Chi sono i data scientist e per cosa vengono pagati 300.000 rubli al mese

2024 Autore: Malcolm Clapton | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-17 04:01

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I big data aiutano le aziende a guadagnare miliardi di dollari. Pertanto, i data scientist, gli analisti di big data, hanno stipendi notevolmente superiori anche alla media IT. Scopriamolo insieme come padroneggiare appieno questa professione in un anno e mezzo e ottenere circa 300 mila rubli (e anche di più!).

Cosa fa uno scienziato dei dati?

Il compito principale di questo specialista è trarre utili conclusioni pratiche, avendo solo una serie di dati ed essendo in grado di analizzarli.

Un data scientist lavora con i big data: enormi quantità di informazioni che ottengono da una varietà di fonti. Per esempio:

• nell'industria - dai sensori all'interno dei meccanismi: misurano temperatura, pressione, velocità di produzione;
• su Internet - per comportamento dell'utente: quante persone hanno visitato una determinata pagina, quanto tempo hanno trascorso qui, su quali pulsanti hanno fatto clic, su quali annunci hanno fatto clic.

Con tutti questi dati, un data scientist sa come costruire una previsione e aiuterà a prendere la decisione giusta: se vendere o meno azioni, se lanciare un annuncio pubblicitario e se sì, quale, e così via. È lui che è in grado di valutare l'efficacia con cui funziona l'azienda, cosa deve migliorare, in quali direzioni è più redditizio svilupparsi. Fornisce una chiara base matematica per qualsiasi soluzione, verifica ipotesi, supporta le conclusioni con dati e trova una connessione tra eventi apparentemente completamente non correlati.

Chi e come entra in questa sfera

L'analisi dei big data è un campo abbastanza giovane. Gli sviluppatori sono stati i primi a venire qui, lanciando progetti in varie direzioni: da Internet marketing e industria a banche e sistemi finanziari.

I rappresentanti delle imprese sono venuti insieme agli sviluppatori: analisti, esperti di marketing, finanzieri. E matematici e statistici hanno sviluppato algoritmi efficaci per l'analisi dei dati che possono effettivamente essere eseguiti su PC non molto potenti.

Ma con l'avvento di semplici strumenti per la raccolta e l'analisi dei big data, nonché la crescita della potenza di calcolo, la strada verso la scienza dei dati si è aperta a tutti. Oggi è possibile diventare un analista di big data da zero, senza un background tecnico. In riceverai tutte le conoscenze necessarie e sarai in grado di applicarle nella pratica. Ci vorrà un anno e mezzo, non tanto per padroneggiare una nuova professione.

E se hai già anche un po' di esperienza nell'IT, sarà ancora più facile. In questo corso migliorerai le tue capacità di sviluppo di Python e R, rispolverai matematica e statistiche, svilupperai il pensiero analitico e imparerai come risolvere problemi aziendali reali utilizzando l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. Ancora più importante, nel tuo portafoglio appariranno progetti potenti che ti aiuteranno a cambiare direzione e ad aumentare le tue entrate.

Per gli analisti principianti, il corso Skillbox fornirà un pompaggio di abilità tecniche. Imparerai come ipotizzarli e tradurli in codice efficiente, elaborare dati grezzi, addestrare macchine e prevedere i risultati. Questo ti darà un potente impulso alla tua carriera.

Quanto guadagna un data scientist

Oggigiorno, le aziende leader raccolgono big data, sapendo che qualsiasi spesa sulla sua analisi e sugli stipendi dei relativi specialisti è giustificata. Dopotutto, questo aiuterà a trovare ed eliminare rapidamente i problemi, migliorare la qualità del servizio e lanciare nuovi progetti promettenti.

Poiché si tratta di un nuovo campo, gli scienziati dei dati valgono oro quanto pesano. Secondo i risultati di uno studio su larga scala sugli stipendi degli analisti in varie aree di Mosca, è emerso che i redditi più alti, anche all'inizio di una carriera, sono proprio quelli degli specialisti di data science. Anche con meno di un anno di esperienza lavorativa rilevante, hanno guadagnato in media almeno 100 mila rubli. E con un'esperienza da 3 a 6 anni in questa professione, uno stipendio di 300 mila rubli è abbastanza reale.

Un data scientist alle prime armi può contare anche su uno stipendio davvero alto all'estero. Pertanto, lo stipendio medio di uno specialista principiante in questo campo negli Stati Uniti è di $ 68.054 all'anno. Dopo aver dedotto tutte le tasse, sono oltre $ 4.000 al mese.

Cosa dovrebbe essere in grado di fare un data scientist

Un'abilità chiave è porre le giuste domande difficili. Per padroneggiarlo, uno specialista deve comprendere i dolori e i problemi dell'azienda, parlare la stessa lingua con lui per ricevere le informazioni necessarie.

Ogni domanda genera diverse ipotesi - conclusioni che possono essere verificate utilizzando i dati. Se la domanda è formulata correttamente, il data scientist può costruire un modello per testare l'ipotesi e testarla, ottenere i risultati e applicarli al business.

Tra le competenze tecniche primeggia Python, un potente linguaggio di programmazione con una sintassi comprensibile e logica. Per capirlo, non è necessario essere un programmatore esperto o almeno un "tecnico". È sufficiente poter chiamare la funzione desiderata e impostarne i parametri. Inoltre, ci sono molti moduli già pronti per Python per lavorare con big data, creazione di modelli e deep learning.

Gli analisti di Mail.ru e HeadHunter hanno scoperto che il 54% dei posti vacanti richiede la competenza di Python per aspiranti scienziati dei big data. Per un terzo delle aziende, la capacità del candidato di lavorare con SQL è importante, per il 17% - data mining: capacità di ricerca e raccolta di dati grezzi per ulteriori analisi. Nel 15% dei posti vacanti, l'attenzione è rivolta alle statistiche matematiche, nel 14% ai metodi di analisi dei dati.

Come imparare tutto questo?

Per padroneggiare tutto questo ad un livello sufficiente per trovare un lavoro, non è necessario ottenere una seconda istruzione superiore: sarà sufficiente il corso Skillbox. Dalla prima lezione imparerai le basi per lavorare con Python, e in seguito imparerai anche il linguaggio R, che è stato creato appositamente per l'elaborazione di dati statistici. Imparerai come lavorare con diverse librerie Python, padroneggiare vari database PostgreSQL, SQLite3 e MongoDB.

L'analisi dei big data è indissolubilmente legata all'apprendimento automatico e alle reti neurali. Pertanto, il corso include anche framework per la formazione di reti neurali Tensorflow e Keras, oltre a molte attività pratiche per la creazione di modelli per la visione artificiale e la linguistica.

Al termine, sarai anche in grado di costruire dashboard e grafici interattivi per visualizzare i risultati del tuo lavoro. Infine, implementi il tuo progetto: costruisci un sistema di raccomandazioni che può essere aggiunto al tuo portafoglio. E tutto questo è sotto la guida di mentori esperti.

Così, in appena un anno e mezzo, saprai e sarai in grado di fare molto di più del candidato medio di data scientist. E puoi anche aggiungere un anno e mezzo di studio sul corso alla tua esperienza di lavoro con i big data. Ciò significa, già all'inizio, richiedere uno stipendio più alto.

Quanto costa studiare

La costosa formazione in data science sta fermando molti futuri specialisti, soprattutto ora che l'economia è instabile e il mondo è ancora alle prese con una pandemia. Ma Skillbox ha prezzi anticrisi e pagamento a rate. Fino al 31 agosto puoi iscriverti al corso "" con uno sconto del 40%, studiare gratuitamente per i primi sei mesi e poi pagare solo 4500 rubli al mese per i tuoi studi.

Un altro bonus per coloro che hanno completato il corso sono due mesi di studio dell'inglese presso la scuola EnglishDom. Le lezioni online interattive ti aiuteranno a migliorare il tuo livello: i datori di lavoro lo apprezzeranno.

La professione sarà rilevante tra 15 anni - in tutte le aree di attività e in qualsiasi paese del mondo. Ti aiuterà anche a iniziare il tuo viaggio in esso: al completamento del 75% del corso, riceverai l'accompagnamento di un consulente di carriera personale che ti aiuterà a prepararti per i colloqui nelle aziende partner di questa piattaforma educativa.