem”. Wystarczy umieć wywołać żądaną funkcję i ustawić jej parametry. Ponadto istnieje wiele gotowych modułów dla Pythona do pracy z big data, budowania modeli i głębokiego uczenia się.

Analitycy Mail.ru i HeadHunter odkryli, że 54% wakatów wymaga znajomości języka Python od aspirujących naukowców zajmujących się big data. Dla jednej trzeciej firm ważna jest umiejętność kandydata do pracy z SQL, dla 17% - data mining: umiejętność wyszukiwania i zbierania surowych danych do dalszej analizy. Na 15% wakatów zwraca się uwagę na statystykę matematyczną, w 14% na metody analizy danych.

Jak się tego wszystkiego nauczyć?

Aby opanować to wszystko na poziomie wystarczającym do znalezienia pracy, nie musisz zdobywać drugiego wyższego wykształcenia: wystarczy kurs Skillbox. Od pierwszej lekcji poznasz podstawy pracy z Pythonem, a później opanujesz również język R, który został stworzony specjalnie do statystycznego przetwarzania danych. Dowiesz się, jak pracować z kilkoma bibliotekami Pythona, opanować różne bazy danych PostgreSQL, SQLite3 i MongoDB.

Analiza big data jest nierozerwalnie związana z uczeniem maszynowym i sieciami neuronowymi. Dlatego też kurs zawiera również frameworki do trenowania sieci neuronowych Tensorflow i Keras, a także wiele praktycznych zadań do tworzenia modeli dla wizji komputerowej i lingwistyki.

Po zakończeniu będziesz również mógł budować kokpity i interaktywne grafiki do wizualizacji wyników swojej pracy. Na koniec realizujesz własny projekt - budujesz system rekomendacji, który możesz dodać do swojego portfolio. A wszystko to pod okiem doświadczonych mentorów.

W ten sposób w ciągu zaledwie półtora roku będziesz wiedzieć i być w stanie zrobić znacznie więcej niż przeciętny kandydat na analityka danych. Możesz nawet dodać półtora roku nauki na kursie do swojego doświadczenia w pracy z dużymi danymi. Oznacza to, że już na starcie staraj się o wyższą pensję.

Jaki jest koszt nauki

Kosztowne szkolenia z zakresu data science powstrzymują wielu przyszłych specjalistów, zwłaszcza teraz, gdy gospodarka jest niestabilna, a świat wciąż zmaga się z pandemią. Ale Skillbox ma antykryzysowe ceny i płatności w ratach. Do 31 sierpnia możesz zapisać się na kurs „” z 40% zniżką, uczyć się za darmo przez pierwsze sześć miesięcy, a następnie płacić tylko 4500 rubli miesięcznie za studia.

Dodatkowym bonusem dla osób, które ukończyły kurs, są dwa miesiące nauki języka angielskiego w szkole EnglishDom. Interaktywne lekcje online pomogą Ci poprawić Twój poziom - pracodawcy to docenią.

Zawód będzie aktualny za 15 lat - we wszystkich dziedzinach biznesu iw każdym kraju na świecie. Pomoże Ci również rozpocząć w nim swoją przygodę: po ukończeniu 75% kursu otrzymasz akompaniament osobistego doradcy zawodowego, który pomoże Ci przygotować się do rozmów kwalifikacyjnych w firmach partnerskich tej platformy edukacyjnej.