Кем работать в Data Science: подборка 7 профессий 

Data Science — это область знаний, которая объединяет статистику, математику, программирование и аналитику, чтобы извлекать полезную информацию и знания из больших данных. 

Рассказываем, какие специалисты работают в этой сфере, чем конкретно занимаются и сколько зарабатывают.

Data Scientist

Data Scientist, или дата-сайентист — это специалист, который использует статистику, машинное обучение и программирование для построения математических моделей поведения. Это помогает найти в них закономерности или спрогнозировать будущие значения. Например, показатели спроса на конкретные товары.

Какие задачи выполняет Data Scientist

1. Сбор данных: работает с большими объемами информации из различных источников.
2. Анализ данных: использует математические модели и алгоритмы машинного обучения, которые находят закономерности в данных.
3. Визуализация данных: превращает сухие цифры в понятные графики и диаграммы, чтобы сделать информацию более понятной для пользователей
4. Построение моделей прогнозирования: создает и применяет модели для предсказания поведения пользователей, выявления мошеннических операций и других аналитических задач.
5. Тестирование и оптимизация моделей: проверяет модели на наличие ошибок и недостатков, а также дорабатывает их для повышения точности прогнозов.

Основные скилы для работы по профессии

• Программирование: владение Python (включая библиотеки, например Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow) и SQL. Опционально знание R и скриптовых языков для автоматизации задач.
• Математика и статистика: знание теории вероятностей, статистического анализа, линейной алгебры и методов оптимизации.
• Базы данных и Big Data: работа с реляционными и нереляционными базами данных (например, PostgreSQL, MongoDB) и инструментами для обработки больших данных (например, Hadoop, Spark).
• Моделирование и машинное обучение: создание и использование моделей для регрессии и классификации, знание основных алгоритмов ML (например, линейная регрессия или деревья решений), технологий глубокого обучения.
• Визуализация данных: создание графиков и диаграмм с помощью инструментов, таких как Matplotlib, Seaborn, Plotly, и работа с инструментами для бизнес-анализа, например Tableau и Power BI.
• Коммуникационные навыки: умение ясно представлять результаты анализа, писать отчеты и документацию, работать в команде.
• Критическое мышление: навыки анализа данных для выявления закономерностей, формулирования гипотез и проведения тестирования моделей.

Сколько зарабатывает Data Scientist

По данным Хабр.Карьеры медианная зарплата Data Scientist составляет 196 000 рублей. Стажеры при этом могут рассчитывать на уверенные 55 000, а опытные специалисты — перешагнуть далеко за 200 000 рублей.

Data Analyst

Data Analyst — это специалист, который преобразует сырые данные в полезную информацию. Он не просто смотрит на цифры, а формирует из них выводы: выявляет тренды и паттерны, которые помогают принимать обоснованные решения в разных сферах.

В отличие от дата-сайентиста, который занимается прогнозированием будущих событий, дата-аналитик изучает информацию по событиям, которые уже произошли. Например, результаты рекламной кампании. Его основная задача — исследовать данные, извлекать инсайты, находить причины тех или иных показателей и предлагать рекомендации для улучшения.

Какие задачи выполняет Data Analyst

1. Сбор данных: работает с различными источниками данных, такими как базы данных, файлы и внешние сервисы, а также использует API для получения данных из различных приложений и платформ.
2. Очистка и подготовка: занимается очисткой и подготовкой данных, чтобы они были точными и пригодными для анализа.
3. Анализ: использует статистические методы и инструменты визуализации (например, Tableau или Power BI) для выявления значимых тенденций и закономерностей.
4. Создание отчетов: создает понятные отчеты и визуализирует результаты анализа для сотрудников компании, которые принимают решения на их основе.

Основные скилы для работы Data Analyst

• Технические навыки:
  • Владение Python (включая библиотеки Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow) и SQL. Опционально знание R и скриптовых языков для автоматизации задач.
  • Работа с реляционными и нереляционными базами данных (например, PostgreSQL, MongoDB) и инструментами для обработки больших данных (например, Hadoop, Spark).
  • Создание графиков и диаграмм с помощью инструментов, таких как Matplotlib, Seaborn, Plotly, и работа с инструментами для бизнес-анализа, например Tableau и Power BI.
  • Знание теории вероятностей, статистического анализа, линейной алгебры и методов оптимизации.
• Аналитическое мышление: умение видеть за цифрами реальные проблемы и возможности.
• Внимание к деталям и усидчивость: малейшая ошибка может привести к неверным выводам.

