Qui són els científics de dades i per què se'ls paga 300.000 rubles al mes

2024 Autora: Malcolm Clapton | [email protected]. Última modificació: 2023-12-17 03:49

Promoció

Les grans dades ajuden les empreses a guanyar milers de milions de dòlars. Per tant, els científics de dades, els analistes de big data, tenen salaris notablement superiors fins i tot a la mitjana de TI. Anem a descobrir-ho juntament amb com dominar plenament aquesta professió en un any i mig i obtenir uns 300 mil rubles (i encara més!).

Què fa un científic de dades

La tasca principal d'aquest especialista és extreure conclusions pràctiques útils, disposant només d'un conjunt de dades i poder analitzar-les.

Un científic de dades treballa amb grans dades: grans quantitats d'informació que obtenen de diverses fonts. Per exemple:

• a la indústria - des de sensors dins dels mecanismes: mesuren la temperatura, la pressió, la velocitat de producció;
• a Internet: segons el comportament de l'usuari: quantes persones han visitat una pàgina determinada, quant de temps han passat aquí, en quins botons han fet clic, en quins anuncis han fet clic.

Amb totes aquestes dades, un científic de dades sap com construir una previsió i ajudarà a prendre la decisió correcta: si vendre accions o no, si llançar un anunci i, si és així, quin, etc. És ell qui és capaç de valorar amb quina eficàcia funciona l'empresa, què ha de millorar, en quines direccions és més rendible desenvolupar-se. Proporciona una base matemàtica clara per a qualsevol solució, prova hipòtesis, recolza les conclusions amb dades i troba una connexió entre esdeveniments aparentment no relacionats.

Qui i com entra en aquest àmbit

L'anàlisi de big data és un camp força jove. Els desenvolupadors van ser els primers a venir aquí, llançant projectes en diverses direccions: des de màrqueting a Internet i indústria fins a bancs i sistemes financers.

Amb els desenvolupadors van venir representants empresarials: analistes, màrquetings, financers. I els matemàtics i els estadístics han desenvolupat algorismes efectius per a l'anàlisi de dades que en realitat es poden executar en ordinadors no molt potents.

Però amb l'arribada d'eines senzilles per recopilar i analitzar grans dades, així com el creixement de la potència informàtica, el camí cap a la ciència de dades s'ha obert per a tothom. Avui és molt possible convertir-se en un analista de big data des de zero, sense una formació tècnica. En rebràs tots els coneixements necessaris i els podràs aplicar a la pràctica. Caldrà un any i mig, no tant per dominar una nova professió.

I si ja tens una mica d'experiència en TI, serà encara més fàcil. En aquest curs, milloraràs les teves habilitats de desenvolupament de Python i R, repassaràs les matemàtiques i les estadístiques, desenvoluparàs el pensament analític i aprendràs a resoldre problemes empresarials de la vida real mitjançant la IA i l'aprenentatge automàtic. El més important és que a la vostra cartera apareixeran projectes potents que us ajudaran a canviar de direcció i augmentar els vostres ingressos.

Per als analistes principiants, el curs Skillbox proporcionarà un augment d'habilitats tècniques. Aprendràs a formular hipòtesis i traduir-les en codi eficient, processar dades en brut, entrenar màquines i predir resultats. Això us donarà un poderós impuls a la vostra carrera.

Quant guanya un científic de dades

Actualment, les empreses líders recullen big data, sabent que qualsevol despesa en la seva anàlisi i en els sous dels especialistes rellevants està justificada. Després de tot, això ajudarà a trobar i eliminar ràpidament problemes, millorar la qualitat del servei i llançar nous projectes prometedors.

Com que aquest és un camp nou, els científics de dades valen el seu pes en or. Segons els resultats d'un estudi a gran escala sobre els sous dels analistes de diverses àrees de Moscou, va resultar que els ingressos més alts, fins i tot al començament d'una carrera, són precisament els dels especialistes en ciències de dades. Fins i tot amb menys d'un any d'experiència laboral rellevant, van guanyar de mitjana almenys 100 mil rubles. I amb una experiència de 3 a 6 anys en aquesta professió, un sou de 300 mil rubles és força real.

