В нашому матеріалі – детальний огляд професії Data Scientist з урахуванням контексту ринку праці України. Продовжуйте читати, щоб дізнатися, що впливає на зарплату фахівця, які кар’єрні можливості пропонує ця галузь, де можна здобути відповідну освіту, а також про те, що ще знадобиться для успішної кар’єри.


Скільки заробляє Data Scientist і що впливає на зарплату?


Зарплатний діапазон у цій сфері, в першу чергу, залежить від досвіду роботи – різниця між заробітками Junior Data Scientist і спеціалістами middle та senior рівнів є справді відчутною. Ще одним важливим фактором є безпосередньо навички – чим більшою кількістю технологій та інструментів володіє фахівець, тим більш цінним він є на ринку праці. Особливу роль тут відіграють знання у напрямах глибокого навчання (DL), машинного навчання (ML) та робота з Big Data.


Також потенційна зарплата Data Scientist залежить від рівня конкуренції на ринку та розміру компанії, яку спеціаліст розглядає для працевлаштування.




Професія Data Scientist: кар’єрні можливості та перспективи 


Перспективи для представників цієї професії є привабливими, а залежать вони від освіти, амбіцій та вибраної траєкторії розвитку. Попит на Data Scientist продовжує зростати. На яких позиціях можна професійно реалізуватися:


Junior – Middle – Senior


Якщо ви починаєте свій шлях з позиції Data Scientist без досвіду, в перспективі ви можете займати серйозні посади та стати старшим спеціалістом. І пам’ятайте, що кожен наступний рівень означає зовсім інший зарплатний діапазон.


Керівні посади


Фахівці, які демонструють наявність лідерських скілів і мають великий досвід роботи в галузі, можуть просунутися кар’єрними сходами до посади керівника команди (Team Lead) або навіть керівника відділу (Chief Data Scientist).


Аналітика та консалтинг


Спеціалісти, які мають потужний досвід і відповідне бажання, можуть претендувати на консалтингові ролі, допомагаючи бізнесам впроваджувати рішення для роботи з даними. Ще одним цікавим напрямом, пов’язаним з бізнес-аналітикою, є робота з покращення бізнес-процесів, що може бути дуже привабливою та високооплачуваною діяльністю.


Власні стартапи


Запуск власного продукту або проєкту, пов’язаного з даними, є дуже перспективною та прибутковою справою, але вимагає великого досвіду та певних soft skills.


Викладацька діяльність


Академічна кар’єра та викладання у навчальних закладах або на курсах, можливо, не приносить високий прибуток для Data Scientist, але може стати цікавим досвідом і ще одним варіантом професійної реалізації.


Крім того, ви також можете розглянути можливість зміщення фокуса на напрямок штучного інтелекту, дата-інжиніринг, архітектуру даних тощо.


Освітні можливості: де здобути необхідні знання, скіли та компетенції?


Щоб стати Data Scientist, ви можете розглянути вступ до ВНЗ України на такі спеціальності:«‎‎Системний аналіз», «Комп’ютерні науки» або «‎‎Прикладна математика». В рамках цих напрямів вивчається освітньо-професійна програма Data Science, а здобутий диплом за спеціалізацією «Науки про дані» або «Аналіз даних» дозволить вам працювати за фахом.


Якщо ви розглядаєте класичну вищу освіту, то можете подати документи, наприклад, в КПІ імені Ігоря Сікорського, КНУ імені Тараса Шевченка, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут» або Національний університет «Львівська політехніка».


Обов’язки Data Scientist та необхідні навички також можна вивчити та засвоїти на освітніх курсах. Сьогодні безліч платформ (наприклад, Coursera або Udemy) пропонують як онлайн, так і офлайн-навчання – підготовка буде менш ґрунтовною, але може стати достатньою для успішної кар’єри.


Що слід зазначити в резюме, щоб відгукнутися на вакансії Data Scientist?


    

  • Освіта. Це може бути як вища освіта у виші, так і курси за відповідним напрямом діяльності.
    • 

  • Досвід. Data Science є доволі широкою галуззю, тому важливо вказати конкретну посаду та професійний рівень, а також основні зобов’язання та ключові досягнення.
    • 

  • Реалізовані проєкти. Ви можете окремо розказати про проєкти, якими особливо пишаєтеся, зазначивши залучені технології та використані інструменти, а також результати.
    • 

  • Технічні навички. Тут ви можете зазначити мови програмування, бази даних, бібліотеки, компетенції в галузях машинного навчання та аналізу даних, інструменти Big Data, хмарні технології тощо.
    • 



Також можете розказати про свої soft skills, але пишіть те, якими ви є насправді, а не те, що є, на вашу думку, важливим для посади.


Створити резюме у конструкторі robota.ua


Особисті якості, які є важливими для Data Scientist


Data Science – діяльність, яка вимагає не тільки технічного бекґраунду, а й великої кількості різних м’яких навичок. Тож, які навички допоможуть ефективно виконувати обов’язки та побудувати успішну кар’єру в Data Science?


Аналітичний склад розуму


Робота зі складними даними, пошук закономірностей і розв’язання нестандартних викликів – основне, до чого має бути готовий Data Scientist.


Критичне мислення


Ви маєте вміти дивитися на ситуацію під різними кутами, оцінювати рішення з різних поглядів і постійно перевіряти все.


Терпіння та увага до деталей


Посадові обов’язки вимагатимуть від вас посидючості, сконцентрованості та точності.


Комунікативні здібності


Ви маєте робити так, щоб складні технічні речі були зрозумілими для ваших колег з інших відділів.


Креативність


Іноді вам доведеться застосовувати творчий підхід і шукати нові рішення для старих задач.


Галузь Data Science є динамічною та швидкозмінною, а це значить, що ви маєте бути гнучкими та відкритими до нових знань, легко адаптуватися та постійно вчити щось нове.


Тренди та майбутнє професії


Data Science є однією з найперспективніших і найприбутковіших галузей – те, чим займається Data Scientist, є цінним і дуже важливим для сучасного бізнесу. І ця тенденція з нами, швидше за все, надовго. Що для нас готує ця сфера в найближчому майбутньому?


    

  • Штучний інтелект і машинне навчання. Ці технології проникають у всі бізнес-процеси, а від Data Science безпосередньо залежить робота з цими системами.
    • 

  • Big Data. Робота з великими даними є пріоритетом у всьому світі – Data Scientists тут грають важливу роль у процесах обробки, аналізу та зберігання.
    • 

  • Конфіденційність. Приватність даних завжди є критично важливою, а сьогодні це питання стає особливо гострим. Data Scientists повинні спиратися на закони про захист даних і стандарти професійної етики у своїй діяльності.
    • 

  • Cloud-технології. Хмарні сервіси стрімко розвиваються та продовжують пропонувати нові рішення для роботи з даними. Data Scientists відкриваються можливості для управління великими обсягами даних і масштабування обчислень.
    • 



Сьогодні бізнеси все більше визнають важливість даних для успішної роботи всіх процесів, а це значить, що Data Scientists будуть ставати ще більш потрібними в найближчому майбутньому. Тут мова йде про стратегічну роль у розвитку компаній і повну трансформацію бізнес-операцій.


Актуальні вакансії для Data Scientist 


Читайте ще: Робота перекладача: перспективи, зарплати, поради та актуальні вакансії