Trwają zapisy na kursy przygotowujące do testu 8-klasisty z matematyki! Sprawdź!

Blog

Jak zostać analitykiem danych? Kim jest i co robi data scientist?


7 minut czytania

W ciągu ostatnich lat jako ludzkość wytworzyliśmy więcej danych niż od początku naszego istnienia. Codziennie produkujemy miliony gigabajtów informacji i każdego roku coraz więcej. Aby były użyteczne: rozwiązywały problemy, rozwijały firmy, pomagały nam i kształtowały świat, potrzeba ludzi, którzy liczby zamienią na działania – analityków i data scientists!

Data scientist – kto to, co robi i czy jest analitykiem danych?

Data scientist to tzw. zawód przyszłości i już teraz jeden z najczęściej poszukiwanych ekspertów na rynku pracy, na którego zapotrzebowanie intensywnie rośnie.

Data scientist to specjalista, który zajmuje się analizą danych i data science danologią: wyciąganiem wniosków z danych, w szczególności z big data, z użyciem metod naukowych, procesów i algorytmów. I można powiedzieć, że łączy w sobie dwie osoby – programistę i analityka danych.

Data scientist bywa jeszcze określany jako „analityk danych”. Praca analityka danych ma jednak nieco inną specyfikę – ten specjalista pracuje zwykle z danymi o spójnej strukturze, które są łatwe w „obróbce”, a wykorzystuje głównie analizę statystyczną. Data scientist specjalizuje się natomiast w zbiorach danych niespójnych, różnorodnych i zmiennych (big data). Pracuje z językami programowania i technologiami takimi jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe. 

W Polsce coraz częściej data scientist jest nazywany „mistrzem danych”, a za granicą można spotkać się także z określeniem „data science specialist”. 

Jak w praktyce wygląda praca data scientist, co robi na co dzień?

W praktyce praca data scientist, jej cel i zakres są uzależnione od potrzeb danej firmy czy organizacji i specyfiki jej działalności. Ogólnie data scientist rozwiązuje różne problemy, modyfikuje i optymalizuje procesy oraz zwiększa efektywność (np. przedsiębiorstwa) – i robi to za pomocą danych, czyli:

  • pozyskuje, zbiera i przetwarza dane,
  • analizuje dane statystyczne, bada je i eksploruje,
  • opracowuje dane i je wizualizuje,
  • integruje i magazynuje dane w bazach danych,
  • wybiera modele, algorytmy i techniki potrzebne do uzyskania wyniku (np. uczenie maszynowe, modelowanie statystyczne, AI),
  • uzyskuje potrzebne wyniki, mierzy je, sprawdza i poprawia, 
  • wyciąga z danych i wyników konkretne wnioski,
  • przedstawia swoje rekomendacje.

Współcześnie metody data science w rozwoju działalności wykorzystują już wszystkie największe światowe firmy: Amazon, Google, Apple, Facebook, Uber, Microsoft czy Oracle, a także duże i średnie przedsiębiorstwa z niemal każdej branży – od IT, przez handel i usługi, po przemysł.

Ile zarabia data scientist? Zarobki „na etacie”

Z danych m.in. serwisu wynagrodzenia.pl wynika, że data scientist, pracując „na etacie”, zarabia od 6000 do 12 000 złotych brutto, przy czym nie brakuje też ekspertów, na których konta co miesiąc wpływa więcej niż 15 000 złotych. Wysokość wynagrodzenia data scientist zależy od kilku zmiennych, m.in. doświadczenia i stażu pracy oraz umiejętności (np. znajomość konkretnych programów).

A ile zarabia taki „standardowy” analityk danych? Zarobki na tym stanowisku przeciętnie wynoszą około 6500 złotych, choć oczywiście mogą być także sporo wyższe w zależności od specjalizacji, doświadczenia i umiejętności.

Jak zostać data scientist?

Jak zrobić pierwszy krok do pracy na stanowisku data scientist, jak zostać ekspertem – tych dróg jest wiele, a w parze z umiejętnościami i doświadczeniem zwykle musi iść wykształcenie w zakresie analizy danych, matematyki i programowania, a także statystyki. O zawodzie data scientist warto więc pomyśleć już w szkole średniej – i wybrać kierunek studiów związany z wyżej wymienionymi dziedzinami. 

Kilka uczelni w Polsce oferuje już również studia kierunkowe w zakresie data science czy big data. Pomocne kierunki to także zarządzanie i ekonomia – wsparte „podyplomówką”, kursem oraz stażem otworzą drogę do podjęcia pierwszej pracy na stanowisku data scientist. 

