Data Scientist już kilka lat temu został okrzyknięty mianem jednego z „zawodów przyszłości”. Dla wielu osób wciąż jednak pozostaje tajemnicą, czym konkretnie zajmuje się osoba na takim stanowisku i ile zarabia. Zawód przyszłości Data Science jest wybierany przez wielu młodych ludzi już na etapie wczesnej edukacji.
Kim jest Data Scientist?
Zawód przyszłości Data Science, tak zwykło się mówić o tej roli. Data Scientist to w największym skrócie wybuchowe połączenie analityka, programisty (najbardziej przydatny jest tu język Python) i hackera o bardzo wysokich kompetencjach komunikacyjnych. Dzięki analizie poszczególnych danych, Data Scientist może wspomóc firmę w lepszym dotarciu do grupy docelowej lub w zminimalizowaniu ryzyka inwestycyjnego. Co więcej, wykorzystuje on metody badawcze, matematykę i statystykę, by wyciągnąć z danych pożądaną wartość biznesową we wszystkich kluczowych dla firmy obszarach.
Data Scientist to ktoś, kto dysponuje większą wiedzą o statystyce niż przeciętny programista i większą wiedzą o programowaniu niż przeciętny statystyk.
Analitycy danych to eksperci, którzy wykorzystują swoje umiejętności zarówno w dziedzinie technologii, aby znajdować trendy i zarządzać danymi. Wykorzystują wiedzę branżową, kontekstualne zrozumienie, sceptycyzm wobec istniejących założeń – do odkrywania rozwiązań biznesowych.
Ile zarabia Data Scientist?
Praca jako Data Scientist to przede wszystkim wyśmienita ścieżka rozwoju dla osób, które lubią pracę z bazami danych, statystyką i programowaniem. Według danych z 2020 roku Data Scientist był trzecim najlepiej opłacanym zawodem na rynku IT w Stanach Zjednoczonych. Znalazł się tuż za Front End Engineerem i Java Developerem, z zarobkami na poziomie ok 107 tys. dolarów rocznie. W Polsce natomiast miesięczne wynagrodzenie na tym stanowisku waha się między 15 000 PLN do 25 000 PLN. Wzrost zapotrzebowania na tego typu usługi jest coraz większy. Możemy się zatem spodziewać, że miesięczna stawka może jeszcze znacząco pójść w górę.
Aby rozpocząć pracę jako Data Scientist należy zdobyć przede wszystkim wiedzę z podstaw programowania i wykorzystywania baz danych. Konieczna będzie również umiejętność logicznego i analitycznego myślenia oraz spora dawka kreatywności.
Jaki język programowania wybrać?
Najpopularniejszym językiem stosowanym w obszarze Data Science jest Python, który na przestrzeni ostatniego roku wysunął się na pierwsze miejsce wśród popularności języków programowania w Indeksie Tiobe. Sprawdź najnowszy ranking Tiobe
Python to język programowania o spójnej składni i często polecany początkującym. Na szczęście ma również wszechstronność, która umożliwia wykonywanie niezwykle złożonych prac związanych z nauką o danych i uczeniem maszynowym (takich jak uczenie głębokie).
Wiele osób głowi się nad wyborem języka, ale kluczowe co musisz pamiętać to:
- w nauce o danych chodzi o możliwość odpowiadania na pytania i zwiększania wartości biznesowej, a nie o narzędzia;
- nauka pojęć jest ważniejsza niż nauka składni;
- tworzenie projektów i udostępnianie ich jest tym, co będziesz robić w jako analityk danych, a nauka w ten sposób zapewni Ci przewagę.
Tekst (powstał we współpracy ze szkołą nauki programowania dla dzieci i młodzieży Giganci Programowania) był pierwotnie opublikowany w sierpniu 2021 roku i został zaktualizowany.
Giganci Programowania to innowacyjna placówka edukacyjna, w której kształcimy młodych ludzi zainteresowanych nowymi technologiami i programowaniem komputerów. Szkołę powołaliśmy do życia w 2015 roku jako czterej absolwenci Wydziału Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej.