Через війну та економічну турбулентність чимало українців втратили роботу. Багато секторів економіки стагнує, що виливається у скорочення кількості робочих місць. ІТ-галузь – чи не єдина, що тримається. Продовжує винаймати, підвищує зарплати та навіть пропонує бонуси. Саме тому серед українців зараз так виріс попит на ІТ-навчання. Але в ІТ так багато напрямків, на кого вчитися?
В цьому матеріалі ми детально розглянемо таку ІТ-спеціальність, як Data Science. Про необхідні скіли, зарплати та кар’єрні перспективи у галузі розповідаємо разом з IT-рекрутеркою, data scientist та American University Kyiv, що цьогоріч відкриває бакалаврську програму з Data Science.
Data Scientist — це технічна професія, яка потребує ґрунтовних знань в математиці, статистиці та програмуванні. Спеціалісти у цій галузі зазвичай розробляють та застосовують моделі машинного навчання для розв’язання проблем бізнесу. Саме дослідники даних стоять за алгоритмами у соцмережах, що так добре знають ваші смаки, вони ж виплекали ChatGPT та Midjorney — нейромережі, що викликали широкий резонанс у всьому світі. Насправді ж сфер застосування data science не злічити.
Юрій Мална, що працює у компанії ELEKS на позиції Data Scientist, розповідає, що якою б галуззю не займався фахівець науки з даних, його типовий день виглядатиме як низка взаємодій з даними:
«Усе починається з формулювання бізнес-проблеми та розуміння, що потрібно отримати в результаті. Далі йде процес роботи безпосередньо з даними: він може включати підготовку даних, зокрема очищення, перетворення, генерування нових ознак тощо та їхній аналіз. Наступний крок — вибір моделі, тренування й валідація. Data Scientist обирає відповідний алгоритм машинного навчання для проблеми, налаштовує його гіперпараметри для оптимізації та займається перевіркою успішності алгоритму на тренувальних та валідаційних вибірках. Після досягнення прийнятних результатів, починається процес впровадження їх в працююче рішення»
Зараз Юрій працює над рішенням з оптимізації генерування електроенергії на гідротехнічних спорудах (дамбах). Основне завдання — створити алгоритм для максимізації прибутку одночасно зі зменшенням ризику затоплення територій.
Професію Data Scientist можна розділити на кілька сегментів, залежно від конкретних навичок і завдань. Говорячи про роботу з машинним навчанням, Юрій Мална виділяє наступні напрямки:
Машинне та глибоке навчання використовують для аналізу та інтерпретації зображень і відео. Застосування комп’ютерного зору включає розпізнавання об’єктів тощо.
Машинне та глибоке навчання використовують для обробки та аналізу тексту та мовлення природною мовою. Застосування NLP включає розробку чат-ботів, машинний переклад тощо.
Data Scientist створює рекомендаційні алгоритми, які надають персоналізовані пропозиції користувачам. Застосування рекомендаційних систем включають рекомендації продуктів, музики та відео тощо.
Машинне та глибоке навчання використовують для виявлення шахрайської поведінки або сфальшованих транзакцій. Це може бути як виявлення шахрайства як з кредитними картками, так і в сфері страхування тощо.
Як в Україні, так і за кордоном існує великий попит на фахівців з Data Science, особливо в галузях, де потрібно працювати з великими даними. А таких галузей багато. Юрій Мална розповідає, що у Data Science є кар’єрні можливості у конкретних напрямах бізнесу, як от охорона здоров’я, фінанси, спортивна аналітика, енергетика тощо. Окрім продуктових компаній, можна працювати і в аутсорсингових, адже зараз практично будь-який продукт так чи інакше використовує або планує впровадити алгоритми машинного навчання.
Євгенія Винокурова, яка працює у компанії Revenue Grid на позиції Talent Acquisition Specialist/Mentor, розповідає, що до 2019 в Україні було чимало вакансій у галузі data science. Спершу пандемія, а потім повномасштабна війна змусили компанії шукати дослідників даних в інших регіонах, адже робота з даними — це чутлива сфера, яку не завжди можливо та безпечно виконувати дистанційно. Тож кількість вакансій в Україні зменшилася, водночас — зменшилася і кількість фахівців, що активно шукають роботу. На момент написання цього матеріалу, на DOU нараховувалося 83 вакансії, а на Djinni — 90. При цьому активно шукають роботу 202 і 232 спеціалісти відповідно. Конкуренція на місце — не є значною.
