Data Scientist - ścieżka kariery w świecie zbiorów dużych danych.

Za sprawą Internetu codziennie przesyłana jest ogromna ilość danych. Firmy z wielu branż zbierają je i analizują, aby lepiej poznać przyzwyczajenia swoich klientów, a dzięki temu poprawić jakości swoich usług, dotrzeć do nowych konsumentów i systematycznie zwiększać swoje zyski oraz minimalizować ryzyko finansowe swoich przedsięwzięć. Dlatego też z roku na rok rośnie zapotrzebowanie na specjalistów od danych, do których należy Data Scientist.

Kim jest Data Scientist?

Data Scientist to specjalista zajmujący się zaawansowaną analizą danych, budowaniem modeli predykcyjnych oraz wykorzystywaniem sztucznej inteligencji w celach biznesowych. Choć termin funkcjonuje od ponad dekady, jego znaczenie stale się rozszerza – obecnie rola Data Scientista łączy kompetencje analityka danych, inżyniera oprogramowania, eksperta od machine learning i stratega biznesowego. Data Scientist pracuje głównie z tzw. big data, czyli bardzo dużymi zbiorami danych, często przyrastającymi w czasie rzeczywistym. W odróżnieniu od tradycyjnych analityków danych, jego zadania wykraczają poza raportowanie – obejmują m.in.:

• eksplorację danych i tworzenie nowych zmiennych,
• tworzenie i trenowanie modeli uczenia maszynowego (ML),
• pracę z dużymi modelami językowymi (LLM),
• wdrażanie modeli do środowisk produkcyjnych (MLOps),
• testowanie i automatyzację procesów analitycznych (AutoML),
• transformację danych w użyteczne rekomendacje biznesowe.

Czy szukasz wykonawcy projektów IT ?

Sprawdź case studies

Jak zostać Data Scientist?

Mistrz danych to stosunkowo nowy zawód, ale coraz bardziej doceniany przez firmy, które dostrzegają możliwości biznesowe płynące z analizy danych zbieranych od konsumentów. Jest osobą, która posiada studia wyższe z matematyki, informatyki, fizyki, ekonomii i pokrewnych. Powinien cechować się analitycznym umysłem, umiejętnością logicznego myślenia, ogromną spostrzegawczością i kreatywnością. Ponadto Data Scientist powinien znać narzędzia i języki programowania służące analizie danych oraz platformy wykorzystywane w uczeniu maszynowym i głębokich sieciach neuronowych m.in.:

• Języki programowania: Python, SQL, R, Java, Scala
• Uczenie maszynowe i AI: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, LangChain
• Przetwarzanie danych: Apache Spark, dbt, Pandas
• Bazy danych i hurtownie danych: PostgreSQL, Snowflake, BigQuery, NoSQL
• Chmura i MLOps: Docker, Kubernetes, MLflow, Airflow, AWS, GCP, Azure
• Wizualizacja danych: Tableau, Power BI, Looker

Tak naprawdę mistrz danych to zawód, który stale się rozwija i stanowi bardzo rozległą dziedzinę, dlatego wielu specjalistów chętnie decyduje się na awans zawodowy, obierając tę przyszłościową ścieżkę kariery. Bardzo istotna jest w niej specjalizacja, która jednak zawsze stawia na podobny zestaw umiejętności technicznych. Oto przykładowe ścieżki kariery:

• Inżynier danych (Data Engineer) – przygotowuje dane do analizy, dba o ich jakość i architekturę systemów.
• Analityk danych (Data Analyst) – skupia się na raportowaniu i wyciąganiu wniosków z danych historycznych.
• Inżynier MLOps – specjalizuje się w wdrażaniu modeli ML do środowisk produkcyjnych.
• AI Engineer / Machine Learning Scientist – projektuje i rozwija algorytmy sztucznej inteligencji.
• Prompt Engineer – tworzy i optymalizuje zapytania do dużych modeli językowych (LLM).
• Data Product Owner – łączy wiedzę techniczną i biznesową, zarządza produktami opartymi na danych.