Ովքե՞ր են տվյալների գիտնականները և ինչի համար են նրանք ամսական 300 000 ռուբլի վճարում

2024 Հեղինակ: Malcolm Clapton | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-17 03:59

Պրոմո

Մեծ տվյալները օգնում են ընկերություններին միլիարդավոր դոլարներ վաստակել: Հետևաբար, տվյալների գիտնականները, մեծ տվյալների վերլուծաբաններն ունեն աշխատավարձեր, որոնք նկատելիորեն բարձր են նույնիսկ ՏՏ միջինից: Եկեք միասին պարզենք, թե ինչպես կարելի է ամբողջությամբ տիրապետել այս մասնագիտությանը մեկուկես տարում և ստանալ մոտ 300 հազար ռուբլի (և նույնիսկ ավելին):

Ինչ է անում տվյալների գիտնականը

Այս մասնագետի հիմնական խնդիրն է օգտակար գործնական եզրակացություններ անել՝ ունենալով միայն տվյալների հավաքածու և կարողանալով դրանք վերլուծել։

Տվյալների գիտնականն աշխատում է մեծ տվյալների հետ՝ հսկայական քանակությամբ տեղեկատվություն, որը նրանք ստանում են տարբեր աղբյուրներից: Օրինակ:

• Արդյունաբերության մեջ - մեխանիզմների ներսում գտնվող սենսորներից. չափում են ջերմաստիճանը, ճնշումը, արտադրության արագությունը.
• Ինտերնետում - ըստ օգտատիրոջ վարքագծի. քանի մարդ է այցելել որոշակի էջ, որքան ժամանակ է անցկացրել այստեղ, որ կոճակների վրա են սեղմել, ինչ գովազդի վրա են սեղմել:

Այս բոլոր տվյալների հիման վրա տվյալների գիտնականը գիտի, թե ինչպես պետք է կանխատեսում կազմել և կօգնի ճիշտ որոշում կայացնել՝ վաճառե՞լ բաժնետոմսերը, թե՞ ոչ, բացել գովազդ և եթե այո, ապա ո՞րը և այլն: Հենց նա է կարողանում գնահատել, թե որքան արդյունավետ է աշխատում ընկերությունը, ինչն է պետք բարելավել, որ ուղղություններով է առավել շահավետ զարգանալ։ Նա հստակ մաթեմատիկական հիմք է տալիս ցանկացած լուծման համար, ստուգում է վարկածները, եզրակացությունները հիմնավորում է տվյալների հետ և կապ է գտնում թվացյալ բոլորովին կապ չունեցող իրադարձությունների միջև:

Ով և ինչպես է մտնում այս ոլորտ

Մեծ տվյալների վերլուծությունը բավականին երիտասարդ ոլորտ է: Այստեղ առաջինը եկան մշակողները, որոնք նախագծեր սկսեցին տարբեր ուղղություններով՝ ինտերնետ մարքեթինգից և արդյունաբերությունից մինչև բանկեր և ֆինանսական համակարգեր:

Մշակողների հետ եկել էին բիզնեսի ներկայացուցիչները՝ վերլուծաբաններ, շուկայագետներ, ֆինանսիստներ: Իսկ մաթեմատիկոսներն ու վիճակագիրները մշակել են տվյալների վերլուծության արդյունավետ ալգորիթմներ, որոնք իրականում կարող են գործարկվել ոչ այնքան հզոր ԱՀ-ների վրա:

Սակայն մեծ տվյալների հավաքագրման և վերլուծության պարզ գործիքների, ինչպես նաև հաշվողական հզորության աճի շնորհիվ տվյալների գիտության ճանապարհը բացվել է բոլորի համար: Այսօր միանգամայն հնարավոր է զրոյից դառնալ մեծ տվյալների վերլուծաբան՝ առանց տեխնիկական ֆոնի։ Դուք կստանաք բոլոր անհրաժեշտ գիտելիքները և կկարողանաք դրանք կիրառել գործնականում: Նոր մասնագիտությանը տիրապետելու համար կպահանջվի մեկուկես տարի՝ ոչ այնքան:

Իսկ եթե դուք արդեն ունեք թեկուզ մի փոքր փորձ ՏՏ ոլորտում, դա էլ ավելի հեշտ կլինի։ Այս դասընթացի ընթացքում դուք կբարելավեք ձեր Python-ի և R-ի զարգացման հմտությունները, կխոսեք մաթեմատիկայի և վիճակագրության մասին, կզարգացնեք վերլուծական մտածողությունը և կսովորեք, թե ինչպես լուծել իրական բիզնեսի խնդիրները՝ օգտագործելով AI և մեքենայական ուսուցում: Ամենակարևորը՝ ձեր պորտֆելում կհայտնվեն հզոր նախագծեր, որոնք կօգնեն փոխել ուղղությունը և ավելացնել ձեր եկամուտը։

Սկսնակ վերլուծաբանների համար Skillbox դասընթացը կտրամադրի տեխնիկական հմտությունների համախմբում: Դուք կսովորեք, թե ինչպես ենթադրել և թարգմանել դրանք արդյունավետ կոդի, մշակել չմշակված տվյալները, պատրաստել մեքենաներ և կանխատեսել արդյունքներ: Սա ձեզ հզոր խթան կհաղորդի ձեր կարիերային:

Որքա՞ն է վաստակում տվյալների գիտնականը

Մեր օրերում առաջատար ընկերությունները հավաքում են մեծ տվյալներ՝ իմանալով, որ դրա վերլուծության և համապատասխան մասնագետների աշխատավարձի վրա կատարված ցանկացած ծախս արդարացված է։ Ի վերջո, դա կօգնի արագ գտնել և վերացնել խնդիրները, բարելավել սպասարկման որակը և կյանքի կոչել նոր խոստումնալից նախագծեր:

Քանի որ սա նոր ոլորտ է, տվյալների գիտնականները ոսկով արժեն իրենց քաշը: Մոսկվայի տարբեր ոլորտների վերլուծաբանների աշխատավարձերի լայնածավալ ուսումնասիրության արդյունքների համաձայն՝ պարզվել է, որ ամենաբարձր եկամուտները, նույնիսկ կարիերայի սկզբում, հենց տվյալների գիտության մասնագետներն են։ Նույնիսկ մեկ տարուց պակաս համապատասխան աշխատանքային փորձով նրանք միջինը վաստակել են առնվազն 100 հազար ռուբլի: Իսկ այս մասնագիտության 3-ից 6 տարվա փորձի դեպքում 300 հազար ռուբլի աշխատավարձը միանգամայն իրական է:

Տվյալների սկսնակ մասնագետը կարող է հույս դնել նաև արտերկրում իսկապես բարձր աշխատավարձի վրա: Այսպիսով, ԱՄՆ-ում այս ոլորտում սկսնակ մասնագետի միջին աշխատավարձը կազմում է տարեկան 68054 դոլար։ Բոլոր հարկերը հանելուց հետո դա ամսական ավելի քան 4000 դոլար է:

Ինչ պետք է կարողանա անել տվյալների գիտնականը

Հիմնական հմտությունը ճիշտ կոշտ հարցեր տալն է: Մասնագետը դրան տիրապետելու համար պետք է հասկանա բիզնեսի ցավերն ու խնդիրները, խոսի նրա հետ նույն լեզվով, որպեսզի ստանա անհրաժեշտ տեղեկատվություն։

Յուրաքանչյուր հարց առաջացնում է մի քանի վարկածներ՝ եզրակացություններ, որոնք կարելի է ստուգել տվյալների միջոցով: Եթե հարցը ճիշտ ձևակերպված է, տվյալների գիտնականը կարող է մոդել կառուցել՝ վարկածը ստուգելու և այն փորձարկելու, արդյունքները ստանալու և դրանք բիզնեսում կիրառելու համար:

Տեխնիկական հմտությունների շարքում առաջին տեղում է Python-ը` հզոր ծրագրավորման լեզու` հասկանալի և տրամաբանական շարահյուսությամբ: Դա հասկանալու համար պետք չէ լինել փորձառու ծրագրավորող կամ գոնե «տեխնիկ»։ Բավական է, որպեսզի կարողանաք զանգահարել ցանկալի գործառույթը և սահմանել դրա պարամետրերը: Բացի այդ, Python-ի համար կան բազմաթիվ պատրաստի մոդուլներ՝ մեծ տվյալների հետ աշխատելու, մոդելների կառուցման և խորը ուսուցման համար։

Mail.ru-ի և HeadHunter-ի վերլուծաբանները պարզել են, որ թափուր աշխատատեղերի 54%-ը պահանջում է Python-ի իմացություն մեծ տվյալների ձգտող գիտնականների համար: Ընկերությունների մեկ երրորդի համար կարևոր է թեկնածուի SQL-ի հետ աշխատելու ունակությունը, 17%-ի համար՝ տվյալների արդյունահանում. հումքային տվյալներ փնտրելու և հետագա վերլուծության համար հավաքելու հմտություններ: Թափուր աշխատատեղերի 15%-ում ուշադրություն է դարձվում մաթեմատիկական վիճակագրությանը, 14%-ում՝ տվյալների վերլուծության մեթոդներին։

Ինչպես սովորել այս ամենը

Այս ամենին աշխատանք գտնելու համար բավարար մակարդակով տիրապետելու համար պետք չէ երկրորդ բարձրագույն կրթություն ստանալ. Skillbox դասընթացը բավական կլինի։ Առաջին դասից դուք կսովորեք Python-ի հետ աշխատելու հիմունքները, իսկ ավելի ուշ կտիրապետեք նաև R լեզվին, որը հատուկ ստեղծված է վիճակագրական տվյալների մշակման համար։ Դուք կսովորեք, թե ինչպես աշխատել Python-ի մի քանի գրադարանների հետ, տիրապետել PostgreSQL, SQLite3 և MongoDB տարբեր տվյալների բազաներին:

Մեծ տվյալների վերլուծությունը անքակտելիորեն կապված է մեքենայական ուսուցման և նեյրոնային ցանցերի հետ: Հետևաբար, դասընթացը ներառում է նաև Tensorflow և Keras նեյրոնային ցանցերի ուսուցման շրջանակներ, ինչպես նաև համակարգչային տեսողության և լեզվաբանության մոդելներ ստեղծելու բազմաթիվ գործնական առաջադրանքներ:

Ավարտելուց հետո դուք նաև կկարողանաք ստեղծել վահանակներ և ինտերակտիվ գրաֆիկա՝ ձեր աշխատանքի արդյունքները պատկերացնելու համար: Ի վերջո, դուք իրականացնում եք ձեր սեփական նախագիծը՝ կառուցեք առաջարկությունների համակարգ, որը կարող է ավելացվել ձեր պորտֆելում: Եվ այս ամենը փորձառու մենթորների ղեկավարությամբ է:

Այսպիսով, ընդամենը մեկուկես տարում դուք կիմանաք և կկարողանաք շատ ավելին անել, քան միջին տվյալների գիտնականի թեկնածուն: Եվ դուք կարող եք նույնիսկ մեկ ու կես տարի ուսումնասիրություն ավելացնել մեծ տվյալների հետ աշխատելու ձեր փորձին: Սա նշանակում է, որ հենց սկզբից դիմեք ավելի բարձր աշխատավարձի համար։

Ինչ արժե սովորելը

Տվյալների գիտության թանկ ուսուցումը կանգնեցնում է ապագա շատ մասնագետների, հատկապես հիմա, երբ տնտեսությունն անկայուն է, և աշխարհը դեռ պայքարում է համաճարակի դեմ: Բայց Skillbox-ն ունի հակաճգնաժամային գներ և վճարումներ տարաժամկետ: Մինչև օգոստոսի 31-ը կարող եք գրանցվել «» դասընթացին 40% զեղչով, առաջին վեց ամիսը սովորել անվճար, իսկ հետո ուսման համար վճարել ամսական ընդամենը 4500 ռուբլի։

Դասընթացն ավարտածների համար ևս մեկ բոնուս է EnglishDom դպրոցում անգլերեն սովորելը երկու ամիս: Ինտերակտիվ առցանց դասերը կօգնեն ձեզ բարելավել ձեր մակարդակը. գործատուները կգնահատեն դա:

Մասնագիտությունը ակտուալ կլինի 15 տարի հետո՝ բիզնեսի բոլոր ոլորտներում և աշխարհի ցանկացած երկրում: Այն նաև կօգնի ձեզ սկսել ձեր ճանապարհորդությունը դրանում. դասընթացի 75%-ն ավարտելուց հետո դուք կստանաք անձնական կարիերայի խորհրդատուի ուղեկցություն, որը կօգնի ձեզ նախապատրաստվել հարցազրույցների այս կրթական հարթակի գործընկեր ընկերություններում: