Logo Mamo Pracuj
Open menu
Pracuj

Znajdź wymarzoną pracę i pracodawcę.

Rozwijaj się

Pozwól się wesprzeć w rozwoju.

Inspiruj się

Sprawdź nasze propozycje dla Ciebie.

ZAINSPIRUJ SIĘ

Co to jest Data Science i czym zajmuje się Data Scientist?

  • Joanna Gotfryd
  • 21 stycznia 2020
  • 5 MIN. CZYTANIA
Karolina Jabłońska, programistka, SQL, mentorka kursu Data Science
Data Science to nauka o danych. Data Scientist próbuje znaleźć rozwiązanie na konkretny problem biznesowy, dzięki "wyciągnięciu" informacji ze zgromadzonych danych oraz znalezieniu pomiędzy nimi pewnej zależności – mówi Karolina Jabłońska, programistka, jedna z mentorek na kursie on-line Data Science. Dowiedz się więcej o zawodzie Data Scientist i sprawdź, czy to może być Twoja ścieżka kariery w IT.

Co to jest Data Science i czym zajmuje się Data Scientist?

Karolina Jabłońska pracuje w branży IT jako programistka. Jest też mentorką z zakresu podstaw SQL w intensywnym kursie on-line Data Science, oranizowanym przez Future Collars.

Karolino, Twoja historia przebranżowienia (już wkrótce pojawi się na Mamo Pracuj) jest niesamowita. Jesteś też jedną z mentorek na kursie on-line Data Science.

Powiedz, co to jest Data Science? I czym zajmuje się Data Scientist?

Data Science to nauka o danych. W wielkim uproszczeniu Data Scientist próbuje znaleźć odpowiedź/ rozwiązanie na konkretny problem biznesowy, dzięki „wyciągnięciu” informacji ze zgromadzonych danych oraz znalezieniu pomiędzy nimi pewnej zależności (o ile istnieje).

W efekcie zostaje zaprojektowany algorytm, który odzwierciedla te zależności, zaś dzięki niemu możemy na przykład przewidzieć zainteresowanie klientów naszymi produktami.

Aby dokonać tego wszystkiego

Data Scientist pozyskuje dane, przetwarza je, wizualizuje i wyciąga wnioski.

Może brzmi prosto ale na pewno takie nie jest.

Data Science to nauka interdyscyplinarna, dlatego Data Scientist musi łączyć w sobie cechy/ umiejętności specjalistów z różnych obszarów: m.in.: programowanie, statystyka (w tym m.in. analiza danych), uczenie maszynowe.

Bardzo ważne są również umiejętności komunikacyjne, gdyż praca ta polega na bliskiej współpracy z biznesem. Zrozumienie tematu oraz dociekliwość to podstawa pracy jako Data Scientist.

Czy możesz dać jakiś przykład, jak wykorzystywana jest Data Science w praktyce?

Przyjrzyjmy się systemowi do rekomendacji filmów na popularnych platformach filmowych. Potrzebne dane dostarczamy sami przez zwyczajne odtwarzanie różnych produkcji, oznaczanie ich, komentowanie, polecanie itp.

Zastanówmy się przez chwilę nad swoimi preferencjami filmowymi… Zwykle kierujemy się określonym gatunkiem/ gatunkami, koniecznie musimy oglądnąć te, w których występuje konkretny aktor lub może wolimy filmy wyprodukowane w ciągu ostatnich 10-ciu lat, które zostały ocenione przez innych użytkowników w pewnej skali?

Dzięki tym informacjom stworzone algorytmy są w stanie zaproponować nam kolejne produkcje, które prawdopodobnie przypadną nam do gustu.

Jakie trzeba mieć kompetencje, umiejętności, żeby pracować jako Data Scientist? Jakie predyspozycje?

Oprócz umiejętności wspomnianych wcześniej – programowanie, statystyka, matematyka (m.in. rachunek prawdopodobieństwa), SQL, umiejętności analityczne, umiejętności komunikacyjne, język angielski – dodałabym jeszcze cierpliwość oraz chęć samorozwoju. Generalnie praca w IT związana jest z nieustającą nauką, więc trzeba być na to przygotowanym.

Jesteś jedną z mentorek kursu on-line Data Science organizowanego przez Future Collars (dawniej Coders Trust Polska). Jaki jest program kursu?

Ja na kursie odpowiadam za moduł związany z podstawami SQL’a. Oprócz mnie, kursanci będą pracować z kilkoma innymi mentorami. Tak jak mówiłam wcześniej, Data Science to nauka bardzo interdyscyplinarna, która łączy różne obszary ze sobą.

Program kursu Data Science obejmuje takie zagadnienia jak:

  • Python (czyli będzie trochę programowania)
  • BIG DATA (analiza i wyciąganie wniosków z dużej ilości danych)
  • Machine Learning (uczenie maszynowe)
  • SQL.

Szczegółowy program znajdziecie tutaj – Kurs Data Science.

Dlaczego warto rozważyć kurs pod opieką specjalistów, zamiast np samodzielnej nauki?

Kurs to ogromna oszczędność czasu, którego osoby zmieniające zawód w większości nie posiadają zbyt wiele. Odpowiednio dobrany program pozwala skupić się na najważniejszych elementach Data Science.

Przeczytaj także:Tester automatyczny, co robi i jak nim zostać?

Wyselekcjonowany program jest ważny szczególnie dla osób początkujących, które po prostu nie wiedzą na co zwrócić uwagę i zaczynając swoją nową drogę czują się przytłoczone ogromną ilością informacji. Super istotne jest wsparcie mentora, na którego można liczyć w przypadku problemów.

Karolino, a gdzie po kursie Data Science można szukać pracy?

Myślę, że na początek jakakolwiek praca związana z Data Science byłaby dobra dla takiej osoby. Osobiście rozważałabym także praktyki/ staż. Na początek ważne, żeby załapać jakiekolwiek doświadczenie w branży.

Stanowiska związane z Data Science łączyłabym z firmami, które na co dzień przetwarzają duże ilości danych np. firmy z branży finansowej, ubezpieczeniowej, farmaceutycznej. Jednak Data Science może być wykorzystywana w dowolnej branży.

Jakiś czas temu patrzyłam na jednym z portali z ofertami pracy i znalazłam oferty dla Data Scientists w firmach ubezpieczeniowych, telekomunikacyjnych oraz np w Empiku. Na pewno wraz z rozwojem technologii znaczenie Data Science będzie rosło i ofert pracy będzie przybywać.

Nie na darmo

Data Scientist został nazwany przez Harvard Business Review najseksowniejszym zawodem XXI wieku*

Dziękuję za rozmowę.

Przeczytaj także: Kto to jest UX designer co robi i jak nim zostać?

*Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century

Zobacz więcej

artykuł
Program Destination IT edycja trzecia Roche
  • Anna Łabno - Kucharska
  • 5 MIN. CZYTANIA
artykuł
Młoda kobieta home office
  • Redakcja portalu Mamo Pracuj
  • 3 MIN. CZYTANIA
artykuł
Magda Ciechanowska, Managerka z Avanade.
  • Magdalena Ciechanowska
  • 5 MIN. CZYTANIA
artykuł
ulgi i świadczenia dla rodziców
  • Aneta Socha - Jaworska
  • 13 MIN. CZYTANIA
artykuł
  • Ewa Moskalik - Pieper
  • 3 MIN. CZYTANIA

+3 tys. mam w newsletterze

© Mamopracuj 2024

Skip to content