• Курсы
  • IT-интернатура
  • Проекты учеников
  • Истории успеха
  • О нас
  • Мероприятия
  • Блог
Получить консультацию Оставить заявку

Бесплатная карьерная консультация

Заполните форму и наш специалист свяжется с вами в ближайшее время! Выслушает вас, поможет выбрать направление и ответит на все вопросы.

Заботливый подбор программы

Заполните форму и наш специалист свяжется с вами в ближайшее время! Выслушает вас, поможет подобрать программу обучения и ответит на все вопросы.

Оставьте заявку

Заполните форму и наш специалист свяжется с вами в ближайшее время! Если у вас будут вопросы, мы обязательно на них ответим.

Оставьте заявку в интернатуру

Заполните форму и наш специалист свяжется с вами в ближайшее время! Если у вас будут вопросы, мы обязательно на них ответим.

Задайте вопрос

Заполните форму и обязательно оставьте ваш telegram. Наш специалист ответит вам в мессенджер ближайшее время!

Имя
Телефон

Профессия Data scientist

Data scientist - это специалист, который анализирует и интерпретирует большие объемы данных с помощью различных методов, алгоритмов и инструментов. Он использует статистические модели, машинное обучение и другие техники для извлечения ценной информации и предсказания будущих тенденций. Data scientist также разрабатывает алгоритмы и модели, помогающие бизнесу принимать обоснованные решения на основе данных.


По данным аналитиков IT-академии Lad на 20 мая 2025 года сейчас на рынке в большей степени востребованы специалисты junior++ и middle.

Intern (0-1) - специалисты с опытом работы от 0 до 1 года (фактически это Junior).

Junior (1-3) - специалисты с опытом работы от 1 до 3 лет (фактически это Junior+ и начинающий Middle).

Middle (3-6) - специалисты с опытом работы от 3 до 6 лет (фактически это Middle+ и начинающий Senior).

Зарплата Data scientist

Аналитики IT-академии Lad рассчитали среднюю и медианную зарплату Data scientist на 20 мая 2025 года.


Медианная зарплата
Средняя зарплата

Технические навыки начинающего Data scientist (Харды)

  • Знание языков программирования для анализа данных, таких как Python или R.
  • Опыт работы с библиотеками для машинного обучения и обработки данных (напр., scikit-learn, PyTorch, Pandas, NumPy).

  • Опыт визуализации данных с использованием инструментов вроде Matplotlib, Seaborn или интерактивных платформ (например, Superset, Tableau, Power BI).

  • Опыт работы с SQL и базами данных.

  • Понимание и опыт использования алгоритмов машинного обучения и статистического анализа для решения задач прогнозирования, классификации и кластеризации.

  • Знание методов оптимизации и регуляризации моделей.

  • Опыт работы с системами обработки больших данных (например, Hadoop, Spark).

  • Опыт применения методов тестирования и валидации моделей.

  • Навыки работы со скриптами, автоматизация задач и использование систем контроля версий (напр., Git).

Таблица востребованности навыков Data scientist
на 20 мая 2025 года


Специалистом в этой области стать довольно сложно - очень высокий порог входа. В большинстве случаев необходимо высшее образование в области компьютерных наук, прикладной математики, статистики, физики или смежных дисциплин.

Задачи Data scientist в IT-компании

  1. Сбор и предварительная обработка данных:

    • Подключение к различным источникам данных для сбора нужной информации.

    • Очистка данных от ошибок и аномалий.

    • Объединение данных из разных источников.

    • Нормализация и трансформация данных для подготовки к анализу.

  2. Анализ данных:

    • Исследование данных с целью поиска закономерностей и взаимосвязей.

    • Применение статистических методов для оценки гипотез.

    • Визуализация данных с помощью графиков, диаграмм и интерактивных дашбордов.

    • Сегментация данных и анализ пользовательского поведения.

  3. Моделирование и машинное обучение:

    • Разработка и обучение предиктивных моделей для прогнозирования, классификации или кластеризации.

    • Проведение экспериментов для определения наиболее эффективных алгоритмов и параметров моделей.

    • Обучение рекомендательных систем и алгоритмов распознавания образов.

  4. Тестирование и внедрение моделей:

    • Тестирование моделей на отложенной выборке и с помощью кросс-валидации.

    • Интеграция разработанных моделей в продуктовую среду.

    • Оценка эффективности внедренных моделей и их корректировка.

  5. Работа с большими данными:

    • Использование технологий работы с большими данными (например, Hadoop, Spark).

    • Оптимизация обработки больших объемов данных для выполнения вычислений и анализа в реальном времени.

  6. Коммуникация и взаимодействие с командой и заинтересованными сторонами:

    • Подготовка отчетов и презентаций для руководства и отделов компании.

    • Взаимодействие с инженерами, разработчиками и бизнес-аналитиками для внедрения аналитических решений.

    • Понимание бизнес-задач и перевод их в аналитические задачи.

  7. Постоянное обучение и следование трендам:

    • Освоение новых инструментов и методологий в области анализа данных и машинного обучения.

    • Следование актуальным трендам и передовым технологиям в области Data Science.

  8. Улучшение качества данных и управление данными:

    • Разработка методик и процедур улучшения качества данных.

