Kim jest Data Scientist? Wymagania i zarobki

Czym się zajmuje i ile zarabia data scientist? Jakie wymagania trzeba spełnić, aby otrzymać propozycję pracy w tym zawodzie? Podpowiadamy, jak zostać data scientist.

Dynamiczny rozwój nowych technologii wpłynął na wzrost zapotrzebowania na specjalistów z branży IT. Na rynku pracy można znaleźć coraz więcej ogłoszeń dla specjalistów zajmujących się analizą danych. Czym się zajmuje i ile zarabia data scientist? Jakie wymagania trzeba spełnić, aby otrzymać propozycję pracy w tym zawodzie? Podpowiadamy, jak zostać data scientist.

Data scientist – o kim mowa?

Data science (danologia) to jedna z najdynamiczniej rozwijających się branż. To dziedzina, która wykorzystuje zdobycze naukowe z takich obszarów, jak statystyka, analiza danych i uczenie maszynowe. Dane bywają nazywane nową walutą biznesu. Firmy, które wiedzą, w jaki sposób je gromadzić i analizować, zyskują ogromną przewagę konkurencyjną. Data scientist to osoba, która zajmuje się ich zbieraniem, przetwarzaniem i analizą. Inżynierowie danych znajdują zatrudnienie zarówno w firmach prywatnych, jak i instytucjach publicznych.

Praca data scientist – na czym polega?

Do najczęstszych obowiązków osoby zatrudnionej na stanowisku data scientist należy:

• gromadzenie i analiza danych;
• tworzenie raportów w formie wizualnej, czyli dashboardów;
• automatyzacja procesów raportowania;
• rozwój narzędzi do analizy i raportowania danych.

Data scientist – wymagania i umiejętności

Wśród najczęstszych wymagań stawianych kandydatom ubiegającym się o pracę na stanowisku data scientist można wymienić:

• wykształcenie średnie lub wyższe (preferowane dziedziny to matematyka, statystyka, inżynieria lub analiza danych);
• znajomość języka angielskiego w stopniu zaawansowanym (znajomość każdego dodatkowego języka obcego w tej branży jest dodatkowym atutem, a w niektórych firmach wręcz koniecznością, jeśli praca polega na analizie danych w języku innym niż angielski);
• umiejętność posługiwania się językiem technicznym;
• doskonała obsługa komputera;
• umiejętność pracy na dużych zbiorach danych;
• znajomość SQL, Google Data Studio, Ecel, Python, R;
• znajomość narzędzi do raportowania i analiz biznesowych;
• umiejętność analitycznego myślenia;
• umiejętność tworzenia dashboardów.

Jak zostać data scientist?

To pytanie, które zadają sobie osoby, które dopiero szukają swojej drogi zawodowej lub planują się przebranżowić. Aby rozpocząć pracę na stanowisku data scientist, nie musisz posiadać dyplomu potwierdzającego Twoje wykształcenie w dziedzinie inżynierii danych. Większe szanse na zatrudnienie mają jednak osoby, które ukończyły studia inżynierskie lub magisterskie na takich kierunkach jak informatyka, ekonometria, matematyka, fizyka czy ekonomia. W tej branży dużo ważniejsze jest jednak doświadczenie oraz kompetencje miękkie, takie jak umiejętność analitycznego myślenia.

W związku z dynamicznym rozwojem technologii data scientist to stanowisko dla osób ambitnych i elastycznych, które chcą się rozwijać. Mimo, że wiele firm nie oczekuje od kandydatów wykształcenia kierunkowego, to zarówno w Polsce, jak i za granicą można znaleźć coraz więcej ofert nauczania dla osób, które chcą związać swoją przyszłość z analizą danych. Data science to interdyscyplinarne studia łączące elementy informatyki, ekonomii i zarządzania. Osoby zainteresowane dokształcaniem się w tym kierunku mogą skorzystać także z oferty studiów podyplomowych.

Karierę w branży zazwyczaj rozpoczyna się od stanowiska juniorskiego. Jako junior data scientist masz możliwość poznania branży od podszewki i zdobycia pierwszego doświadczenia. Kolejnym krokiem w karierze zawodowej jest awans na analityka danych. To stanowisko, które wymaga dużo większej samodzielności i doświadczenia w branży. Na rynku pracy można znaleźć także oferty dla seniorów oraz team managerów, którzy nadzorują pracę zespołów analitycznych.

Ile zarabia data scientist?

Zarobki data scientist są uzależnione od wielu czynników m.in. rodzaju stanowiska i doświadczenia (osoba, która stawia pierwsze kroki w branży będzie zarabiać mniej niż doświadczony senior data scientist), ale także miejsca pracy i wielkości firmy. Na większe zarobki mogą liczyć osoby z dużych aglomeracji, które podejmą zatrudnienie w firmach o zasięgu ogólnopolskim lub międzynarodowym. Zarobki na stanowisku data scientist są uważane za atrakcyjne. Osoby zatrudnione jako inżynierowie danych mogą liczyć także na szereg dodatkowych benefitów. Wiele osób pracuje w systemie hybrydowym lub w pełni zdalnym.