Kim jest i czym zajmuje się profesjonalny data scientist?
Z punktu widzenia efektywności jego działania przedsiębiorstwa gromadzenie i analiza danych stanowi niezwykle ważną procedurę. Zajmują się tym osoby, które nazywamy data scientists. Zapraszamy do przeczytania dalszej części wpisu, z którego dowiesz się, kim tak naprawdę jest data scientist!
⠀
⠀
Data scientist – kto to tak właściwie jest?
Data scientist w języku polskim najczęściej określa się mianem analityka danych. Słowo to jednak nie oddaje pełni znaczenia tej funkcji, dlatego w Polsce najczęściej wykorzystuje się nazwę tego zawodu w języku angielskim właśnie ze względu na nieścisłości związane z jego tłumaczeniem.
Data scientist to osoba, którą również często nazywamy „mistrzem danych” – nie jest to jednak dosłowne tłumaczenie. Można również używać określenia „naukowiec danych”, aczkolwiek najbezpieczniej i najlepiej jest wykorzystywać angielski odpowiednik. Jedną z osób, która podjęła się wytłumaczenia tego zagadnienia w języku polskim, jest Norbert Ryciak, autor artykułu „Danetyka, czyli o polskim tłumaczeniu Data Science”.
⠀
Co więcej?
Data scientist to aktualnie jeden z najbardziej pożądanych zawodów w branży IT. Nic dziwnego, ponieważ osoba pracująca na tym stanowisku musi łączyć ze sobą umiejętności oraz możliwości a także ich zakresy kompetencji związane z dwoma innymi zawodami, a mianowicie:
⠀
- analityka danych
⠀
Musi przetwarzać informacje w języku zapytań wykorzystywanych niemal w każdej relacyjnej bazie danych, czyli SQL (z języka ang. Structured Query Language) z bazami noSQL, którymi jest na przykład MongoDB lub Cassandra.
⠀
- programisty
⠀
Szczególnie wiąże się to ze znajomością języków programowania, jak na przykład popularny Python z bibliotekami Pandas oraz Numpy. Również ważne są języki R oraz SAS, umiejętność pracy w systemie kontroli Git, a także znajomość informacji z zakresu sztucznej inteligencji jak na przykład deep learning oraz machine learning.
Mówiąc w największym skrócie: osoba na stanowisku data scientist to połączenie analityka danych oraz programisty.
⠀
⠀
Czym zajmuje się data scientist?
Tzw. mistrz danych zajmuje się zbieraniem, przetwarzaniem oraz analizą danych statystycznych. W kolejnych etapach działania opracowuje je, tworzy wizualizacje oraz magazynuje w przeznaczonych do tego bazach danych jednocześnie uzyskując konkretne wyniki.
⠀
Ile zarabia mistrz danych?
Według serwisu wynagrodzenia.pl w styczniu 2020 roku mediana zarobków specjalistów od data science w Polsce wynosiła od 5 880 do aż 11 480 złotych brutto. Źródło podaje, że nawet do 69% analityków danych pracuje na etacie.
Rekordowe zarobki prawdziwych specjalistów z długim doświadczeniem oraz niezwykłymi umiejętnościami z zakresu analizy danych oraz programowania to nawet 15 tys. złotych brutto miesięcznie. Statystyczny data scientist w USA zarabia ponad 120 tys. dolarów rocznie, natomiast w Niemczech do 71 750 dolarów.
⠀
Wymagania, jakie musi spełniać data scientist
Ten zawód jest niezwykle wymagający. Istnieje szereg kryteriów, które musi spełniać przyszły data scientist,aby skutecznie i poprawnie wykonywać działania ze swojego zakresu kompetencji.
Wysiłek włożony w edukację okazuje się jednak niezwykle opłacać. Data scientist może znaleźć pracę na tym stanowisku w szerokiej liczbie branż, a mianowicie w marketingu, handlu internetowym lub sektorze finansowym. Zawód wymaga jednak częstej współpracy z klientem, dlatego wymaganą umiejętnością jest także komunikatywność.
