Чому Data Scientist у топі професій і де навчитись працювати з великими даними?

10 листопада, 2023, 11:01

Згідно з дослідженнями міжнародних технологічних корпорацій і платформ, як-от IBM та Glassdoor, Data Science є однією з провідних галузей сучасності. Кількість вакансій там постійно зростає, а середня заробітна плата фахівців, наприклад у США, становить від $75 000 до 170 000 на рік.

Coursera визначає Data Science одним з трьох найперспективніших напрямів освіти, а LinkedIn виводить професію Data Scientist у перелік прогресивних, з-понад 10 000 вакансіями й річним темпом зростання попиту на 37%. Тож не дивно, що ця галузь приваблює, та водночас лякає своєю складністю ІТ-фахівців.

Про те, як зайти у професію Data Scientist, ми запитали в Олександра, випускника школи Big Data Lab від Vodafone.

Чому ти вирішив вивчати Data Science?

Вперше думав про перехід у Data Science ще у 2018 році. Але тоді не наважився, розумів, що надто довгий стрибок. Тож продовжив будувати кар’єру інвестиційного аналітика. Мав у цьому напрямі хороші результати, публікував успішні прогнози на ринки акцій, інші цінні папери, склав найважчий екзамен у світі (за оцінкою газети Financial Times) — CFA lvl 1. Проте думки про Data Science не полишали мене, і з розгорненням повномасштабної війни я зрозумів: час настав — і почав шукати серйозне комплексне навчання.

Розкажи детальніше про курс, над якими проєктами працював, чи виникали складнощі?

Передусім він дуже насичений, та водночас структурований, тому було зручно навчатися й легко поєднувати курс із роботою. Що мене найбільше здивувало? Напевно, той факт, скільки про нас збирається різноманітної інформації.

На курсі я працював із реальними даними Vodafone, зокрема, досліджував проблему відпливу абонентів. Дізнався, як краще готувати дані до аналізу, особливості процесу побудови моделі, які бібліотеки застосовувати, як робити висновки щодо отриманих результатів та як демонструвати економічний ефект моделі. Оскільки даних було дійсно багато, то місцями стикався з обмеженням оперативної пам’яті. Процес підготовки даних до аналізу потребує найбільше часу та уважності, адже які дані збереш — такий результат й отримаєш.

Щодо складнощів, то я не дуже дружу зі складними інтегралами, тож ця тема виявилась найважчою.

Які у тебе зараз плани щодо кар’єри у галузі Data Science?

Власне після курсу мене запросили працювати до Vodafone, тому зараз я продовжую досліджувати світ Big Data на позиції експерта CVM (Data Scientist). І це дуже крутий досвід.

Також здобуті знання планую застосовувати в інвестиційно-аналітичній справі. До того ж у нас був груповий проєкт, де ми готували рішення для вибору інвестиційного портфеля, й навчання по домену, на якому опціонально робили схожі завдання. У майбутньому застосовуватиму ці інструменти для реалізації комплексної інвестиційної стратегії з підбору активів.

Що б ти порадив тим, хто хоче вивчати Data Science, але не наважується?

Якщо ви маєте базові знання програмування й раціональне мислення, то раджу не боятись і йти навчатись. У випускників курсу буде комплексна підготовка й розуміння процесу, що та як робити. Чудовий досвід саме на реальних, а не навчально-іграшкових даних. Також у процесі є можливість вивчати додаткові інструменти, за допомогою яких ви класно виконаєте фінальний проєкт і зробите гарну презентацію.

Про Big Data Lab

Це комплексний інтенсивний курс із підготовки спеціалістів Data Science, який передбачає вивчення фундаментальних математичних дисциплін, доменну експертизу й практику з реальними великими даними Vodafone. Після навчання для випускників відкрите працевлаштування на позиціях Junior Data Scientist, Junior Analyst, Junior Data Analyst, Junior User Acquisition Analyst тощо.