«Для порівняння з теперішніми цифрами, у першій половині 2021 року, коли світ потроху оговтувався від пандемії, а повномасштабна війна ще не почалася, в Україні було відкрито приблизно 1200–1350 вакансій в Data Science. Тенденція наростала аж до початку 2022 — надалі компанії, звісно, були в колапсі, так само як і люди. Але ситуація може змінитися. Якщо якомога більша кількість компаній знайде, що саме вони хочуть зробити у галузі штучного інтелекту, для якого робота з даними є базою, вакансій стане більше.
Саме це зараз відбувається за кордоном: поява ChatGPT просто перевертає світ догори дригом. Зараз дуже велика кількість компаній намагається залучити його до свого продукту і придумати, що саме вони хочуть зробити з ним. Наприклад, Microsoft інвестує мільярди доларів, щоб інтегрувати ChatGPT до Bing. Також в ШІ йде Google. Якщо вони почнуть конкурувати між собою в цій галузі — на ринку вакансій у сфері роботи з даними може стати гаряче»
Досвідчений Data Scientist може заробляти до $6000 на місяць. Причому, як зазначає Євгенія Винокурова, на відміну від інших ІТ-спеціальностей, в Data Science зарплатні очікування, попри світову рецесію та війну з росією, не впали — фахівці як претендували на трохи вищі зарплати, так і претендують.
«Зарплати джунів, тобто спеціалістів без досвіду або з досвідом менш як рік, стартують від $800–2500 — залежно від локації та профілю кандидата. Спеціалісти рівня мідл претендують на зарплати від $2000–2500 до $3000–3500. Синіори можуть отримувати від $3500 до $6000»
Саме такі дані наводить портал DOU, який регулярно проводить зарплатні опитування у сфері ІТ. Так, після значного падіння влітку 2022 року зарплати Data Scientists вже у грудні вирівнялися до $2500 по медіані, додавши +$200 на місяць.
Зарплати фахівців з Data Science та Machine Learning усіх рівнів зростали в другому півріччі:
до $1090
Junior
до $2900
Middle
до $5466
Senior
При цьому, 27 % фахівців з Data Science та Machine Learning отримують грошові бонуси до зарплати. Найчастіше це річний бонус. Цікаво, що саме у Data Scientists найвищі регулярні бонуси — $306 на місяць.
Data Scientist завжди є куди зростати — і в компетенціях, і в заробітку, і у позиціях. Згідно з топ-5 наймів на Djinni за 2023 рік у галузі Data Science, кандидат отримав офер на Head of Engineering з зарплатнею в $10 000 на місяць! Найменший офер в топ-5 склав $3500 — і теж для Data Scientist.
На думку Євгенії Винокурової, Data Science — це сфера, яка випереджає ринок кандидатів:
«У Data Science буває так, що ти відкриваєш вакансію і не знаходиш кандидата, який міг би зробити саме те, що потрібно працедавцю (наприклад, доробити фічу в проекті, для якої потрібні специфічні скіли). Доводиться людей вирощувати всередині компанії, щоб потім вони взялися до виконання задач. Тож наразі типовий професійний маршрут в Data Science виглядає так: фахівці приходять у галузь з навичками алгоритмічного мислення, з довершеними знаннями математики та знанням мов програмування, і вже працюючи в цій галузі, через певний час визначаються з напрямком і здобувають вузьку спеціалізацію. Хтось піде на machine learning engineer, хтось піде працювати з більш візуальними ІТ-технологіями тощо»
Data Science — відносно нова професія, і кожен потрапляє в неї по-різному. У випадку Юрія Мални це сталося само собою — практично випадково.
