Аналитик или Data Scientist: что это за профессия

10.02.2021 11:49
35

Термин Big Data применяется в настоящее время везде, начиная от IT-компаний и заканчивая ритейлом и социальными исследованиями. Наука, которая изучает работу с массивами данных и разбирается в аналитике, называется Data Science, а специалиста, который занимается этим, называют Data Scientist. На русский переводят далеко не всегда, но наиболее распространённый вариант перевода – аналитик.

Что это за профессия, Data Scientist

Основная обязанность, которая лежит на плечах такого специалиста – это работа с данными:

    • обработка стандартными средствами аналитики для больших объемов данных;
    • извлечение неуправляемых данных из разноплановых источников;
    • построение математических моделей для описания сложных структур данных для взаимодействия с ними и другое.

Основные проблемы в работе такого специалиста – это технические ограничения и часто еще отсутствие возможности использовать простые и очевидные методы обработки информации ввиду их неэффективности.

Поэтому эксперт по Big Data – это инженер с глубокими познаниями в математике и математической статистике. Нужно уметь анализировать информацию, понимать, как устроены данные, как их хранить и обрабатывать, что придумать для того, чтобы облегчить доступ внутри компании и для пользователей к данным и многое другое. Нужно иметь познания в математической статистике, понимать, что такое машинное обучение.

Плюсы и минусы работы в Data Science

Новая профессия получила высокую популярность, она у всех на слуху. Многие новички в IT выбирают именно это направление. Здесь нет ничего удивительного, ведь профессия интересная и высокооплачиваемая. Начать свое знакомство с ней можно с помощью интернет-курсов на сайте https://robotdreams.cc/course.

Рассмотрим, какие есть преимущества у этой профессии:

    • высокий рост на специалистов по обработке, анализу и хранению больших массивов данных;
    • высокие зарплаты на рынке труда;
    • растущий тренд развития данной сферы в IT – есть основания предполагать, что данная область деятельности будет популярна еще долго;
    • интересная работа: постоянное развитие области деятельности.

Но есть и несколько минусов:

    • нужно иметь аналитический склад ума;
    • некоторые гипотезы в реальной работе могут не сработать, нужно экспериментировать и быть терпеливым;
    • требуется освоить множество знаний для успешной работы в области.

Те, кто уверены в своей мотивации, могут не сомневаться в перспективах и приступать к обучению.