Дата-аналитик и дата-сайентист — чем отличаются две самые востребованные специальности года

Сергей Кравченко, дата-аналитик, Росгосстрах

Любой бизнес — это данные. Если собрать все денежные транзакции внутри большой компании и создать цифровую бухгалтерскую книгу, получится огромная таблица с миллиардами строк. Обычный человек без инструментов программирования не сможет проанализировать такой массив данных и понять, что происходит в компании, с какими проблемами она столкнулась и как их решить. Тут-то в игру и вступает дата-аналитик.

Я собираю данные, чтобы понять взаимосвязь между ними, использую статистический анализ, визуализирую всю информацию, получаю понятную картину о состоянии компании и выявляю тренды. В результате страшная таблица из миллиардов строк превращается в аккуратные наглядные графики. На основе такой информации принимаются ключевые бизнес-решения.

Данными может быть любая количественная единица. В первую очередь это, конечно, деньги. Например, можно проанализировать денежные транзакции в 100 торговых точках одной компании и узнать, какие из них не достигли показателей плана продаж. Также, например, дата-аналитики исследуют персональные данные сотрудников. Их можно, например, опросить, выяснить, из-за чего у них случается эмоциональное выгорание на работе, и придумать, как избежать этой проблемы. Дата-анализ отвечает и на другие вопросы: какие новые продукты следует разработать, стоит ли выходить на новые рынки, куда инвестировать, как повысить лояльность клиентов. Конечный продукт работы дата-аналитика всегда один — эффективное бизнес-решение.

Я как руководитель вижу нехватку специалистов в дата-аналитике. Чаще всего я принимаю на работу сотрудников с базовым набором знаний и учу их уже на практике. Я сам когда-то после педагогического института ходил по собеседованиям и пытался начать карьеру в дата-аналитике, и мне тоже пришлось «‎дообучаться».‎ Сейчас мы в компании проводим конференции для дата-аналитиков и видим, что с каждым годом количество специалистов растет. Появляются новые направления дата-анализа, например, развитие подхода Self-Service BI. В отличие от обычных аналитических платформ, эти инструменты намного проще и доступней для неспециалистов. С их помощью любой сотрудник в компании может участвовать в дата-анализе наравне с IT-специалистами и делиться результатами анализа с топ-менеджерами‎.

Дата-сайентист — еще более молодая специальность, чем дата-аналитик. Если аналитики проявляют свой творческий потенциал в визуализации данных, то сайентисты «‎креативят»‎ с машинным обучением и создают новые математические модели, которые внедряют в бизнесе и в науке. В отличие от дата-сайентистов, постоянно находящихся в творческом поиске, дата-аналитики должны представлять результаты своей работы регулярно.

Лучший вариант — учиться профессии аналитика данных у тех, кто уже работает в этой области, и перенимать их опыт. Следить за трендами и участвовать в реальных проектах, а не просто штудировать теорию и учебники по математике. Все это можно получить на курсе Data Analyst, где преподают сотрудники Яндекса, OZON и другие представители профессии с многолетним опытом работы.

Дарина Дементьева, дата-сайентист, Skoltech

Каждый раз, выходя в интернет, люди оставляют там какие-то данные, их количество стремительно растет. И вместе с этим растет необходимость в обработке всех этих данных: информации о поведении пользователей, отчетностей по доходам, юридических документов, биржевых котировок и даже картинок с котами.

Иногда нелегко объяснить, что конкретно делает дата-сайентист с массивами данных. Помню, как я рассказала своим родителям, что занимаюсь машинным обучением на заводе. Они подумали, что я учусь работать на станке, и попросили найти нормальную работу. Я с ними отчасти согласна: дата-сайентист — это в хорошем смысле не нормальная работа. С одной стороны, это человек, который, как и дата-аналитики, собирает данные, обрабатывает и строит модели на их основе. С другой стороны, он должен иметь внушительный бэкграунд, чтобы уметь экспериментировать с этими данными и представлять руководству интересные решения, способные позитивно повлиять на будущее компании. Для этого требуются специальные знания о бизнесе, экономике, машинном обучении и конкретном проекте. Это может быть химия, физика, инженерное дело — все, что угодно.