Сколько зарабатывает Data Analyst

Медианная зарплата аналитика данных составляет 140 000–150 000 рублей. При этом пользователи Хабр.Карьеры сообщают, что специалист уровня junior может рассчитывать на оклад около 100 000 рублей, а топовые специалисты получают в три раза больше.

Business Intelligence (BI) Analyst

BI-аналитик, или бизнес-аналитик — это дата-аналитик, который специализируется на задачах бизнеса. Он также работает с большими массивами данных — запросами пользователей, показателями продаж, результатами рекламных кампаний, делает выводы и помогает бизнесу выстраивать правильную стратегию развития.

Какие задачи выполняет BI Analyst

1. Сбор данных: работает с различными источниками данных, от внутренних баз до внешних маркетинговых исследований.
2. Анализ данных: использует мощные инструменты и методы анализа — Qlik Sense, SAP BusinessObjects, Sisense, — которые превращают сырые данные в полезную информацию.
3. Визуализация данных: создает отчеты и дашборды для визуального представления информации.
4. Прогнозирование: на основе исторических данных строит прогнозы и помогает компаниям планировать будущее.
5. Поддержка принятия решений: предоставляет рекомендации для руководства на основе полученных инсайтов.

Основные скилы для работы BI Analyst

• Знание инструментов BI: с помощью Tableau, Power BI или QlikView аналитик создает мощные визуализации.
• Навыки программирования: знание SQL для работы с базами данных, а также Python или R.
• Бизнес-знания: понимание принципов бизнеса помогает лучше интерпретировать данные и давать более точные рекомендации.
• Аналитическое мышление: умение видеть закономерности и делать выводы из большого объема данных.

Сколько зарабатывает BI Analyst

Junior-специалист в области бизнес-аналитики зарабатывает около 88 000 рублей, а middle — уже в два раза больше.

Data Architect

Data Architect — это специалист, который проектирует инфраструктуру данных компании и управляет ею. Основная задача архитектора данных — спроектировать систему, с помощью которой можно управлять данными так, чтобы они были легко доступны, надежно защищены и приносили пользу компании.

На российском рынке профессия архитектора данных пока встречается только в крупных компаниях, поэтому его обязанности часто выполняет дата-инженер, ИТ-архитектор или аналитик.

Какие задачи выполняет Data Architect

1. Проектирование баз данных: создает логические и физические модели базы данных, которые помогают хранить, быстро находить и использовать информацию в соответствии с потребностями компании.
2. Настройка ETL-процессов: настраивает процессы извлечения, объединения, преобразования и загрузки данных (ETL — Extract, Transform, Load) для создания единого хранилища.
3. Создание хранилищ данных: улучшает производительность и настраивает систему хранения данных для быстрого доступа к ним, последующего анализа, составления отчетов и принятия управленческих решений.
4. Безопасность: обеспечивает защиту конфиденциальной информации, например шифрование, настройка прав доступа, резервное копирование и т. д.
5. Поддержка пользователей: помогает аналитикам и разработчикам в использовании базы данных.

Основные скилы для работы по профессии

• Знание баз данных: для разработки и управления системами хранения специалист должен разбираться, как работают реляционные (например, MySQL, PostgreSQL) и NoSQL базы данных (например, MongoDB).
• Понимание принципов построения распределенных систем: как строить и поддерживать системы, которые работают на множестве серверов или в разных дата-центрах. 
• Навыки работы с хранилищами данных: Amazon Redshift или Google BigQuery для организации и хранения больших объемов данных, которые можно использовать для анализа.
• Проектирование ETL-процессов: умение настраивать процессы извлечения, преобразования и загрузки данных (ETL) для того, чтобы собирать информацию из разных источников, приводить их в нужный формат и загружать в хранилище.
• Знание языков программирования: в основном знание SQL, но также могут понадобиться Python или Java для настройки сложных процессов обработки.
• Работа с облачными технологиями: знание платформ, таких как AWS, Google Cloud или Microsoft Azure для хранения и обработки данных.
• Понимание принципов безопасности данных: владение методами шифрования, управления доступом и другими методами информационной безопасности для защиты данных от утечек.

