Jak zostać Data Scientist? Ścieżka kariery i niezbędne umiejętności

Jedną z najprężniej rozwijających się branż na świecie jest bez wątpienia IT. Wraz z wprowadzaniem nowych technologii i coraz większą liczbą procesów i działań wykonywanych przez Internet wzrasta zapotrzebowanie na wyspecjalizowanych pracowników w tym obszarze. Jednym z nich jest Data Scientist. Co robi osoba na takim stanowisku i co warto wiedzieć o pracy w tym zawodzie?

Kim jest Data Scientist?

Data Scientist to specjalista, którego obszarem działania są szeroko rozumiane zbiory danych. Oznacza to, że w odniesieniu do konkretnych informacji osoba na stanowisku Data Scientist zarówno analizuje, programuje, bada, zajmuje się statystyką, jak i kreowaniem optymalnych rozwiązań. Zakresem działania takiego specjalisty jest sfera Data Science – nieustannie rozrastający się zbiór danych, ale też nieodłącznych im algorytmów, systemów do eksploracji danych i metod ich analizowania.

Poza gromadzeniem i analizowaniem danych Data Scientist poszukuje trendów, wzorców i informacji, które mogą być kluczowe dla podjęcia określonych decyzji. Bardzo ważne w pracy Data Scientist jest także umiejętne komunikowanie i tłumaczenie przełożonym oraz decydentom biznesowym, dlaczego określone rozwiązanie będzie najkorzystniejsze.

Ścieżka kariery Data Scientist

Data Scientist to stanowisko wymagające posiadania określonych kwalifikacji zawodowych, które umożliwią posługiwanie się specjalistycznym oprogramowaniem i algorytmami.

Jakie wykształcenie jest wymagane, aby zostać Data Scientist?

Może się wydawać, że bezdyskusyjnym warunkiem rozpoczęcia pracy jako Data Scientist jest ukończenie specjalistycznych studiów w dziedziny IT. Studia to najpowszechniejszy sposób, aby zdobyć umiejętności i kwalifikacje zawodowe do pracy w obszarze Data Science.

Osoby pracujące jako Data Scientist to głównie absolwenci kierunków informatycznych, ale także matematycznych, związanych ze statystyką, analizą danych, a także naukami społecznymi. Kluczowe w tym zawodzie są jednak umiejętności praktyczne, do których nie zawsze same studia są w stanie odpowiednio przygotować.

Dla pracodawcy istotne jest, aby Data Scientist był skuteczny i efektywny, a do tego potrzebne jest doświadczenie w radzeniu sobie z realnymi problemami i faktycznymi zbiorami danych. Dlatego ukończenie studiów od dawna nie jest już koniecznością w pracy jako Data Scientist. Istotne są umiejętności wykorzystania odpowiednich technologii i narzędzi oraz znajomość programów i języków programowania. Umożliwia to sprawne posługiwanie się w bazach danych, analizowanie i realizowanie założonych celów.

Kluczowe certyfikaty i kursy dla przyszłych Data Scientist

Aby zostać Data Scientist, można skorzystać z ogromnej oferty kursów specjalistycznych organizowanych przez uniwersytety, uczelnie prywatne, instytucje czy organizacje zrzeszające miłośników tej dziedziny. Z powodzeniem da się w ten sposób opanować nie tylko podstawy niezbędne dla pracy z bazami danych, ale też nabyć umiejętności w zakresie posługiwania się specjalistycznymi narzędziami.

Warto wybierać szkolenia i kursy, których ukończenie kończy się zdobyciem zaświadczenia czy certyfikatu o uzyskaniu konkretnych kwalifikacji (np. do pracy jako Data Scientist). Z pewnością dobrze jest zrealizować kursy z analizy danych, programowania za pomocą np. języka R, C#, Java czy Python, z wizualizacji danych czy baz danych SQL oraz NoSQL. Kluczowe jest także ciągłe aktualizowanie wiedzy i zapoznawanie się z nowinkami ze świata IT.

Niezbędne umiejętności dla Data Scientist

Dobry Data Scientist to również osoba, która powinna posiadać określone predyspozycje i umiejętności miękkie. Warto o tym pamiętać i nie skupiać się wyłącznie na kwalifikacjach zawodowych. Zgodnie z badaniami, pracodawcy coraz częściej wybierają na wolne stanowiska osoby wyróżniające się odpowiednimi kompetencjami miękkimi, nawet jeżeli wykształcenie czy zdobyte doświadczenie nie do końca ich satysfakcjonuje.

Już dziś 63% rekruterów podejmuje decyzje właśnie w ten sposób, co pokazały badania przeprowadzone przez Deloitte Access Economics. Ponadto 77% pracodawców uważa, że kompetencje miękkie są tak samo ważne, jak posiadane kwalifikacje. Data Scientist powinien w tym zakresie posiadać takie kompetencje jak:

• analityczne i szybkie myślenie,
• komunikatywność i otwartość na feedback,
• umiejętność pracy indywidualnej, jak i w zespole,
• kreatywność,
• samodzielność,
• sprawne rozwiązywanie problemów,
• dokładność,
• umiejętność pracy pod presją czasu.

