Дата-сайентист — одна из самых востребованных профессий в мире. И вот почему

Данных становится все больше. По оценке Всемирного экономического форума (ВЭФ), человечество сгенерировало уже столько байтов информации, что их количество в 40 раз превышает число звезд видимой Вселенной. Чтобы разобраться в таком объеме данных, проанализировать их и найти закономерности, нужны дата-сайентисты. 

У дата-сайенс расширяется область применения. Этот подход подскажет, где открыть точку продаж, как расположить товары на полках, какую цену установить. Операторы связи используют данные, чтобы установить оптимальные тарифы, производства — спрогнозировать необходимость ремонта или замены оборудования, а банки — определить риск невозврата кредита.

Цифровая трансформация позволяет экономить. Есть задачи, которые программы выполняют быстрее и точнее людей. Это позволяет бизнесу сократить издержки и оставаться конкурентными. Например, автоматизированный чат-бот для поддержки пользователей экономит банку до 50 млн рублей в месяц.

Бизнес-процессы ускоряются даже в пандемию. Цифровые инструменты помогают сохранить производительность сотрудников на удаленке, а также предоставлять клиентам услуги дистанционно. В свою очередь, автоматизация процессов снижает число контактов людей, а значит, и риск распространения вируса. В этом бизнесу также помогает дата-сайентист. 

При этом кадров не хватает. Дефицит дата-сайентистов наблюдается не только в России, но и во всем мире. ВЭФ считает эту профессию одной из самых востребованных в ближайшие пять лет. В России, по данным HeadHunter, только с 2019 по 2020 год число вакансий на должность дата-сайентиста выросло на треть. При этом уровень предлагаемых зарплат в сфере остается высоким — в среднем 150 тысяч рублей в месяц.

В SkillFactory за два года можно освоить навыки, востребованные в Data Science, и собрать портфолио проектов. После обучения соискатель сможет рассчитывать на среднюю зарплату по отрасли. В учебную программу входят: разбор кейсов, предложенных партнерами курса на основе реальных задач, тренировка в машинном обучении на практических упражнениях и участие в финальном соревновании на Kaggle. Тренажеры позволят довести знания инструментов Data Science до автоматизма, выучить синтаксис и научиться разбираться в чужом коде. Кроме того, можно изучить культуру руководства, постановку задач и их декомпозицию, а также soft skills. Куда теперь без них!