Data Scientist (специалист по данным)

Чем занимается

Он собирает и очищает данные, обучает модели раздел IT, где программы учатся находить закономерности в данныхмашинного обучения, проверяет гипотезы и объясняет результаты бизнесу простым языком. Работа на стыке математики, программирования и предметной области.

Что делает на работе

• Готовит данные для анализа: убирает ошибки, объединяет таблицы.
• Строит и проверяет модели раздел IT, где программы учатся находить закономерности в данныхмашинного обучения.
• Сравнивает варианты решений с помощью экспериментов на реальных пользователях.
• Объясняет результаты менеджерам и помогает внедрить модель в продукт.
• Следит, чтобы модель после запуска работала стабильно.

Как выглядит рабочий день

Часть дня — работа с таблицами и кодом на Python, часть — обсуждение задачи с заказчиком: что именно нужно предсказать или оптимизировать. Может понадобиться презентация выводов команде или проверка, не ухудшилось ли качество работы модели после обновления данных.

Где работают и как устроена занятость

Где обычно работают

• IT-компании
• Банки и финтех-компании
• Интернет-магазины
• Маркетплейсы
• Научно-исследовательские компании

Сколько зарабатывают

Цифры ниже — ориентир по открытым вакансиям, а не обещание зарплаты. В регионах доход часто ниже, чем в Москве и Петербурге. У начинающих — меньше, у опытных — больше.

Плюсы и минусы

Что сдавать

Точный набор экзаменов зависит от вуза и программы — проверяйте правила приёма на сайте выбранного колледжа или университета. Ниже — типовой ориентир.

Связанные предметы

Где учиться

Примеры учебных заведений

МФТИ, ВШЭ, МГУ

Карьерный рост

Насколько востребована профессия

Машинное обучение применяется в рекомендательных системах, кредитном скоринге, компьютерном зрении, прогнозировании спроса и выявлении мошенничества. Поэтому специалисты по данным востребованы во многих отраслях.

Как может измениться за 5 лет

Данных становится больше — компаниям нужны люди, которые умеют извлекать из них пользу.

ИИ и будущее профессии

ИИ активно меняет инструменты работы специалиста по данным, ускоряя подготовку кода и анализ информации. Однако именно Data Scientist определяет постановку задачи, выбирает модели, оценивает результаты и отвечает за качество решений.

Наша оценка влияния ИИ: «Профессия быстро перестраивается под новые технологии». Это не прогноз «исчезнет или нет», а подсказка, насколько быстро меняются инструменты в этой профессии.

Какие навыки пригодятся

Похожие профессии

IT и технологии Высокая востребованность

Аналитик данных

Аналитик данных ищет закономерности в цифрах: отчёты, графики, ответы на вопросы бизнеса — что продаётся лучше и почему.

Узнать подробнее →

IT и технологии Высокая востребованность

Backend-разработчик

Backend-разработчик строит «движок» приложений — логику, базы данных и безопасность, без которых сайт просто не работает.

Узнать подробнее →