ИТ-специалист в сфере Data Science

IT-специалист — сотрудник, чья деятельность связана с информационными технологиями. Он может работать в разнообразных отраслях: сфера образования, медицина, банковское дело и т. д.

Категории IT-профессий

IT-профессии можно разделить на несколько категорий:
● создание и продвижение продукта (к примеру, специалисты по Data Science)
● дизайн (UX-дизайнеры)
● разработка (фронтенд-разработчики, веб-разработчики)
● поддержка. К этому направлению относятся специалисты, занимающиеся подбором и обслуживанием оргтехники и оборудования, администрированием серверов.

Основные качества IT-специалиста:

• глубокое знание математики и английского языка
• креативность (способность предлагать разные варианты решения актуальных проблем)
• хорошая память
• умение идти на компромиссы, плодотворно сотрудничать с другими членами команды.

Data-Scientist – это специалист, разрабатывающий инструменты для решения задач бизнеса с помощью машинного обучения. В своей работе такой эксперт объединяет статистику, программирование и машинное обучение для получения профита и увеличения продаж. Работа Data-Scientist специалиста строится в соответствии со строгой последовательностью: сбор данных, создание модели для улучшения функционала, поддержка актуальности проекта.

Эти три этапа разделяются на более узкие обязанности. Среди них:

• создание контексто-рекомендательных сервисов;
• создание предиктивных Data Driven сервисов для клиентов;
• поиск подозрительных операций и холдингов;
• выборка необходимых метрик;
• работа с AutoML решениями;
• внедрение модели в рабочие процессы;
• прогноз изменений в процессах.

Конечно, задачи этого специалиста варьируются в зависимости от ступени опыта. Если джуниор выполняет более легкую обработку данных, то синьор может самостоятельно получить и решить задачу полностью, работая со сложными фреймворками и большим количеством данных.

Профессия позволяет работать с передовыми и интересными программами, новыми технологиями, как, например, искусственный интеллект. Работать можно в разных сферах: банковской, торговой, научной, развлекательной. Data Science уже использует TikTok, Netflix, РЖД, ВТБ.