Людей с математическим складом ума довольно часто привлекают вакансии data science. Ведь на такой должности они могут реализовать весь свой потенциал, и существенно продвинуться по карьерной лестнице, стать очень востребованным и высокооплачиваемым сотрудником. Но для начала необходимо понять суть работы этого специалиста, и определиться – стоит ли идти в данную сферу.

Главными задачами в представленной работе являются:

  • Выявление потребностей заказчика/компании;
  • Сбор данных для обработки и анализа;
  • Установить закономерности в полученных данных;
  • Поиск оптимального решения через создание определенной модели;
  • Оценить эффективность модели при помощи соответствующих инструментов;
  • Внедрить эффективную модель в продукт или производство;
  • При необходимости – дорабатывать и сопровождать модель.

Даже на первый взгляд заметно, что это работа не из легких, и требует специальной подготовки, знаний современных инструментов и умения ими пользоваться. Здесь любая ошибка может обернуться настоящей проблемой, в том числе и вызвать финансовые потери. Поэтому data science должен быть крайне ответственным и внимательным к деталям.

С другой стороны, такие специфические навыки очень ценятся на рынке труда. И заработная плата данного работника на порядок выше, чем, например, у менеджера по персоналу https://jobitt.com/ru/job-openings/technical/hr.

Плюсы и минусы работы

Следует сразу рассмотреть преимущества представленной профессии. К главным можно причислить такие:

  • Востребованность, специалист никогда не останется без работы;
  • Высокий уровень оплаты труда, комфортные условия работы;
  • Возможность устроиться в самые крупные и солидные компании, холдинги, корпорации;
  • Высокие шансы переехать за границу, получив вызов на работу из компании в США, Канаде, ЕС;
  • Увлекательность для тех, кто искренне интересуется математикой, точными науками, информационными технологиями;
  • Возможность реализоваться.

Основным же недостатком можно назвать сложность работы. Освоить данную профессию сможет далеко не каждый человек, а те, кто приходят в эту сферу лишь за деньгами, довольно быстро выгорают морально и психологически.

Другой недостаток – ответственность. Ошибки в data science могут привести к тяжелым последствиям, особенно, если это происходит в области здравоохранения. Да и в бизнесе тоже чревато огромными убытками.