---

");
}else{
$('#mpu1-desktop').remove();
console.log('mpu1-desktop removed');
}
});
Поздравляем, вы стали дата-сайентистом. Окончили серьезный математический вуз, погрузились в программирование, освоили R, Python, Hadoop, Spark, научились видеть ценные инсайты за рядами цифр. Закрепили свои знания на курсах по Data Science, созданию нейросетей или аналитике данных, получили сертификаты от известных организаций. Куда теперь приложить все свои таланты? Представляем подборку профессий, которые теперь вам доступны.

Исследователь данных

Разумеется, это первый пункт в списке. «Классический» data scientist работает с предиктивными моделями, формируя прогнозы и гипотезы о развитии явлений. Специалисты по машинному обучению разрабатывают продвинутые аналитические системы, которые могут сами накапливать опыт. Такие люди двигают бизнес вперед, помогая компаниям лучше понимать собственные процессы и ближе узнавать клиентов. Что немаловажно, они умеют представлять свои открытия в наглядном и понятном виде, поэтому успешные дата-сайентисты считают самыми важными навыки коммуникации.

Архитекторы данных

В этой сфере лучше всего себя чувствуют профессионалы, пришедшие в data science из бизнес-аналитики. Вместе с разработчиками и программными дизайнерами архитекторы создают системы для управления, интеграции и поддержки множества источников неструктурированных данных. Они увязывают между собой разные форматы и придумывают сложные структуры, на которых потом вырастают целые бизнес-направления. Такая профессия требует стратегического подхода к решению задач и способности планировать развитие продукта на годы вперед.

Эксперт по машинному обучению

Умные системы распознавания, онлайн-помощники, рекомендательные сервисы — это будущее, которое наступает на наших глазах. Одни специалисты по машинному обучению создают алгоритмы, которые позволяют таким сервисам работать с огромными массивами данных и предлагать человеку варианты необходимых решений. Другая когорта ML-экспертов отвечает за внедрение продвинутых ботов у заказчиков, интеграцию данных и поддержку ПО.

Бизнес-аналитик

Этот человек может взглянуть на технологические задачи с точки зрения бизнеса — и наоборот. Нередко такой специалист и связывает заказчиков системы с разработчиками, делая так, чтобы они понимали друг друга и вместе двигали проект. Сильная черта бизнес-аналитиков — их способность проследить в данных развитие тех или иных тенденций и соотнести их с целями всей компании. Для этого они используют статистические модели и гибкие системы визуализации данных.

Аналитик данных

В отличие от своих бизнес-ориентированных коллег, data analyst глубже погружен в технические вопросы проекта. Он пишет код на С и Python, создавая для своей команды всевозможные инструменты для преобразования данных в нужный формат и вид. В его ведении также находятся вопросы бесперебойной работы хранилищ и интеграции информации в бизнес-процессы.

Статистик

Если математика — это царица наук, то статистика — повелительница data science. Задолго до появления высокопроизводительных аналитических систем люди погружались в информацию, чтобы понять происходящие явления. Сегодня статистики решают те же задачи с применением огромных вычислительных мощностей. Экспертиза в data science, владение высокоуровневыми языками программирования и профильным софтом позволяют этим экспертам формировать ценные прогнозы, которые компании используют для поиска новых источников прибыли.

Инженер данных

Эти специалисты создают масштабные приложения и информационные системы для внутренних и внешних пользователей. Они отвечают за прикладную часть решений big data, сопровождая свой продукт на всем пути развития. Эти задачи требуют от специалиста не только математических познаний, но и навыков программной разработки, желательно — в области интернет-технологий.

Администратор баз данных

В наше время от того, как работают хранилища данных, зависит множество важных процессов. Динамическое обновление онлайн-витрин, оперативная выгрузка отчетов, поддержка проектных команд из разных городов — все это возможно только при правильной организации информационных потоков. Эксперт по управлению данными лучше всех справляется с такой задачей, предотвращая конфликты между разными сервисами и обеспечивая пользователей нужным набором функций.

Эколог данных

Закономерное развитие всей области управления данными — необходимость поддерживать порядок в базах и архивах, бороться с излишней, дублированной и поврежденной информацией. Дата-экологи помогают компании меньше тратить на системы хранения и быстро предоставлять нужные данные для всех корпоративных подразделений.

Специалист по визуализации данных

Лучших дата-сайентистов отличает способность «рассказать историю» через данные — показать проблему под нужным углом и представить пути решения с учетом аудитории. Способность объяснить квантовую физику первокласснику и владение системами визуализации могут в некоторой степени компенсировать пробелы в навыках программирования. Особенно если эксперт хорошо чувствует себя при работе со статистикой.

Источник новости - google.com

Цитирование статьи, картинки - фото скриншот - Rambler News Service.

Иллюстрация к статье - Яндекс. Картинки.

Есть вопросы. Напишите нам.

Общие правила  поведения на сайте.