«Я навчався за спеціальністю «Менеджмент водних ресурсів та гідрологія» і записався на початковий курс по Data Science in Hydrological applications. Це був базовий курс з використання різного роду моделей для прогнозування повеней. Мене вразив потенціал використання підходів, тож я вирішив паралельно з навчанням продовжити заглиблюватися в галузь. Мене привабило поєднання технічних навичок і потенціал застосування для розв’язання різних проблем в багатьох доменах. Коли закінчив навчання в 2017 році, остаточно вирішив, що хочу працювати в цій галузі і згодом приєднався до компанії ELEKS як Junior Data Scientist»
Але є простіший і більш очевидний спосіб стати Data Scientist — піти вчитися на цю спеціальність. Щоб стати Data Scientist, потрібні наступні компетенції:
Математика: лінійна алгебра, вища математика, теорія ймовірності, статистика тощо
Програмування на Python
Знання і розуміння основних алгоритмів статистичного аналізу, оптимізації, машинного та глибокого навчання
Хороший рівень роботи з базами даних різних типів (SQL, NoSQL)
Знання контейнеризації та роботи в хмарних середовищах (GCP, AWS, Azure)
Англійська мова
Базові бізнес-знання та софтскіли
«Працюючи в аутсорс-компанії потрібно зважати, що замовники переважно знаходяться за кордоном, тож вам потрібне знання англійської на хорошому рівні. Часто комунікація з клієнтом є неодмінною частиною роботи, тому знання бізнес-аналізу і soft skills також стануть у пригоді. Зважаючи на вражаючий прогрес за останні роки в галузі Data Science, потрібно постійно вдосконалювати свої навички і адаптуватися до нових рішень. Постійно з’являються нові інструменти та методи, які можна використати. Тож вчитися треба як початківцям, так і тим, хто вже у цій професії»
Освіта за напрямком data science в Україні з’явилася нещодавно. Переважно це або короткотермінові курси та стажування, або класична математична освіта у державних вишах. Щоб майбутній дослідник даних не збирав потрібні знання та навички з окремо розкиданих пазлів, American University Kyiv зібрав все воєдино і розробив англомовну бакалаврську програму Data Science. Чотирирічний курс створили на основі навчальної програми свого партнерського університету Arizona State University, враховуючи світові освітні та галузеві тренди.
Бакалаврська програма Data Science від AUK якраз покриває всі пункти, перераховані Юрієм. Вона буде цікава як світчерам, так і спеціалістам Junior і Middle, які прагнуть більшого від професії. В рамках бакалаврату, вони вивчатимуть:
Без знання математики, без розуміння того, що під капотом у цих алгоритмів, спеціалістом з аналітики даних бути неможливо.
В рамках цього блоку студенти вивчатимуть та матимуть практику у застосуванні різних мов програмування на рівні достатньому, аби можна було підтримувати системи — Java, C/C++, Python серед них.
Data Engineering, Data Management, Cloud, розподілені обчислення, Big Data, візуалізація даних, DevOps, MLOps.
Потрібно вміти на основі будь-якої аналітики даних розказати історію (storytelling) клієнтам, колегам про те, чому результати нашого моделювання треба застосовувати. Тому тут важливими будуть такі якості як public speaking, лідерство, вміння спілкуватися не лише з технічними спеціалістами, а й з менеджерами.
філософія, етика, регулювання та законодавство в галузі data science.
Наприкінці навчання на студентів чекає стажування у компаніях-партнерах AUK та дипломний проєкт (capstone). Додатковим бонусом є те, що American University Kyiv співпрацює з компанією Data Science UA — це найбільше в Україні рекрутингове агентство та консалтингова компанія у цій галузі, яка також відкриває R&D центри розробки в галузі штучного інтелекту для клієнтів з різних країн.
«АЮК — це не лише якісна освіта світового зразка. Це подвійний диплом, що є квитком до глобальних проєктів міжнародного рівня. Адже замість того, аби доводити працедавцю, що диплом українського ВНЗ відповідає галузевим стандартам, можна показати диплом американського університету, що автоматично підтверджує якість освіти»
Програма стартує вже у вересні 2023 року. Подати заявку та вивчити Data Science за світовими стандартами можна на сайті AUK
ПОДАТИ ЗАЯВКУ