Профессия: data-scientist

- Илья Павлов
  
  Автор Викиум

От названия этой профессии веет фантастическими фильмами про цифровое будущее и великих ученых, которые меняют мир (а то и Вселенную целиком!) до неузнаваемости. Меж тем, Data Scientist — это специалист, которого можно встретить в различных современных компаниях и корпорациях. Ему не нужны пробирки, межгалактические летающие аппараты и даже белый халат исследователя.

Наука, которой занимается дата сайнтист, — это обработка, анализ и хранение big data, то есть колоссальных по своему масштабу объемов данных. Эта межотраслевая дисциплина находится на стыке различных наук — математики, статистики, информатики, экономики…

В целом, профессия совсем молодая — ей чуть более 10 лет с момента официальной регистрации в качестве академической дисциплины.

Если подсчитать общий объем информации, проходящей ежедневно через сервера компаний во всем мире, то получатся многие тысячи петабайт. Со столь огромными массивами данных известные миру средства математической статистики не справятся. К тому же, данные неоднородны и постоянно обновляются.

Чтобы решать задачи с такими объемами данных, и необходим Data Scientist. Вся его деятельность направлена на извлечение нужной информации из разных источников, определение неочевидных закономерностей, обработку их методами интеллектуального анализа. На основе этого и принимаются грамотные бизнес-решения. Data Scientist трудится не за одним компьютером: в его подчинении целый кластер серверов.

Применительно к плоскости бизнеса Data Scientist занимается также анализом потребительского поведения, персонализацией продуктов, выявлением возможных рисков, составлением отчетов, прогнозов, презентаций данных.

Плюсы и минусы профессии

К плюсам можно отнести следующее:

одна из самых перспективных и актуальных профессий в современном мире;
востребованность (даже острый дефицит!). Такие специалисты незаменимы в технологических сферах, IT-отрасли, медицине, банках, телекоме, торговых сетях, в избирательных кампаниях;
высокооплачиваемость;
необходимость постоянного, неустанного развития, самостоятельная выработка новых методик обработки, анализа и хранения информации.

А вот какие можно выделить условные минусы:

для такой сложной профессии нужен особый склад ума
свыше 60% известных миру методов и идей могут не сработать в такой деятельности — необходимо все время генерировать новые решения
а для этого требуется повышенная усидчивость и терпение, а также нестандартное креативное мышление.

Обучение

Спрос на специалистов по работе с большими объемами данных в мире удовлетворен всего на 30 процентов. Российские вузы не справляются с подготовкой подобных профессионалов в нужном объеме. В ряде технических университетов только недавно появилась программа подготовки магистров «по науке о данных и менеджменту».

В целом, освоить эту профессию сегодня можно в МГУ им. Ломоносова, на образовательной программе «Техносфера» (Mail.Ru Group), в МФТИ, в НИУ ВШЭ, в Школе анализа данных Яндекс, а также в западных университетах Южной Калифорнии, Окленда, Вашингтона, в Имперском колледже Лондона.

Но диплом о высшем образовании и сертификаты об окончании бизнес-школ — это минимальные требования. Для успешной работы необходим богатый практический опыт, решение реальных задач по Big Data.

Важные качества

Специалисту по данным необходимо видеть глубже, чем остальные. Он обязан находить логические связи в больших объемах данных, проводить количественный анализ, принимать взвешенные решения. А главное — подвергать все сомнению!

Некоторые курсы Викиум станут отличным подспорьем в воспитании в себе этих качеств. Особо рекомендуем обратить внимание на «Целеполагание», «Думай как предприниматель», «Развитие внимания», «Творческое мышление» и, конечно, «Критическое мышление» (эта программа как раз учит подвергать все сомнению и объективно смотреть на окружающую действительность).