    • Участие в создании политик и процедур управления данными на уровне организации.

С кем взаимодействует Data scientist

Data Scientist (специалист по анализу данных) в организации будет взаимодействовать с несколькими командами и отделами:

  1. IT-отдел и инженеры по данным (Data Engineers):

    • Для обеспечения доступа к данным и их надежного хранения.

    • Совместная работа по разработке инфраструктуры для обработки и анализа данных.

  2. Продуктовые команды:

    • Для понимания бизнес-требований и целей продукта.

    • В целях интеграции аналитических моделей в продукт и оценки их влияния на пользовательский опыт.

  3. Отдел маркетинга:

    • Для проведения сегментации клиентов и оценки эффективности маркетинговых кампаний.

    • Для анализа поведения пользователей и оптимизации рекламных стратегий.

  4. Отдел продаж:

    • Для анализа продаж и прогнозирования спроса.

    • Для оптимизации ценообразования и увеличения конверсии.

  5. Финансовый отдел:

    • Для предсказания и анализа финансовых рисков.

    • Для оптимизации затрат и улучшения финансовых показателей компании.

  6. Руководство компании (например, C-level менеджеры):

    • Для подготовки отчетности и предоставления доказательной базы для принятия стратегических решений.

    • Для оценки эффективности и ROI подразделений компании.

  7. Отдел качества (QA) и тестирования:

    • Для обеспечения качества данных и разработанных моделей.

    • Для валидации и тестирования моделей до их внедрения.

  8. Отдел по работе с клиентами (Customer Service):

    • Для анализа обратной связи от клиентов и улучшения качества сервиса.

    • Для уменьшения оттока клиентов и улучшения удовлетворенности клиентов.

  9. Research & Development (R&D):

    • Для разработки новых продуктов и услуг на основе данных.

    • Для исследования и применения новых технологий в области Data Science и машинного обучения.

  10. Отдел HR и подбора персонала:

    • Для анализа корпоративных данных и улучшения процессов найма, удержания и оценки сотрудников.

    • Для предсказания потребности в новых сотрудниках и оптимизации штатного расписания.

Взаимодействие с разными командами требует от специалиста по анализу данных не только технических знаний, но и хороших коммуникативных навыков, а также способности понимать бизнес-задачи и переводить их в аналитические задания.

Личные качества. Софты

Сейчас работодатель в равной степени с хардами оценивает софты кандидата. И вам обязательно нужно их прокачивать.

 

Аналитический склад ума. Обоснование: Data Scientist должен уметь эффективно анализировать большие объемы информации, выявлять скрытые закономерности и делать обоснованные выводы, что поможет в решении сложных задач.


Внимание к деталям. Обоснование: Внимание к мелким аспектам данных и процессов анализа поможет избежать ошибок и повысить точность результатов исследований.


Коммуникативные навыки. Обоснование: Эффективное общение с коллегами из разных отделов позволит точнее понимать задачи и успешно интегрировать аналитические решения в общую бизнес-стратегию.


Проактивность. Обоснование: Инициативность в поиске новых подходов и решений в области анализа данных и выход за рамки заданных задач приведет к инновациям и улучшению работы всего предприятия.


Умение работать в команде. Обоснование: Способность эффективно взаимодействовать в команде ускоряет процесс разработки и внедрения моделей, а также помогает приобретать новые знания от коллег.


Способность к критическому мышлению. Обоснование: Критическое оценивание своих результатов и результатов работы других позволяет улучшать качество и надежность аналитических выводов.


Организованность. Обоснование: Умение планировать своё время и работу с данными способствует повышению эффективности и способности справляться с множеством задач одновременно.


Творческий подход. Обоснование: Творчество помогает находить нестандартные решения аналитических задач и содействует инновационному развитию продуктов и услуг компании.


Способность к обучению. Обоснование: Постоянное освоение новых инструментов, методологий и технологий обеспечит актуальность навыков и методов работы в быстро меняющейся среде Data Science.


Умение убеждать. Обоснование: Способность убедительно донести результаты своей работы до заинтересованных сторон поможет в принятии важных стратегических решений и ускорит внедрение новых идей.


Навыки решения проблем. Обоснование: Умение идентифицировать и решать проблемы в данных и аналитических процессах напрямую влияет на качество и эффективность работы Data Scientist.


Все эти навыки (харды и софты) вы сможете прокачать на полезных проектах, которые мы разрабатываем в командах на наших стажировках.

Электронный адрес:
lad-academy@lad24.ru
Телефон:
+7-930-710-99-10
ООО «Академия Лад»
603093, г. Нижний Новгород, ул. Родионова, д. 23В
ИНН 5260489093, ОГРН 1235200007448 Образовательная лицензия № Л035-01281-52/00652634

  • Политика обработки персональных данных
  • Оферта (Курсы)
  • Оферта (Интернатура)
  • Курсы
  • Стажировка
  • Опыт на реальных проектах
  • Проекты учеников
  • Отзывы и истории успеха
  • IT-комьюнити
  • Мероприятия
  • Блог
  • О нас
  • Сведения об образовательной организации
  • Telegram
  • Вконтакте
  • YouTube
↑