Сколько зарабатывает Data Architect

В среднем Data Architect может рассчитывать на зарплату от 150 000 рублей в месяц. В крупных компаниях, особенно в сфере IT или финансов, эта цифра может быть значительно выше.

Data Engineer

Data Engineer, или инженер данных, — это специалист, который занимается реализацией и поддержанием архитектуры данных, разработанной дата-архитектором. 

Как мы уже упомянули, часто Data Engineer совмещает обязанности архитектора, поэтому список задач специалиста зависит от конкретной компании.

Какие задачи выполняет Data Engineer

1. Реализация архитектуры данных: проектирует хранилища данных, обеспечивает их производительность и масштабируемость.
2. Разработка ETL-процессов: разрабатывает и поддерживает процессы извлечения, трансформации и загрузки данных из различных источников.
3. Автоматизация обработки данных: настраивает системы для автоматического сбора, обработки и анализа данных, включая мониторинг и уведомления.
4. Интеграция моделей машинного обучения: в некоторых компаниях — внедряет новые модели и дообучает старые.

Основные скилы для работы Data Engineer

• Знание языков программирования: владение языками Python и Scala для разработки и автоматизации процессов.
• Работа с SQL и базами данных: глубокие знания SQL, работа с реляционными и колоночными базами данных.
• Понимание облачных сервисов: опыт работа с облачными платформами (AWS, GCP, Azure) для управления инфраструктурой и данными
• Владение технологиями Big Data: работа с экосистемой Hadoop, включая Spark, Hive, HDFS.
• Понимание DevOps-практик: умение использовать методы DevOps для автоматизации процессов, управления версиями и обеспечения надежности и безопасности систем.

Сколько зарабатывает Data Engineer

Data Engineer выполняет сложные задачи, поэтому его медианная зарплата выше, чем у коллег, которые работают с данными. Даже начинающий специалист может рассчитывать на зарплату больше 100 000 рублей.

Database Developer

Database Developer, или разработчик баз данных — это специалист, который занимается проектированием, созданием и поддержкой баз данных, а также разработкой приложений, которые используют эти базы данных. Такие системы могут хранить огромные объемы информации — от клиентских записей до сложных аналитических материалов. 

Какие задачи выполняет Database Developer

1. Проектирование баз данных: создает структуры базы данных с учетом всех требований бизнеса.
2. Создание и настройка базы данных: разрабатывает и настраивает базы с использованием систем управления базами данных (СУБД), таких как MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server и др., оптимизирует их производительность.
3. Разработка запросов и хранимых процедур: пишет SQL-запросы для извлечения, вставки, обновления и удаления данных, разрабатывает хранимые процедуры, триггеры и функции для автоматизации задач и обработки данных.
4. Поддержка и обновление: обеспечивает бесперебойную работу базы, вносит изменения и обновления по мере необходимости.
5. Безопасность данных: настраивает механизмы безопасности для защиты данных от несанкционированного доступа.

Основные навыки для успешной карьеры

• Знание SQL: это основной язык для работы с реляционными базами.
• Понимание архитектуры БД: знание различных типов БД (реляционные,NoSQL) и их применения.
• Знание популярных СУБД: MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server и др. и их особенностей.
• Навыки программирования: владение языками программирования, такими как Python, Java или C#, для написания скриптов и разработки приложений, работающих с базами данных.
• Работа с инструментами разработки и администрирования БД, такими как phpMyAdmin, SQL Server Management Studio и др.
• Понимание методов обеспечения безопасности данных, таких как шифрование и контроль доступа.
• Аналитическое мышление: способность анализировать проблемы, находить их причины и быстро их решать.

Сколько зарабатывает разработчик баз данных

Разработчику баз данных предлагают в среднем 87 000 рублей на позиции junior с возможностью роста в два раза на позиции middle. Медианная зарплата специалиста — выше 200 000 рублей.

ML Engineer

ML Engineer занимается разработкой и внедрением моделей машинного обучения. Он создает и обучает интеллектуальные модели, которые способны делать прогнозы или принимать решения на основе данных.