⠀
Według danych znajdujących się w raporcie IDC, w przeciągu czterech lat wydatki firm i przedsiębiorstw na analitykę danych wzrosną nawet do 203 mld dolarów. W związku z tym równolegle wzrastać będzie także zapotrzebowanie na data scientists. Do głównych cech, których oczekuje przyszły pracodawca od osoby na tym stanowisku, należą między innymi:
⠀
- kreatywność;
- umiejętność logicznego myślenia oraz wyciągania wniosków;
- komunikatywność;
- analityczny umysł;
- znajomość danego sektora biznesowego;
- znajomość szeroko rozumianych zagadnień programistycznych oraz artificial intelligence.
⠀
Warto dodać, że premiowani na stanowisko w zakładzie pracy są kandydaci, którzy ukończyli studia informatyczne lub pokrewne, a także brali udział w kursach specjalistycznych przeznaczonych dla data scientists. Atutem okaże się również zaznajomienie z algorytmami uczenia maszynowego, które ogromnie przydaje się do tworzenia predykcji oraz trenowania modeli. Oczywiście nie możemy zapomnieć także o językach programowania, SQL oraz bazach noSQL.
⠀
Jak i czy warto zostać naukowcem danych?
Aby rozpocząć karierę tzw. mistrza danych należy zdobyć konkretną wiedzę oraz umiejętności praktyczne, które są niezbędne w tym zawodzie. Oczywiście wyższe wykształcenie jest jednym z elementów ułatwiających zajęcie tego stanowiska w dowolnym miejscu pracy. Najlepszym kandydatem jest osoba, która zakończyła studia na kierunku matematycznym, informatycznym, fizycznym lub pokrewnych.
⠀
Praca data scientist nie zawsze jest taka sama. Wszystko zależy od tego, jaką specyfikę posiada dane przedsiębiorstwo. Z tego względu na stanowisku mogą również świetnie odnajdować się absolwenci studiów humanistycznych, posiadający wyżej wspomniany „analityczny umysł”.
⠀
Nie zapominajmy, że należy również posiadać specjalne zdolności niezbędne do pracy jako data scientist. Umiejętności programistyczne oraz techniczne, a także komunikacyjne to nieodłączny element tej pracy. Jeżeli aplikując na to stanowisko posiadasz certyfikaty potwierdzające Twoją znajomość języków programistycznych oraz baz SQL i noSQL, masz znacznie większe szanse na uzyskanie w tym sektorze pracy.
⠀
Czy warto zostać data scientist? Odpowiedź brzmi: tak! Wpływ trendu big data oraz konieczności zajmowania się wolumenami danych o ogromnych rozmiarach sprawia, że kwestie implementacyjno-techniczne są niezwykle ważne już przy początkowym etapie przetwarzania danych. Firmy coraz szybciej uświadamiają sobie, że zbieranie, analiza oraz przetwarzanie dostępnych danych ma dla nich duże znaczenie na każdym etapie działania przedsiębiorstwa.
⠀
Aktualnie dane są dostępne w szerokiej skali dzięki uczeniu maszynowemu, narzędziom analitycznym oraz przeznaczonym do tego bibliotekom czy platformom. Dzięki temu szukanie problemu, analiza i dobieranie rozwiązań staje się znacznie prostsze niż miało to miejsce jeszcze niedawno. Jest to powodem nieustannie rosnącej popularności zawodu, co przekłada się na większe zapotrzebowanie na specjalistów z tej dziedziny.
⠀
⠀
Podsumowanie – kim jest data scientist?
Analiza danych, wyciąganie z nich wniosków oraz szukanie korzystnych rozwiązań nie należy do łatwych zadań. Stanowisko data scientist wymaga od kandydata ogromnego zaangażowania w pracę, znajomości wielu zagadnień z dziedziny programowania i statystyki oraz umiejętności komunikacyjnych. Mimo wszystko zawód nieustannie zyskuje na popularności. Patrząc długoterminowo to właśnie data scientists będą niezwykle docenianą grupą na rynku pracy w skali globalnej.