Именно этим мне и нравится специальность дата-сайентиста — разнообразием и широким полем для экспериментов. Можно работать в любой области и использовать, помимо навыков программирования, свою эрудицию. Мне, например, часто приходилось возвращаться к школьным знаниям по химии или университетскому курсу по физике. Сейчас я занимаюсь анализом естественного языка (Natural Language Processing) и наблюдаю, как современные технологии могут схватывать смыслы в текстах и генерировать новые не хуже человека. Возможность создавать такие интересные вещи, потихоньку приближаясь к созданию искусственного интеллекта, безусловно вдохновляет.

Дата-сайентисты на средних позициях получают примерно 150–170 тысяч рублей в месяц. Тут мы немного отличаемся от дата-аналитиков — у них средняя зарплата 100–120 тысяч рублей.  

Тем, кто хочет стать дата-сайентистом, я бы посоветовала уделить особое внимание математической базе. Вся математика для работы не нужна, но базовые знания необходимы. Для этого можно пройти специальные курсы. Второй совет — обязательно следить за трендами и новостями индустрии. Наука развивается с невероятной скоростью, и то, что применялось каких-то полгода назад, уже может устареть. Так что надо постоянно быть в теме. И, конечно, нужно развивать в себе главные качества дата-сайентиста — аналитический склад ума, любопытство и усидчивость.

На курсе Data Science в SkillFactory профессии учат с нуля. Студенты осваивают базовые навыки работы с данными и смогут углубить знания в той области, которая покажется самой интересной. Кроме того, студенты сделают десять проектов для портфолио, получат индивидуальную помощь ментора и поучаствуют в нескольких соревнованиях и хакатонах.

Евгений Денисенко, госслужащий, студент SkillFactory по специальности дата-сайентист

Большие данные невозможно обработать вручную. Если у вас есть табличка с данными по товарам, в которой десять колонок и тысяча строк, вы можете героически посидеть неделю и провести ее анализ. Но если это тысяча колонок и 100 тысяч строк, то так вы проанализируете их в лучшем случае за год. К этому времени данные уже наверняка устареют.

Анализ данных применяют не только в частных компаниях. В госорганах дата-аналитики и дата-сайентисты тоже могли бы пригодиться. В основе госслужбы и политики лежат управленческие решения, а в основе принятия оптимальных и обоснованных решений лежит как раз анализ данных. Это так называемый data-driven management. У госорганов есть доступ к большим объемам информации, и в теории они могли бы использовать ее для принятия эффективных управленческих решений.

Моя жена пишет дипломную работу по большим данным, и благодаря ей я тоже немного погрузился в эту тему. Начал читать статьи, разбираться и понял, что специальность дата-сайентиста мне близка и интересна. К тому же она востребована на рынке, и спрос на нее постоянно растет. Поэтому я решил, что нужно учиться именно на дата-сайентиста, и пока о своем решении не пожалел.

Это очень творческая специальность. Изучая данные и применяя навыки программирования, дата-сайентист вместе с тем постоянно экспериментирует и находит креативные решения. Мне запомнился пример одной крупной американской сети магазинов. В начале 2000-х ее специалисты научились с помощью анализа клиентских покупок определять среди потребителей беременных женщин. Благодаря этому они смогли повысить лояльность клиентов, рассылая им предложения о скидках на товары для детей и матерей. Хотя однажды произошел курьез: компания узнала о беременности молодой женщины раньше, чем ее отец. Он догадался о положении дочери, когда увидел присланные ей купоны на детскую одежду.

Это только один пример из индустрии ретейла. Дата-сайентист может работать в разных сферах: планировать поставки товаров, проводить политические кампании, генерировать тексты, обучать автопилоты и даже предсказывать, какая песня станет хитом, а какая нет.

Главное качество дата-сайентиста — умение учиться. В этой специальности обучаться нужно постоянно, поскольку технологии и методы, применяемые в работе, постоянно обновляются.

На курсах Data Science и Data Analyst в SkillFactory вас не только научат работать с большими данными, но и помогут найти работу. Начиная с первых недель обучения, ментор поможет определить карьерные цели и не сойти с намеченного пути, а сотрудники карьерного центра подскажут, как оформить резюме и попасть на собеседования. По промокоду snob онлайн-школа предлагает забронировать место со скидкой 50%. Сделать это можно до 30 сентября.

Подготовил Асхад Бзегежев