Z powyżej przytoczonych badań wynika też, że do 2030 roku aż 66% miejsc pracy we wszystkich branżach będzie obsadzanych głównie na podstawie umiejętności miękkich.

Analityk danych vs Data Scientist – jakie są różnice?

Data Scientist bywa utożsamiany ze stanowiskiem Analityk Big Data czy Analityk Danych. W rzeczywistości nie można pomiędzy tymi zawodami postawić znaku równości. Analityk Big Data to osoba odpowiedzialna jedynie za przetwarzanie zbiorów informacji, często z użyciem specjalistycznych narzędzi czy AI.

Data Scientist to pojęcie znacznie szersze w praktyce. Osoba na takim stanowisku zajmuje się nie tylko analizą, ale też planowaniem i realizacją odpowiednich działań.

Jak zdobyć pierwsze doświadczenie jako Data Scientist?

Początkujący Data Scientist z powodzeniem może rozpocząć karierę zawodową od stażu lub praktyk niemal w każdej branży. Osoby na takim stanowisku są potrzebne wszędzie tam, gdzie gromadzi i przetwarza się dane. Można też spróbować swoich sił w niewielkich firmach typu startup lub starać się o posadę jako Junior Data Scientist.

Warto też rozważyć rozpoczęcie pracy od stanowiska związanego wyłącznie z analizą danych, zwłaszcza jeżeli próbujemy stanąć na nogi w zawodzie bez studiów.

Jak znaleźć pracę jako Data Scientist?

Znalezienie pracy jako Data Science nie jest dziś trudne i wiąże się z pokaźną kwotą. Ponadto problemem nie jest również małe miasto, odległość czy brak dostępu do siedziby większej firmy. Wiele ofert związanych z analizą danych to propozycje pracy zdalnej.

Trzeba pamiętać jednak, aby do poszukiwania pracy odpowiednio się przygotować. Poza standardowym CV, dobrym krokiem będzie też założenie profilu w LinkedIn, Github czy Kaggle, a następnie regularnie umieszczanie na nich przeprowadzanych analizy czy podejmowanie wyzwań turniejowych. To jednocześnie budowanie portfolio i doskonalenie umiejętności.

Przyszłość Data Science

Świat technologii i tworzenia informacji rozwija się dziś bardzo szybko i jest to tendencja, które nie ulegnie zahamowaniu. W każdej sekundzie do Internetu trafia około 30 GB danych. To tyle, ile jeszcze niecałe 25 lat temu zajmował cały Internet. Liczba ta rośnie z miesiąca na miesiąc, co wiąże się z koniecznością współpracy z osobami, które dane te będą nadzorować, a następnie wykorzystywać na korzyść konkretnych firm czy organizacji.

Jakie są trendy w Data Science?

Głównym i niezaprzeczalnym trendem w Data Science jest ML, czyli Machine Learning. To już nie tylko jedna ze stosowanych technologii, ale w wielu organizacjach wręcz podstawa dla wprowadzanych aktualizacji, innowacji i unowocześnień.

Istotny jest także rozwój cyberbezpieczeństwa i ochrona danych. To coraz bardziej zaawansowane systemy i oprogramowania, ale również szkolenia dla pracowników i wzmożone zarządzanie ryzykiem.

Trendy w Data Science to również przechowywanie i przetwarzanie danych w chmurze, co nie tylko generuje szereg możliwości w zakresie generowania trafnych prognoz i analiz, ale też ułatwiony dostęp do informacji wybranym osobom.

Nowe technologie i narzędzia w Data Science

Obszar Data Science coraz bardziej dopasowuje się do konkretnych i spersonalizowanych potrzeb, w czym pomagają ciągle doskonalone technologie i narzędzia. Coraz częściej wykorzystywane jest Uczenie Transferowe odnoszące określone rozwiązania do analogicznych sytuacji, model językowy sztucznej inteligencji LLM czy Fine-tuning. Dzięki dostrajaniu zastosowanych modeli AI do określonych zadań możliwe jest uzyskiwanie jeszcze dokładniejszych wyników.

Narzędzia te na nieco dalszy plan odsunęły programowanie neurolingwistyczne, czyli NLP, które jeszcze w 2023 roku było wykorzystywane w branży bardzo często.

Jakie umiejętności będą najbardziej pożądane w przyszłości?

Choć szereg badań wskazuje na rosnącą wagę kompetencji miękkich, w obszarze Data Science szczególnie ważne będzie ciągłe aktualizowanie wiedzy i nabywanie umiejętności posługiwania się innowacyjnymi narzędziami i technologiami.

Warto też zwrócić uwagę na kwestie samodoskonalenia i korzystania z wielu cennych źródeł wiedzy i nauki dostępnych online.

Podsumowanie

Data Scientist to jeden ze zdecydowanie przyszłościowych i doskonale płatnych zawodów, w którym liczą się umiejętności analityczne oraz znajomość specjalistycznych narzędzi i programów. Jednocześnie trzeba pamiętać, że to obszar, który jest obecnie jednym ze zmieniających się najszybciej. Warto więc dbać o samodoskonalenie zarówno w zakresie kwalifikacji zawodowych, jak i innych kompetencji.