NOU! Curs inteligență artificială! OFERTA DE LANSARE -50% reducere 👈sau sună la 0374 349 900

[GHID] Ce face un data scientist si cum sa obții un job în acest domeniu în 2024

data scientist in fata calculatorului

Pe lângă clasicele full stack developer, QA și software engineer, puțini se gândesc la data scientist când enumeră job-urile existente în IT. Și asta pentru că meseria de Data Scientist este nu numai nișată, dar și relativ recentă. Facebook și Twitter au fost printre primele companii care au publicat anunțuri de angajare pentru Data Scientist pe la sfârșitul anilor 2000. La polul opus, meseria de full stack developer în forma pe care o știm acum a apărut pe la mijlocul anilor ‘90.

În 2024, însă, data science este printre cele mai căutate meserii din sectorul IT. De ce? Pentru că astăzi, manipularea, analiza și interpretarea datelor nu mai reprezintă un gând ulterior, ci o prioritate absolută pentru marile companii. Digitalizarea accelerată din ultimii ani a generat de la sine un volum imens de date gata să fie traduse în profituri de către data scientists care dețin abilitățile și curiozitatea necesară. Tu poți fii unul din acei data scientists. La Software Development Academy, te învățăm toate skill-urile – atât tehnice cât și sociale – de care ai nevoie ca să devii Data Scientist. Dar până acolo, haideți să facem un pas înapoi și să vedem ce presupune acest domeniu. 

Ce este un data scientist? 

Pe scurt, un data scientist este un expert în analytics care este responsabil cu analiza, colectarea și interpretarea datelor. În general, activitatea unui data scientist contribuie în mod indirect la planul de business al companiei. De exemplu, o companie poate decide implementarea unui nou feature în produs pe baza rezultatului analizei întreprinse de un data scientist. La nivel macro, o companie poate stabili niște direcții generale de business în urma rapoartelor prezentate de data scientist.

În ciuda numelui destul de sugestiv, un data scientist nu este un simplu statistician și nici data analyst (vom vorbi despre asta puțin mai târziu). Rolul de data scientist conține elemente din o sumedenie de discipline precum matematică, statistică, programare și diverse științe și implică utilizarea unor metode avansate de analystics, cum ar fi machine learning și predictive learning. Principala diferență dintre data science  și alte nișe mai tradițioanel ale IT-ului este că un data scientist aplică principii științifice în activitatea sa. Cu alte cuvinte, putem spune că dintre toate specializările IT clasice, data science este cea mai “academică”.

Ce face un data scientist în cadrul unei companii? 

Acum că știm la modul general ce presupune meseria de data scientist, este timpul să explorăm și atribuțiile sale. 

Data scientists joacă un rol esențial în eforturile organizației de a-și eficientiza activitatea. Mai precis, activitățile unui data scientist contribuie în mod direct direct la eficientizarea campaniilor de marketing, îmbunătățirea serviciului pentru clienți și la elaborarea unor strategii de business relevante pentru profilul organizației. 

Având în vedere volumul imens de date pe care organizațiile moderne le acumulează în mod pasiv, un data scientist iscusit trebuie să dețină o înțelegere profundă atât a datelor, cât și a business-ului pentru a livra rezultate clare și ușor transformabile în direcții acționabile de către executivi. În unele organizații, data scientists îndeplinesc un rol de filtru în care aceștia interpretează, analizează și împachetează datele într-un format accesibil pentru stakeholderii non-tehnici. În altele, data scienstists participă direct la procesul de decision making. Totul depinde de cultura organizațională. 

După cum vedeți, rolul de data scientist poate suna puțin nebulos. Liniile de demarcație dintre data science și alte discipline IT, cât și atribuțiile specifice acestui rol, încă se trasează. 

Putem însă să enumerăm câteva responsabilități de bază care se regăsesc în fișa acestui post indiferent de factori precum cultură organizațională și profilul de business:

  • Detectează tipare (patterns), trend-uri și coroborează seturi de date pentru a descoperi perspective noi de business. 
  • Dezvoltă modele predictive și statistice pentru a repera proactiv probleme și oportunități de business.
  • Folosește modele și metode de machine learning pentru a îmbunătăți calitatea datelor și implicit funcționalitatea produsului.
  • Transmite sugestii și recomandări bazate pe date echipei de executivi. 
  • Anticipează rezultate prin creearea și implementarea de algoritmi și modele de date. 
  • Colectează și manipulează date folosind modele statistice și de programare. 
  • Propune și implementează cele mai bune practici referitoare la colectarea și folosirea datelor. 
  • Coordonează și mentorează echipa de date. 
  • Identifică și rezolvă probleme cele mai nebuloase probleme înainte ca organizația să le întâmpine. 

