Data Science zyskuje szybko na popularności i otwiera szerokie możliwości dla specjalistów o różnym poziomie wykształcenia. Firmy we wszystkich sektorach — od handlu detalicznego po finanse — aktywnie wdrażają rozwiązania oparte na analizie danych w celu zwiększenia efektywności biznesowej.
Jednak dla tych, którzy dopiero rozpoczynają swoją drogę w Data Science, często trudno jest zrozumieć różnorodność ról i wybrać optymalną ścieżkę rozwoju. Jakie stanowisko lepiej wybrać na początku kariery? Jakie umiejętności należy rozwijać na poszczególnych stanowiskach? Jakie perspektywy rozwoju w przyszłości?
W tym artykule omówimy nie tylko główne stanowiska w Data Science — od Analityka Danych do Inżyniera Uczenia Maszynowego — ale także udzielimy praktycznych porad dotyczących wyboru najlepszej roli i budowy udanej kariery w tej obiecującej dziedzinie.
Rodzaje specjalizacji i odpowiadająca im ekspertyza
Data Science to ogólna nazwa dla szeregu powiązanych dziedzin związanych z analizą danych, stosowaniem modeli analitycznych i wykorzystywaniem złożonych algorytmów do wydobywania cennych informacji z danych.
W tej specjalizacji można wyróżnić 3 kluczowe role:
- Analityk Danych;
- Data Scientist;
- Inżynier Uczenia Maszynowego.
Przyjrzyjmy się bliżej każdej z nich.
Analityk Danych
Analityk Danych odpowiada za zbieranie, oczyszczanie i analizę danych. Ta rola jest odpowiednia dla osób posiadających podstawowe umiejętności w obszarze SQL, Excela, statystyki i wizualizacji.
Główne obowiązki:
- zbieranie danych z różnych źródeł (bazy danych, usługi internetowe, interfejsy API);
- przetwarzanie i oczyszczanie danych;
- pisanie zapytań SQL do wydobycia i agregacji danych;
- tworzenie raportów, paneli i wizualizacji w Power BI, Tableau;
- przeprowadzanie analiz ABC i XYZ, obliczanie KPI w Excelu i oprogramowaniu do analizy;
- przygotowywanie prezentacji i raportów dla użytkowników biznesowych;
- tworzenie podstawowych modeli statystycznych i ekonometrycznych.
Analityk Danych przygotowuje analizy i raporty w celu podejmowania decyzji biznesowych na podstawie danych. Ta rola nie wymaga głębokiej wiedzy z zakresu uczenia maszynowego ani Data Science.
Umiejętności, które należy rozwijać jako Analityk Danych:
- SQL, PowerBI, Tableau na zaawansowanym poziomie;
- Python (numpy, pandas, matplotlib);
- statystyka i ekonometria;
- podstawy uczenia maszynowego.
W miarę postępu można przejść na stanowisko Data Scientist, Inżyniera Uczenia Maszynowego lub Developer BI.
Data Scientist
W przeciwieństwie do Analityka Danych, Data Scientist korzystają z bardziej zaawansowanych metod analitycznych i algorytmów uczenia maszynowego do rozwiązywania skomplikowanych problemów.
Główne umiejętności:
- zaawansowana znajomość matematyki, statystyki i uczenia maszynowego;
- pewne programowanie w Pythonie, R do analizy danych;
- głęboka znajomość bibliotek ML: TensorFlow, PyTorch, SkLearn;
- doświadczenie w stosowaniu różnych algorytmów ML: regresja, klasyfikacja, klasteryzacja, systemy rekomendacyjne, przetwarzanie tekstu i obrazów;
- umiejętność przetwarzania wstępnego, inżynierii cech, wyszukiwania hiper parametrów;
- doświadczenie w wdrażaniu modeli ML w produktach i ich optymalizacji.
Data Scientist tworzy modele ML i wdraża je w celu rozwiązania konkretnych problemów biznesowych:
- prognozowanie popytu i optymalizacja logistyki;
- modele systemów rekomendacyjnych dla sklepów internetowych;
- wykrywanie anomalii w transakcjach w celu minimalizacji oszustw;
- automatyczna moderacja treści, rozpoznawanie obrazów;
- analiza tonu tekstu i klasyfikacja zapytań użytkowników;
- automatyczne grupowanie użytkowników na potrzeby ukierunkowanych reklam;
- automatyczne chatboty oparte na przetwarzaniu języka NLP.
Ta rola wymaga głębokich technicznych umiejętności z zakresu matematyki, statystyki i uczenia maszynowego.
Umiejętności do opanowania:
1. Rachunek tensorowy, matematyka obliczeniowa.
2. Teoria prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna.
3. Architektury sieci neuronowych, ConvNet, RNN, GAN.
4. Języki R i Julia, specjalistyczne biblioteki.
5. Wdrażanie systemów ML w praktyce.
Inżynier Uczenia Maszynowego
ML Engineer odpowiedzialny jest za opracowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego w produkcji. Wymaga to głębokiej wiedzy w zakresie programowania oraz doświadczenia we wdrażaniu ML w środowisku produkcyjnym.
