Эксклюзив

Почему data scientist — профессия будущего

31 октября 2015, 12:00
Увеличить размер шрифта Увеличить размер шрифта

Cтремительное развитие новых информационных технологий требует привлечения соответствующего персонала. Неудивительно, что сегодня профессия data scientist считается одной из самых востребованных и перспективных в ИТ-среде

По данным консалтинговой компании McKinsey Global Institute, к 2018 году только в США понадобятся дополнительно 190 тысяч специалистов по данным. Кроме того, McKinsey предполагает, что менеджерам среднего звена в скором времени также будут необходимы базовые навыки работы с данными. Другими словами, если вы не помешаны на анализе информации, то через десять лет вам просто не найдется места на руководящих должностях.

Сегодня профессия data scientist по-прежнему окружена массой мифов. Чаще всего специалист по анализу данных представляется эдаким универсальным солдатом, способным решать разноплановые задачи, стоящие перед аналитиками. Или другая крайность — когда с этой профессией связывают почти любого ИТ-специалиста, работающего с данными.

Для начала нужно определиться в понятиях. Согласно Wikipedia, data science — раздел информатики, изучающий проблемы анализа, обработки и представления данных в цифровой форме. Другими словами, это объединение традиционных методов информатики по проектированию и разработке баз данных, обработке данных в условиях больших объемов, статистических методов, методов интеллектуального анализа данных и т.д. С начала 2010-х годов, во многом благодаря популяризации концепции "больших данных", специализация data scientist считается одной из самых привлекательных, высокооплачиваемых и перспективных профессий.

В чем же заключаются основные навыки специалистов data scientist? Это в первую очередь способность находить логические связи в системе собранной информации и на основании этого принимать те или иные бизнес-решения. Именно такое сочетание компетенций определяет ценность профессионала по изучению данных. Что касается используемых технологий, то специалисты data scientist, как правило, в своей работе применяют такие аналитические инструменты, как визуализация данных, машинное обучение, распознавание скрытых взаимосвязей, подготовка данных, текстовая аналитика и т.д.

Среди ключевых обязанностей специалиста data scientist я бы выделил следующие:

  • сбор больших объемов разрозненных данных и приведение их в более удобный формат
  • решение бизнес-задач, связанных с использованием продвинутых методов обработки данных
  • работа с различными языками программирования, в том числе с SAS, R и Python
  • специализированные знания в области статистики, в том числе статистических тестов и статистического распределения
  • владение продвинутыми аналитическими инструментами, такими как машинное обучение и текстовая аналитика
  • поиск скрытых связей и закономерностей в данных, а также анализ основных тенденций
  • понимание бизнес-запросов своей организации, глубинный опыт в соответствующей бизнес-сфере

Однако речь идет не только о программировании. Помимо вышеперечисленных задач, специалист data scientist должен быть связующим звеном между всеми участниками бизнес-процесса, другими словами — говорить на одном языке как с аналитиками и разработчиками, так и с ключевыми сотрудниками, руководством компании и ее собственниками.

Где готовят таких специалистов в мире? В первую очередь, это традиционные вузы. Кроме того, курсы по анализу данных есть практически во всех ведущих университетах США и Европы. Искать подобные образовательные программы также можно на таких порталах, как Coursera и edX. Например, SAS Academy for Data Science предлагает шестинедельную программу по подготовке специалистов data science и Big Data.

Зачастую мировые вендоры также создают совместные образовательные программы с ведущими университетами мира. В Украине это Академическая программа SAS, которая проводится совместно с "Институтом системного прикладного анализа" НТУУ "КПИ". Однако у нас пока нет системного подхода к этой профессии, никто не готовит таких специалистов, в то время как во всем мире на них уже есть реальный спрос. И я считаю, что у нашей страны есть отличный потенциал в их подготовке.

Важный момент — привлечение специалиста data scientist должно быть потребностью бизнеса, а не просто данью моде. Как понять, когда бизнес готов нанять такого профессионала? Для этого необходимо ответить на следующие вопросы:

  • Речь идет о больших объемах данных и сложных задачах, которые должны быть решены? Как правило, эти специалисты востребованы в таких отраслях, как финансы, госсектор и фармацевтика.
  • Ценны ли данные для компании? Есть ли в компании "место" для аналитики?
  • Готова ли компания к переменам? Это касается как руководителей и собственников, так и рядовых сотрудников.

На мой взгляд, через 3-4 года базовые навыки data science будут необходимы любому менеджеру среднего звена. Это как английский язык сегодня — уже не конкурентное преимущество, а необходимое требование.

Кроме того, data scientist — это профессия изменений, и международный бизнес, который уже сегодня стоит на пороге этих самых изменений, столкнется с потребностью в таких специалистах в первую очередь. Основные доходы наша компания получает от телекома, финансового сектора и ритейла. Сегодня это наиболее динамично развивающиеся отрасли, поэтому, на мой взгляд, именно им в скором времени и потребуются специалисты data science и в Украине.

Автор: Руслан Костецкий Руслан
Костецкий
директор компании "SAS Украина"

По материалам: "Дело"
Раздел: >
Теги: образование , программисты

Главные новости от delo.ua
Поздравляем! Вы подписались на рассылку от delo.ua
Читайте также
Комментарии Facebook
Комментарии
Вход

Если у Вас до сих пор нет аккаунта на Дело - зарегистрируйтесь

Мнения
Курсы валют
покупка продажа НБУ
USD USD - - 25.82
EUR EUR - - 30.08
RUB RUB - - 0.43
Цены на топливо
ДТ СПБТ
Донецкая область 22.85 11.89
Киевская область 22.17 10.73
Львовская область 21.95 11.07
Популярные теги
3G
web-T::CMS. Проверенные решения Хостинг-партнер
Хостинг сайтов - MiroHost
© 2005-2017 Ekonomika Communication Hub.
Все права защищены
Тел.: 044 585 58 91/92
Узнай, как перепечатывать новости, и смело используй материалы из новостной ленты портала Delo.ua

— Материалы, которые отмечены этим знаком, публикуются на правах рекламы. За содержание рекламы ответственность несут рекламодатели.