IT-индустрия известна огромным количеством самых разных направлений. Кто-то выбирает путь администрирования, другие разрабатывают и тестируют программное обеспечение. Сегодня благодаря профильным курсам появляются новые администраторы, программисты, тестеры.

Data Science – это набор самых разных дисциплин, которые объединены ответственностью за анализ информации и поиск оптимальных решений. Раньше эту задачу доверяли математической статистике. Но сегодня мы входим в эру машинного обучения и искусственного интеллекта, которые дополнили матстатистику оптимизацией и computer science.

Быстрый компьютерный анализ данных позволяет более эффективно принимать решения. Вследствие технологического прогресса бизнес начал нуждаться в новом подходе к решению задач. Так появились специалисты, работающие с данными.

Data Scientist – что это за профессия

Вокруг Data Scientist слагаются различные мифы. Многие не до конца понимают, что собой представляет эта специализация. Некоторые полагают, что специалисты по анализу данных сродни программистам. Другие сравнивают Data Scientist с администрированием базы данных. Но большинство и знать не знает о новой профессии.

Специалистов в этой области нельзя называть ни программистами, ни администраторами. Хотя владеть программированием настоящие профессионалы просто обязаны. Настоящий профессионал должен в совершенстве владеть следующими навыками:

  • математикой и статистикой;
  • IT-навыками, среди которых и программирование;
  • понимание особенностей бизнес-процессов в конкретной сфере деятельности;
  • организация и администрирование кластерных систем хранения большого массива информации;
  • глубокие познания в особенностях развития бизнеса;
  • познания в области экономики.

Работодатели не всегда указывают в вакансиях Data Scientist, хотя ищут именно такого специалиста. В его обязанности всегда входят:

  • сбор большого количества информации для дальнейшей обработки и приведения в удобный для восприятия формат;
  • программирование (языки Java (Hadoop), C++(BigARTM, Vowpel Wabbit, XGBoost), Python (Matplotlib, Numpy, Scikit, Skipy));
  • выполнение задач, связанных с обработкой информации;
  • выявление скрытых связей и закономерностей;
  • составление статистики.

Специалисту необходимо полностью вникнуть в потребности своей компании и использовать аналитические инструменты ей во благо. Среди таковых – машинное обучение и текстовая аналитика.

Где применяется это направление программирования

  • Технологические отрасли (автонавигация, производство лекарственных препаратов и т.д.).
  • IT-индустрия (оптимизация результатов поисковой выдачи, отсеивание спама, систематизация публикаций, автоматический перевод текста и т.д.).
  • Медицина (получение диагноза на основании известных симптомов).
  • Финансовые структуры (помогает банкам и микрофинансовым организациям быстрее принимать решения).
  • Телекомпании.
  • Крупные торговые сети.
  • Избирательные кампании.

Карьера и перспективы

Чтобы стать настоящим профессионалом своего дела, нужно в совершенстве овладеть большим количеством навыком и запомнить огромное количество данных. Также потребуется практический опыт сразу в нескольких профессиях. Такой специалист – ключевая фигура компании. Официальная информация: в 2018 году в Соединенных Штатах Америки потребуется около 180 тысяч сотрудников для работы с анализом данных. Сегодня там наблюдается острая нехватка квалифицированных кадров.

Data Science – это перспективное направление, которое в будущем продолжит активно развиваться и становиться еще более востребованным. Так что если вы хотите стать востребованным программистом – вы знаете, в каком направлении есть смысл двигаться.