Un científic de dades principiant també pot comptar amb un sou molt alt a l'estranger. Així, el salari mitjà d'un especialista principiant en aquest camp als Estats Units és de 68.054 dòlars anuals. Després de deduir tots els impostos, això és més de 4.000 dòlars al mes.

Què hauria de ser capaç de fer un científic de dades

Una habilitat clau és fer les preguntes difícils adequades. Per dominar-lo, un especialista ha d'entendre els dolors i problemes del negoci, parlar amb ell el mateix idioma per rebre la informació necessària.

Cada pregunta genera diverses hipòtesis: conclusions que es poden comprovar amb dades. Si la pregunta es formula correctament, el científic de dades pot construir un model per provar la hipòtesi i provar-la, obtenir els resultats i aplicar-los al negoci.

Entre les habilitats tècniques, Python destaca: un llenguatge de programació potent amb una sintaxi entenedora i lògica. Per entendre-ho, no cal ser un programador experimentat o almenys un "techie". N'hi ha prou amb poder cridar la funció desitjada i configurar-ne els paràmetres. A més, hi ha molts mòduls preparats per a Python per treballar amb grans dades, creació de models i aprenentatge profund.

Els analistes de Mail.ru i HeadHunter van trobar que el 54% de les vacants requereixen la competència de Python per als aspirants a científics de big data. Per a un terç de les empreses, la capacitat del candidat per treballar amb SQL és important, per al 17% - mineria de dades: habilitats per cercar i recopilar dades en brut per a una anàlisi posterior. En el 15% de les vacants, es presta atenció a les estadístiques matemàtiques, en el 14% als mètodes d'anàlisi de dades.

Com aprendre tot això

Per dominar tot això a un nivell suficient per trobar feina, no cal fer una segona educació superior: el curs Skillbox serà suficient. Des de la primera lliçó, aprendràs els fonaments bàsics de treballar amb Python, i més tard també dominaràs el llenguatge R, que va ser creat especialment per al processament de dades estadístiques. Aprendràs a treballar amb diverses biblioteques de Python, a dominar diverses bases de dades PostgreSQL, SQLite3 i MongoDB.

L'anàlisi de grans dades està inextricablement lligada a l'aprenentatge automàtic i a les xarxes neuronals. Per tant, el curs també inclou marcs per a la formació de xarxes neuronals Tensorflow i Keras, així com moltes tasques pràctiques per a la creació de models per a la visió per computador i la lingüística.

Un cop finalitzat, també podreu crear taulers de control i gràfics interactius per visualitzar els resultats del vostre treball. Finalment, implementeu el vostre propi projecte: creeu un sistema de recomanacions que es pugui afegir a la vostra cartera. I tot això sota la guia de mentors experimentats.

Així, en només un any i mig, sabràs i podràs fer molt més que el candidat mitjà de científic de dades. I fins i tot pots afegir un any i mig d'estudis al curs a la teva experiència treballant amb big data. Això vol dir, ja a l'inici, sol·licitar un sou més alt.

Quin és el cost d'estudiar

La cara formació en ciències de dades està aturant molts especialistes del futur, sobretot ara quan l'economia és inestable i el món encara lluita amb una pandèmia. Però Skillbox té preus anticrisi i pagament fraccionat. Fins al 31 d'agost, us podeu inscriure al curs "" amb un descompte del 40%, estudiar gratuïtament els primers sis mesos i després pagar només 4500 rubles al mes pels vostres estudis.

Un altre avantatge per als que hagin acabat el curs són dos mesos d'estudis d'anglès a l'escola EnglishDom. Les lliçons interactives en línia us ajudaran a millorar el vostre nivell; els empresaris ho agrairan.

La professió serà rellevant d'aquí a 15 anys, en totes les àrees de negoci i en qualsevol país del món. També t'ajudarà a començar el teu camí en ell: en finalitzar el 75% del curs, rebràs l'acompanyament d'un assessor personal de carrera que t'ajudarà a preparar-te per a les entrevistes a les empreses col·laboradores d'aquesta plataforma educativa.