Các nhà khoa học dữ liệu là ai và họ được trả 300.000 rúp một tháng để làm gì

2024 Tác giả: Malcolm Clapton | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-17 04:15

Khuyến mại

Dữ liệu lớn giúp các công ty kiếm hàng tỷ đô la. Do đó, các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu lớn, có mức lương cao hơn đáng kể so với mức lương trung bình của IT. Hãy cùng nhau tìm hiểu làm thế nào để thành thạo hoàn toàn nghề này trong một năm rưỡi và kiếm được khoảng 300 nghìn rúp (và thậm chí nhiều hơn nữa!).

Nhà khoa học dữ liệu làm gì

Nhiệm vụ chính của chuyên gia này là rút ra các kết luận thực tế hữu ích, chỉ có một bộ dữ liệu và có thể phân tích chúng.

Một nhà khoa học dữ liệu làm việc với dữ liệu lớn - lượng thông tin khổng lồ mà họ nhận được từ nhiều nguồn khác nhau. Ví dụ:

• trong công nghiệp - từ các cảm biến bên trong các cơ chế: chúng đo nhiệt độ, áp suất, tốc độ sản xuất;
• trên Internet - theo hành vi của người dùng: có bao nhiêu người đã truy cập vào một trang nhất định, họ đã dành bao nhiêu thời gian ở đây, họ đã nhấp vào nút nào, họ đã nhấp vào quảng cáo nào.

Với tất cả dữ liệu này, một nhà khoa học dữ liệu biết cách xây dựng dự báo và sẽ giúp đưa ra quyết định đúng đắn: có bán cổ phần hay không, có tung ra quảng cáo hay không và nếu có, thì cái nào, v.v. Chính anh ta là người có thể đánh giá công ty hoạt động hiệu quả như thế nào, cần cải thiện những gì, phát triển theo hướng nào có lợi nhất. Ông cung cấp cơ sở toán học rõ ràng cho bất kỳ giải pháp nào, kiểm tra các giả thuyết, sao lưu kết luận với dữ liệu và tìm ra mối liên hệ giữa các sự kiện dường như hoàn toàn không liên quan.

Ai và bằng cách nào đến với quả cầu này

Phân tích dữ liệu lớn là một lĩnh vực khá non trẻ. Các nhà phát triển là những người đầu tiên đến đây, khởi động các dự án theo nhiều hướng khác nhau: từ tiếp thị trên Internet và công nghiệp đến ngân hàng và hệ thống tài chính.

Đại diện doanh nghiệp đã đến cùng với các nhà phát triển: nhà phân tích, nhà tiếp thị, nhà tài chính. Và các nhà toán học và thống kê đã phát triển các thuật toán hiệu quả để phân tích dữ liệu thực sự có thể chạy trên các máy tính không quá mạnh.

Nhưng với sự ra đời của các công cụ đơn giản để thu thập và phân tích dữ liệu lớn, cũng như sự phát triển của sức mạnh tính toán, con đường đến với khoa học dữ liệu đã mở ra cho tất cả mọi người. Ngày nay, hoàn toàn có thể trở thành một nhà phân tích dữ liệu lớn từ đầu mà không cần nền tảng kỹ thuật. Ở bạn sẽ nhận được tất cả các kiến thức cần thiết và sẽ có thể áp dụng nó vào thực tế. Sẽ mất một năm rưỡi - không quá nhiều để thành thạo một nghề mới.

Và nếu bạn đã có dù chỉ một chút kinh nghiệm trong lĩnh vực CNTT, thì điều đó sẽ càng dễ dàng hơn. Trong khóa học này, bạn sẽ cải thiện kỹ năng phát triển Python và R, học toán và thống kê, phát triển tư duy phân tích và học cách giải quyết các vấn đề kinh doanh trong đời thực bằng cách sử dụng AI và học máy. Quan trọng nhất, các dự án mạnh mẽ sẽ xuất hiện trong danh mục đầu tư của bạn sẽ giúp bạn thay đổi hướng đi và tăng thu nhập.

Đối với các nhà phân tích mới bắt đầu, khóa học Skillbox sẽ cung cấp các kỹ năng kỹ thuật. Bạn sẽ học cách đưa ra giả thuyết và dịch chúng thành mã hiệu quả, xử lý dữ liệu thô, huấn luyện máy móc và dự đoán kết quả. Điều này sẽ mang lại cho bạn một động lực mạnh mẽ cho sự nghiệp của bạn.

Một nhà khoa học dữ liệu kiếm được bao nhiêu

Ngày nay, các công ty hàng đầu thu thập dữ liệu lớn, biết rằng bất kỳ chi phí nào cho việc phân tích và trả lương của các chuyên gia có liên quan là hợp lý. Xét cho cùng, điều này sẽ giúp nhanh chóng tìm ra và loại bỏ các vấn đề, cải thiện chất lượng dịch vụ và khởi động các dự án mới đầy hứa hẹn.

Vì đây là một lĩnh vực mới, các nhà khoa học dữ liệu đáng giá bằng vàng. Theo kết quả của một nghiên cứu quy mô lớn về mức lương của các nhà phân tích trong các lĩnh vực khác nhau ở Moscow, hóa ra thu nhập cao nhất, ngay cả khi mới bắt đầu sự nghiệp, chính xác là của các chuyên gia khoa học dữ liệu. Ngay cả khi có ít hơn một năm kinh nghiệm làm việc có liên quan, họ đã kiếm được trung bình ít nhất 100 nghìn rúp. Và với kinh nghiệm từ 3 đến 6 năm trong nghề này, mức lương 300 nghìn rúp là khá thực tế.