Główne zadania:
- Tworzenie potoków pracy ML i integracja z istniejącymi systemami IT;
- Optymalizacja architektury i infrastruktury dla pod kątem skalowania ML;
- Monitorowanie wydajności modeli i ich ponowne szkolenie;
- Refaktoryzacja kodu w celu poprawy stabilności i wydajności systemu.
Do tej roli wymagane jest doświadczenie w programowaniu, DevOps oraz głębokie zrozumienie cyklu rozwoju systemów ML.
Przydatne będą umiejętności pracy z platformami chmurowymi (AWS, GCP), Kubernetes, Docker.
Ta rola jest odpowiednia dla doświadczonych specjalistów gotowych do przejęcia odpowiedzialności za wdrażanie złożonych systemów ML. Praca jako ML Engineer będzie wymagać od Ciebie nie tylko umiejętności technicznych, ale także myślenia systemowego w celu budowy skalowalnych rozwiązań.
Perspektywy
Zapotrzebowanie na specjalistów data science będzie rosło. Firmy aktywnie inwestują w transformację cyfrową, gdzie analiza danych odgrywa kluczową rolę.
Data Analyst to doskonały sposób na rozpoczęcie kariery w branży Data Science. Nauczysz się, jak rozwiązywać problemy biznesowe przy użyciu danych – z czasem możliwość awansu na stanowisko Data Scientist wzrasta.
Data Scientists są wysoko cenieni za ich zdolność do znajdowania spostrzeżeń w danych i rozwiązywania nietypowych problemów za pomocą zaawansowanych metod analitycznych. Doświadczeni eksperci w statystyce i uczeniu maszynowym mogą spodziewać się interesującej pracy i wysokiego wynagrodzenia.
ML Engineers to rzadcy specjaliści, którzy potrafią tworzyć skalowalne systemy ML i integrować analitykę/analizę z procesami biznesowymi. Doświadczeni inżynierowie ML są bardzo potrzebni do budowy niezawodnych platform ML.
Wszystkie te specjalności cieszą się popytem i mają dobre perspektywy rozwoju. Przeanalizujmy szczegółowe ścieżki rozwoju.
Data Analyst → Data Scientist / ML Engineer
Po 1-2 latach pracy jako analityk danych pojawi się możliwość wyboru bardziej wyspecjalizowanej ścieżki kariery, czy to w kierunku Data Science, czy ML Engineering.
Aby rozwijać się w Data Science, należy skupić się na rozwoju z osobistym z zakresu matematyki, statystyki i modeli uczenia maszynowego. Dla ML Engineerów ważniejsze jest doświadczenie w tworzeniu odpornych na awarie systemów, umiejętności DevOps oraz korzystanie z platform chmurowych.
Data Scientist → Lead / Principal Scientist
W miarę zdobywania doświadczenia w Data Science specjalista może rozwijać się wertykalnie jako ekspert-analityk lub lider zespołu Data Scientist. Kluczowe stają się nie tylko umiejętności techniczne w zakresie analityki, ale także zarządzanie projektami, zespołem i komunikacja na wszystkich poziomach.
ML Engineer → MLOps / Staff Engineer
Doświadczony inżynier ML może skupić się na architekturze i skalowaniu platform ML, stając się inżynierem MLOps. Może także rozwijać się "wertykalnie" jako główny programista - Staff Engineer, zdobywając głęboką wiedzę w tworzeniu złożonych systemów oprogramowania.
Jak widać, istnieje wiele możliwości rozwoju - można wybierać w zależności od swoich preferencji!
Rekomendacje dotyczące budowania kariery w Data Science
Oto kilka wskazówek, jak maksymalnie efektywnie rozwijać się w dziedzinie Data Science:
1. Zacznij od nauki podstawowych narzędzi analizy danych, takich jak SQL, Excel, Python.
2. Spróbuj zrealizować 1-2 projekty "end-to-end" z analizy danych, aby stworzyć portfolio.
3. Po roku możesz wybrać specjalizację, która Cię interesuje, i pogłębić wiedzę w tym obszarze.
4. Rozwijaj zarówno umiejętności techniczne (hard skills) (znajomość technologii, języków programowania, frameworków), jak i miękkie (soft skills) (komunikacja, kreatywność).
5. Staraj się zdobyć praktyczne doświadczenie w wdrażaniu rozwiązań analitycznych w rzeczywistych projektach.
6. Bierz udział w wydarzeniach branżowych, śledź trendy w dziedzinie.
7. Nie obawiaj się zmieniać roli i zdobywać nowych umiejętności w miarę rozwoju.
Kluczem jest ciekawość, elastyczność i ciągłe uczenie się.
Podsumowanie
Data Science oferuje szeroki wachlarz możliwości dla specjalistów na różnych poziomach zaawansowania. W zależności od Twoich umiejętności, możesz rozpocząć jako Data Analyst i stopniowo awansować aż do stanowiska Senior Data Scientist lub ML Engineer.
Kluczem przy wyborze stanowiska jest uczciwa ocena swojego poziomu wiedzy i znalezienie roli, która pozwoli Ci się rozwijać. Z czasem będziesz mógł awansować na wiodące stanowiska i stać się prawdziwie cenionym specjalistą w dziedzinie Data Science. Powodzenia w Twoim rozwoju!
