Data Scientist – zarobki, kursy, praca 2024
Data Science, czyli nauka o danych, staje się coraz bardziej istotna. Specjaliści zajmujący się analizą danych, zwani Data Scientist, odgrywają ważną rolę w procesie podejmowania decyzji biznesowych opartych na danych. Jeśli zastanawiasz się nad karierą w dziedzinie analizy danych lub po prostu jesteś ciekawy na czym polega praca w tej branży, ten artykuł Ci to przybliży. Zapraszamy do lektury!
Spis treści
Data Scientist – czym się zajmuje?
Data Scientist to specjalista od analizy danych, który ma za zadanie wyciąganie istotnych informacji z obszernych zbiorów danych. Jego rola obejmuje analizę danych pod kątem trendów, prognozowanie rynkowych tendencji, optymalizację procesów czy tworzenie zaawansowanych modeli uczenia maszynowego. Można śmiało uznać, że Data Scientist to architekt decyzji opartych na danych.
Do głównych obowiązków Data Scientist należą:
Analiza danych: Data Scientist analizuje duże i złożone zbiory danych, identyfikując wzorce, trendy i zależności. Wykorzystuje zaawansowane metody matematyczne i statystyczne do wydobycia wartościowych danych informacji.
Tworzenie modeli prognozujących: Data Scientist projektuje i wdraża modele prognozujące, które pozwalają przewidzieć przyszłe zdarzenia na podstawie analizy historycznych danych. W ich zakres wchodzi prognozowanie trendów rynkowych, zapotrzebowania na produkty czy zachowań klientów.
Optymalizacja procesów: Wykorzystując analizę danych, Data Scientist pracuje nad optymalizacją procesów w organizacji. Identyfikuje obszary, w których można wprowadzić usprawnienia, co prowadzi do efektywniejszej pracy i oszczędności czasu oraz zasobów.
Rozwój algorytmów uczenia maszynowego: Data Scientist projektuje, implementuje i doskonali algorytmy uczenia maszynowego, które umożliwiają systemom komputerowym samodzielne uczenie się na podstawie danych.
Wizualizacja danych: Przy użyciu odpowiednich narzędzi, Data Scientist prezentuje wyniki analizy danych w przejrzysty i zrozumiały sposób. Tworzy wykresy, grafiki i raporty, które pomagają decydentom lepiej zrozumieć prezentowane informacje.
Współpraca z zespołem: Wbrew pozorom, Data Scientist często działa w zespole, współpracując z programistami, analitykami biznesowymi i innymi specjalistami. Stanowi niejako most między biznesem a stroną techniczną, tłumacząc wyniki analiz na język zrozumiały dla wszystkich zainteresowanych.
Zapewnienie bezpieczeństwa danych: Data Scientist dba o bezpieczeństwo danych, zgodność z regulacjami oraz etyczne wykorzystanie informacji. Przeciwdziała potencjalnym zagrożeniom związanym z prywatnością i bezpieczeństwem danych.
Doradztwo biznesowe: Na podstawie analizy zebranych danych, Data Scientist pomaga w podejmowaniu strategicznych decyzji, dostarczając informacji, które mają istotny wpływ na rozwój organizacji.
Data Scientist może także zajmować się opracowywaniem i interpretacją zbiorów danych, a także korzystać z wyspecjalizowanych narzędzi technicznych. Rzeczywisty zakres obowiązków zależy od specyfiki branży, w jakiej działa firma.
Zarobki Data Scientist
Wysokość zarobków na stanowisku Data Scientist zależy od wielu czynników, takich jak wykształcenie, doświadczenie czy też lokalizacja. Nie da się jednak ukryć, że zarobki na tym stanowisku są niezwykle atrakcyjne. Początkujący Data Scientist może liczyć na pensję w wysokości od 8 000 do 15 000 zł brutto. Z biegiem lat można jednak spodziewać się znacznych wzrostów wynagrodzenia. Na dalszych etapach kariery potencjalne zarobki mogą wynosić nawet ponad 23 000 zł brutto. Osoby na stanowisku Data Scientist zazwyczaj otrzymują też atrakcyjne, dodatkowe benefity pozapłacowe.
Gdzie szukać pracy jako Data Scientist?
Z racji ciągłego rozwoju Data Science i jej rosnącej popularności coraz więcej firm z różnych branż poszukuje osób na stanowisko Data Scientist. Ogłoszeń można szukać online na stronach agencji pracy, platformach z ofertami zatrudnienia lub w mediach społecznościowych. Warto także uczestniczyć w wydarzeniach branżowych i szukać pracy poprzez networking.
Z jakich kursów warto skorzystać?
Nie ma jedynej słusznej drogi, aby zostać Data Scientist. Częstym wyborem są studia związane z analizą danych, informatyką, matematyką, statystyką lub naukami społecznymi. Kierunek studiów często zależy od obszaru, w którym planujemy specjalizować się w przyszłości. Niemniej jednak kluczowe jest zdobycie praktycznych umiejętności, uczestniczenie w projektach związanych z analizą danych, rozwiązywanie realnych problemów i świadome wykorzystywanie dostępnych narzędzi i technologii. W dzisiejszych czasach wiele uniwersytetów i instytucji oferuje specjalizacje oraz kursy z zakresu analizy danych, co ułatwia rozwijanie swoich kompetencji w tym konkretnym kierunku.
Aby zostać Data Scientist, niezwykle istotne jest opanowanie narzędzi i technologii związanych z analizą danych. Mowa tu o znajomości języków programowania, takich jak Python czy R, umiejętności obsługi narzędzi do wizualizacji danych, a także bazy danych SQL i NoSQL. Ponadto, niezwykle przydatne będzie zrozumienie technik uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego oraz statystyki- umożliwiają one bowiem tworzenie zaawansowanych modeli i prognoz.
Podsumowanie
Zawód Data Scientist jest nie tylko interesujący, ale i rokujący na przyszłość. Wysokie zapotrzebowanie na to stanowisko i atrakcyjne zarobki czynią tę pracę niezwykle pożądaną. Aby zacząć karierę w Data Science, trzeba opanować między innymi języki programowania, takie jak Pynthon, R, a także bazy danych SQL i NoSQL. Warto dodać, że zawód Data Scientist wymieniany jest pośród tak zwanych „zawodów przyszłości”, a osoby, które wybrały tę ścieżkę kariery mogą liczyć nie tylko na wysokie wynagrodzenie, ale i wiele propozycji zawodowych.