Một nhà khoa học dữ liệu mới bắt đầu cũng có thể tin tưởng vào một mức lương thực sự cao ở nước ngoài. Do đó, mức lương trung bình của một chuyên gia mới bắt đầu trong lĩnh vực này ở Hoa Kỳ là 68.054 đô la mỗi năm. Sau khi trừ tất cả các khoản thuế, đó là hơn 4.000 đô la mỗi tháng.

Những gì một nhà khoa học dữ liệu có thể làm

Một kỹ năng quan trọng là đặt những câu hỏi hóc búa phù hợp. Để làm chủ nó, một chuyên gia phải hiểu những khó khăn và vấn đề của doanh nghiệp, nói cùng một ngôn ngữ với anh ta để nhận được thông tin cần thiết.

Mỗi câu hỏi đưa ra một số giả thuyết - kết luận có thể được kiểm tra bằng cách sử dụng dữ liệu. Nếu câu hỏi được xây dựng chính xác, nhà khoa học dữ liệu có thể xây dựng một mô hình để kiểm tra giả thuyết và kiểm tra nó, lấy kết quả và áp dụng chúng vào doanh nghiệp.

Trong số các kỹ năng kỹ thuật, Python đứng đầu - một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ với cú pháp logic và dễ hiểu. Để hiểu nó, bạn không cần phải là một lập trình viên có kinh nghiệm hoặc ít nhất là một "kỹ thuật viên". Nó là đủ để có thể gọi chức năng mong muốn và thiết lập các tham số của nó. Ngoài ra, có rất nhiều mô-đun làm sẵn cho Python để làm việc với dữ liệu lớn, xây dựng mô hình và học sâu.

Các nhà phân tích tại Mail.ru và HeadHunter nhận thấy rằng 54% vị trí tuyển dụng yêu cầu trình độ Python cho các nhà khoa học dữ liệu lớn đầy tham vọng. Đối với một phần ba các công ty, khả năng làm việc với SQL của ứng viên là quan trọng, đối với 17% - khai thác dữ liệu: kỹ năng tìm kiếm và thu thập dữ liệu thô để phân tích thêm. Trong 15% vị trí tuyển dụng, người ta chú ý đến thống kê toán học, 14% - phương pháp phân tích dữ liệu.

Làm thế nào để học tất cả những điều này

Để thành thạo tất cả những điều này ở mức đủ để tìm việc làm, bạn không cần phải học lên cao hơn thứ hai: khóa học Skillbox là đủ. Từ bài học đầu tiên, bạn sẽ học những kiến thức cơ bản về cách làm việc với Python, và sau đó, bạn cũng sẽ thành thạo ngôn ngữ R, ngôn ngữ này được tạo ra đặc biệt để xử lý dữ liệu thống kê. Bạn sẽ học cách làm việc với một số thư viện Python, thành thạo các cơ sở dữ liệu PostgreSQL, SQLite3 và MongoDB khác nhau.

Phân tích dữ liệu lớn được liên kết chặt chẽ với máy học và mạng nơ-ron. Do đó, khóa học cũng bao gồm các khuôn khổ để đào tạo mạng nơ-ron Tensorflow và Keras, cũng như nhiều nhiệm vụ thực tế để tạo ra các mô hình cho thị giác máy tính và ngôn ngữ học.

Sau khi hoàn thành, bạn cũng sẽ có thể xây dựng bảng điều khiển và đồ họa tương tác để trực quan hóa kết quả công việc của mình. Cuối cùng, bạn thực hiện dự án của riêng mình - xây dựng một hệ thống đề xuất có thể được thêm vào danh mục đầu tư của bạn. Và tất cả điều này là dưới sự hướng dẫn của những người cố vấn giàu kinh nghiệm.

Như vậy, chỉ trong một năm rưỡi, bạn sẽ biết và có thể làm được nhiều hơn những ứng viên khoa học dữ liệu trung bình. Và bạn thậm chí có thể thêm một năm rưỡi nghiên cứu của khóa học vào kinh nghiệm của mình khi làm việc với dữ liệu lớn. Điều này có nghĩa là, ngay từ đầu, hãy xin một mức lương cao hơn.

Chi phí học tập là bao nhiêu

Việc đào tạo về khoa học dữ liệu đắt đỏ đang khiến nhiều chuyên gia tương lai dừng lại, đặc biệt là hiện nay khi nền kinh tế đang bất ổn và thế giới vẫn đang phải vật lộn với đại dịch. Nhưng Skillbox có giá chống khủng và thanh toán theo từng đợt. Cho đến ngày 31 tháng 8, bạn có thể đăng ký khóa học "" với mức giảm giá 40%, học miễn phí trong sáu tháng đầu tiên và sau đó chỉ phải trả 4500 rúp mỗi tháng cho việc học của bạn.

Một phần thưởng khác cho những ai đã hoàn thành khóa học là hai tháng học tiếng Anh tại trường EnglishDom. Các bài học trực tuyến tương tác sẽ giúp bạn nâng cao trình độ - nhà tuyển dụng sẽ đánh giá cao.

Nghề này sẽ có liên quan trong vòng 15 năm - trong mọi lĩnh vực kinh doanh và ở bất kỳ quốc gia nào trên thế giới. Nó cũng sẽ giúp bạn bắt đầu hành trình của mình: sau khi hoàn thành 75% khóa học, bạn sẽ nhận được sự đồng hành của một nhà tư vấn nghề nghiệp cá nhân, người sẽ giúp bạn chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn vào các công ty đối tác của nền tảng giáo dục này.