Care este diferența dintre un data scientist și un data analyst?

Deși acești doi termeni sunt folosiți deseori interschimbabil și putem observa multe zone în care cele două domenii se intersectează, activitățile întreprinse de data scientists și data analysts nu pot fi mai diferite. 

Chiar și așa, nu există un răspuns definitoriu la această întrebare – depinde foarte mult pe cine întrebi. Dacă ne luăm după cea mai standard explicație, data science este un termen umbrelă care cuprinde o sumedenie de specializări preocupate în principal cu minatul datelor, pe când data analytics este o versiune mai compilată a data science, ba chiar doar o parte din întregul proces. 

Pe de altă parte, putem considera data analytics ca fiind o specializare axată pe executarea și implementarea unor măsuri acționabile ca reacție la probleme existente. Cu alte cuvinte, data science este proactiv, pe când data analytics este reactiv. 

O altă diferență majoră dintre data science și data analytics este că data science nu este preocupată de găsirea de soluții la probleme specifice cât este despre parcurgerea unor volume imense de date pentru descoperi oportunități. 

Asta nu înseamnă că data science și data analytics sunt diametral opuse. Din contră, foarte mulți data scientists dețin experiență anterioară în data analytics. Așadar, dacă ești nehotărât ce cale să alegi, nu te îngrijora prea mult – mobilitatea profesională dintre aceste două nișe este mult mai mare decât ai crede. 

Ce abilități trebuie să deții ca data scientist?

După cum am zis și mai sus, data science înglobează o sumedenie de discipline care necesită la rândul lor un set vast de abilități tehnice. La modul general, data scientists trebuie să bifeze o serie de abilități care se învârt în jurul planificării intense și modelării. De asemenea, trebuie să cunoască în profunzime platforme precum Hive, Kafka și Spark, cât și limbaje de programare cum ar fi SQL, Python, R și altele.

La nivel de abilități tehnice, marile companii caută următoarele lucruri:

  • Data mining.
  • Predictive modeling.
  • Machine Learning.
  • Abilitatea de a manevra cantități vaste de date structurate, semistructurate și nestructurate.
  • Experiență în cercetare statistică: clasificări, regresii, segmentări și clusters.
  • Experiență în Natural Language Processing (NLP). 

Alte abilități (de data asta mai specifice) căutate de companii sunt următoarele:

  • Abilitatea de a rezolva probleme folosind abordări statistice.
  • Experiență în tehnici calitative și cantitative de analiză a datelor. 
  • Experință în marile platforme și servicii cloud.
  • Experință în tool-uri de vizualizare a datelor precum Power Bi sau Tableau.
  • Abilitatea de a realiza și implementa modele vizuale de raportare a datelor.
  • Abilitatea de a prezenta chestiuni tehnice, abstracte într-un format ușor de înțeles pentru personaele non-tehnice din conducere. 
  • Abilitatea de a identifica noi oportunități de business prin folosirea machine learning și tool-urilor de data mining.
  • Cunoaște întreg procesul de data science, din stadiul incipient de discovery, filtrarea datelor până la execuție. 

Cum să devii Data Scientist în câțiva pași 

Acum că am trecut în revistă ce presupune această meserie, este timpul să tranziționăm spre măsuri acționabile pe care ai putea să le iei ca să devii data scientist. Trebuie menționat faptul că acești pași nu sunt universali iar nerespectarea lor nu te va priva de un job ca data scientist. Chiar și așa, următoarea secțiune este un punct bun de pornire dacă nu știi cum să începi.

 

Învață skill-uri și limbaje de programare relevante

Din moment ce data science este un domeniu inerent tehnic, este absolut necesar să stăpânești skill-uri tehnice și limbaje de programare relevante. 

  • Limbajele de programare sunt folosite de către data scientists pentru a filtra, analiza și interpreta volume mari de date. Cele mai populare limbaje de programare în data science sunt:
    • R
    • SQL
    • SAS
    • Python
  • Următorul skill pe care trebuie să îl stăpânești ține de machine learning. Data scientists apelează la machine learning în procesele lor continue de îmbunătățire a calității datelor și de predicție. 
  • Data visualization. Ca data scientists, vei fi adeseori pus în situația de a prezenta concepte complexe personelor non tehnice. De aceea, trebuie să te familiarizezi cu tool-uri precum:
    • Tableau
    • PowerBi
    • Excel
  • Big data este un domeniu vast care necesită propriul articol. De dragul de a menține articolul concis, ne vom rezuma la a recomanda tool-uri precum Apache Spark și Hadoop ca punct de pornire. 
  • Nu este un skill tehnic, dar îl vom include aici oricum pentru că este la fel de important precum limbajele de programare. Ne referim, desigur, la comunicare (mai multe despre asta mai jos). 

Dacă te simți intimidat de cunoștiințele pe care trebuie să le deții ca să devii Data Scientist, vrem să te asigurăm că nu este atât de greu precum pare, mai ales dacă ai parte de îndrumare. Software Development Academy, spre exemplu, oferă un curs comprehensiv de începători în SQL și Python care te iau de la 0.

Obține o diplomă în data science

Spre deosebire de acum 10, 15 ani, diploma de facultate nu mai este un factor decisiv care va determina dacă obții sau nu jobul visat. Însă, dacă simți nevoia unui punct de pornire, o facultate în domeniu te poate pune în direcția potrivită.

Urmează un curs de programare precum cele oferite de Software Development Academy

Dacă facultatea nu este o opțiune din varii considerente – activezi deja în alt domeniu, nu ai timpul și energia pentru o facultate, etc. – un curs de programare în limbajul relevant ar putea reprezenta soluția ideală pentru tine.

Software Development Academy oferă o curriculă comprehensivă care curprinde cele mai populare limbaje de programare de pe piață în momentul de față. Cursurile noastre nu necesită experiență anterioară. La Software Development Academy, te învățăm exact ce trebuie să cunoști pentru a deveni Data Scientist – Python, SQL, și altele. Mai mult decât atât, pe lângă aspectele tehnice, cursurile noastre acoperă și soft skills.

Ce înseamnă soft skills? Practic, te învățăm cum să fii un bun profesionist atât din punct de vedere al abilitățior tehnice, cât și sociale. Profesorii noștri îți vor prezenta cu lux de amănunte cum activează și lucrează echipele de dezvoltare din companiile moderne și cum să-ți indeplinești rolul în cadrul lor.

Ți-am stârnit interesul? Înscrie-te acum la cursurile de programare Software Development Academy și hai să începem treaba. Cariera mult visată în Data Science te așteaptă. 

Data Scientist Salariu – la câți bani să te aștepți?

Fiind un domeniu atât de nișat, salariile pentru Data Scientists sunt pe măsură. Conform ultimelor statistici publicate de Jooble, salariu mediu lunar pentru un Data Scientist este în jur de 2.229 EUR. Evident, salariu poate varia în funcție de companie, locație sau senioritate. 

Devin-o Data Scientist la Software Development Academy 

Pregătit să-ți începi noua carieră în Data Science? Software Development Academy este gata să te ajute să obții jobul de vis. 

Te putem conduce spre o nouă carieră de Data Scientist în câteva luni, dacă vei face față acestei provocări fezabile alături de noi.

Vei învăța cele mai recente și populare tehnologii și vei dezvolta competențe sociale valoroase. Mentorii noștri profesioniști te vor susține și te vor îndruma pe tot parcursul.

Dacă optezi și pentru garanția noastră de angajare, poți fi sigur că la sfârșitul cursului te va aștepta un loc de muncă frumos în Data Science.

Sună grozav, dar mai ai întrebări? Suntem nerăbdători să te cunoaștem, așa că ia legătura cu noi! Vrem să-ți răspundem la toate întrebările și să te ajutăm să începi o nouă carieră în domeniul tehnologiei, care îți va asigura un viitor sigur.

Descarcă tematica de curs Data Science

descarcă tematica

Cursurile Codecool continuă sub tututela SDAcademy!

Cele două școli și-au unit forțele! Împreună, oferim:

  • Cursuri full-stack: Java, JavaScript, Python
  • Specializări: Software Testing, UX/UI Design, Data Science

Înscrie-te acum în programul SDAcademy x Codecool și primește coaching personalizat pentru cariera ta în IT!

continuă către SDAcademy