Какие задачи выполняет ML Engineer

1. Сбор данных: собирает данные из различных источников информации.
2. Предобработка данных: очищает данные для анализа — удаление пропущенных значений, нормализация и преобразование данных.
3. Разработка моделей: использует различные алгоритмы машинного обучения (например, линейную регрессию, деревья решений или нейронные сети) и создает модели для решения конкретных задач.
4. Тестирование моделей: проверяет точность модели на тестовых наборах данных перед ее внедрением.
5. Внедрение моделей: интегрирует модель в систему или приложение для использования конечными пользователями после успешного тестирования.
6. Мониторинг и обновление моделей: регулярно проверяет и обновляет модели на основе новых данных для поддержания их эффективности.

Основные навыки для работы ML Engineer

• Знание языков программирования: владение Python, а также R — дополнительное преимущество.
• Математика и статистика: понимание линейной алгебры, статистики, вероятностных распределений и методов оптимизации, которые нужны для разработки и настройки моделей.
• Знание алгоритмов и моделей машинного обучения, таких как линейные регрессии, деревья решений, понимание работы нейронных сетей.
• Навык обучения и настройки моделей: выбор алгоритмов и архитектур моделей, их обучение на данных, настройка гиперпараметров, проведение экспериментов для оптимизации модели и ее валидации.
• Работа с большими данными (Big Data): навыки сбора, очистки, предобработки и анализа данных, используя инструменты и библиотеки, такие как Pandas и SQL.
• Инструменты и библиотеки — опыт использования библиотек, таких как NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow и PyTorch, владение инструментами для визуализации данных, например Matplotlib и Seaborn.
• Командная работа и коммуникация: способность работать в команде, писать качественную документацию и отчеты, взаимодействовать с разработчиками, аналитиками и бизнес-стейкхолдерами.
• Исследования и инновации: умение изучать и применять новые методы и технологии в машинном обучении, основываясь на последних научных исследованиях.

Какие бывают виды ML-инженеров

В профессии искусственного интеллекта и машинного обучения есть несколько специализаций, вот основные из них: 

• Deep Learning Engineers — работают с глубокими нейронными сетями. Они создают модели, которые могут распознавать изображения или генерируют тексты. Например, они участвовали в создании автомобиля Tesla на автопилоте и продолжают обучение алгоритмов.
• NLP Engineers — фокусируются на обработке естественного языка. Их задачи включают создание чат-ботов или систем перевода текста (например, Google Translate).
• Prompt Engineers — относительно новая специальность, которая связана с развитием больших языковых моделей (LLM) вроде GPT. Занимаются оптимизацией запросов (промптов) для получения качественных результатов.
• CV Engineers — разрабатывают системы, которые анализируют визуальные данные, такие как изображения и видео (к примеру, Face ID на iPhone).
• Reinforcement Learning Engineers — работают с моделями, которые обучаются через взаимодействие с окружающей средой. Обучение с подкреплением активно применяется в робототехнике, игровой индустрии и других областях.

Сколько зарабатывает ML Engineer

Вилка заработка у ML-разработчика большая. Зарплата будет зависеть от квалификации и специализации. На стажировке обещают платить около 62 тысяч рублей, на позиции junior — 113 000 рублей, а верхний заработок может достигать 500 000 рублей.

Как начать карьеру в Data Science

Направление Data Science вряд ли возглавит список профессий для быстрого входа в IT, потому что требует глубокого понимания математики, знания языков программирования. Получить знания можно несколькими способами.

Учиться самостоятельно. На YouTube или бесплатных курсах можно получить базу для старта в профессии. Этот способ подойдет тем, у кого есть образование и опыт в IT, а также специалистам, которые уже работали в сфере DS. 

Пройти курсы. Отличный вариант для тех, кто хочет получить готовый материал, а также обратную связь от практикующих специалистов-кураторов. Из плюсов: собрано только все самое нужное, чтобы войти в профессию. Из минусов: для начала карьеры по сложным специальностям, таким как Data Architect, курсов может быть недостаточно, поскольку требуется большой опыт работы с данными.

Магистерская программа по Data Science. Подойдет тем, кто любит разбираться в предмете «от и до». Это хороший способ получить фундаментальную и теоретическую подготовку от опытных преподавателей, а также практические навыки для реальных бизнес-задач. Такой формат обучения предлагает, например, онлайн-магистратура ТГУ и Skillfactory «Науки о данных». Здесь можно получить доступ к вычислительным ресурсам, библиотекам, а также к сообществу преподавателей и студентов.