Kurs przygotowawczy do matury i studiów matematycznych

Aby dostać się na studia kierunkowe związane z data science, big data, matematyką, statystyką i ekonomią, trzeba uzyskać wysoki wynik matury z matematyki. A przydaje się również sama już nauka rozszerzonej matematyki w szkole średniej, czyli potrzeby jest też dobry wynik z części matematycznej egzaminu ósmoklasisty

Jeśli młody człowiek ma predyspozycje analityczno-programistyczne, a interesuje się informatyką i lubi matematykę, to warto o tej drodze pomyśleć jak najwcześniej.

Ósmoklasistów i maturzystów zapraszamy na korepetycje z matematyki z Gigantami Edukacji. Nasi uczniowie uzyskują ponad 80%: śpiewająco zdają oba te najważniejsze egzaminy, dostając się do wymarzonych szkół i uczelni.

Jak jest zorganizowany kurs matematyki Gigantów Edukacji?

Nasze kursy opracowują egzaminatorzy CKE, a odbywają się pod okiem najlepszych nauczycieli. Uczymy się w praktyce i dążymy do zrozumienia matematyki, a wiedzę pogłębiamy. Oswajamy także uczniów z formą egzaminu i podpowiadamy, jak zarządzać czasem, aby zmniejszyć stres i poczuć pewność siebie. 

Organizujemy kursy roczne i dwuletnie – cały materiał w naturalnym tempie powtarzamy i wielokrotnie ćwiczymy, rozwiązując tysiące zadań i arkuszy testowych!

Jesteśmy również częścią Gigantów Programowania, a wśród kilkunastu ofert kursów programowania dla dzieci i młodzieży przygotowujemy też propozycje związane m.in. z językiem Python, SQL i bazami danych, które zdecydowanie przydadzą się na drodze do pracy data scientist.

Jakie umiejętności musi mieć data scientist?

  • Wiedza i umiejętności „twarde”. Data scientist musi znać matematykę i statystykę oraz mieć dużą wiedzę z zakresu analizy danych (tworzenie potoków danych, inżyniera danych, chmura obliczeniowa), nowych technologii (np. AI, machine learning, deep learning, algorytmy) oraz inżynierii oprogramowania. Potrzebna jest znajomość m.in. języka Python, Pandas, SQL i NoSQL.
  • Osobowość i kompetencje „miękkie”. Data Scientist powinien być także nastawiony na ciągłą naukę i podnoszenie kwalifikacji, skrupulatny, dokładny i dociekliwy, zaangażowany i kreatywny. Powinien mieć zmysł biznesowy oraz znać branżę, dla której pracuje. Na co dzień musi łączyć myślenie logiczne oraz twórcze, kreatywnie rozwiązywać problemy i umieć współpracować z innymi.

Wiesz już, kim jest data scientist, co robi, jak nim zostać i ile zarabia. Jeśli czujesz, że to droga dla Ciebie – działaj, jeśli potrzebujesz pomocy z matematyki, dołącz do drużyny Gigantów Edukacji!

FAQ:

Kim jest data scientist?

Data scientist pracuje w obszarze data science – zajmuje się wyciąganiem wniosków z ogromnych i nieuporządkowanych zbiorów danych, w tym big data, wykorzystując do tego znajomość statystyki i matematyki oraz machine learning i sztuczną inteligencję. Analizę danych łączy z programowaniem.

Ile zarabia data scientist?

Specjalista z zakresu data science zarabia od około 6 000 do 12 000 zł. Szacuje się, że wydatki firm na analitykę danych wzrosną i razem z nimi być może wynagrodzenia!

Jakie umiejętności muszą mieć specjaliści data science – data scientists?

Data scientists muszą mieć zaawansowane umiejętności z zakresu analizy danych – niejednorodnych, dużych i zmiennych zbiorów danych, oraz umieć wyciągać z nich konkretne wnioski, posługując się metodami naukowymi (statystyka, matematyka) i technologiami (np. w zakresie AI i uczenia maszynowego). Zwykle niezbędna jest też znajomość Python i Pandas oraz SQL i NoSQL. 


Poprzedni Następny

Podobne artykuły

Blog

Jak zainteresować dziecko matematyką?

Wiedza matematyczna otwiera drzwi do zawodów „przyszłości”, takich jak data scientist i quant, lecz poza teorią potrzebna jest praktyka...

Czytaj więcej
Blog

Jak zdać egzamin ósmoklasisty?

Choć egzaminu ósmoklasisty nie da się nie zdać, to jednak dobry wynik jest przepustką do nauki w wymarzonej szkole średniej. Sporo...

Czytaj więcej

Matematyka bez tajemnic

Zapisz się na kurs

Ta strona używa plików Cookies. Dowiedz się więcej o celu ich używania i możliwości zmiany ustawień Cookies w przeglądarce.

Zapoznałem się i wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych