Дата-сайентист: что это за профессия?

Дата-сайентист (Data Scientist) создает модели и алгоритмы извлечения информации из баз данных, чтобы позже их проанализировать и полученный отчет использовать для решения задач бизнеса. Ведь для бизнеса ценны не столько сами таблички с данными, сколько их готовая интерпретация: какие есть повторяющиеся места в поведении пользователей приложения или, наоборот, аномалии.

На основе этого анализа дата-сайентист строит прогнозы и определяет тенденции, например, в поведении пользователей, чтобы позже этой информацией могли пользоваться разработчики и маркетологи для улучшения ленты рекомендаций при выборе товара в интернет-магазине. Чем обширнее база, тем больше сложностей в очистке и обработке информации. 

Чем отличается дата-сайентист от других ИТ-специальностей

Дата-сайентисту наобходимо разбираться в трех сферах:

🔵в разработке
🔵математике и статистике
🔵бизнес-процессах

Только так он сможет работать одновременно с техкомандой продукта и с теми, кто занимается продвижением и продажами. 
Иногда дата-сайентиста путают с дата-аналитиком, поскольку оба специалиста работают с уже готовыми базами и занимаются их анализом.

Однако дата-сайентист стоит на ступень выше именно потому, что предлагает собственные модели извлечения данных с учетом знаний о продукте и его стоимости.
В этом ему помогают знания о том, как устроено машинное и глубокое обучение (Machine Learning, Deep Learning). Аналитик же работает по готовым моделям, но у него есть шанс вырасти в дата-сайентиста. 

Где работают дата-сайентисты

Компетенции дата-сайентиста нужны в любой сфере, собирающей большое количество баз данных.

🔵В финтехе дата-сайентисты работают с отчетами, транзакциями, кредитными оценками, чтобы предлагать инвестиционные стратегии, прогнозировать рынок и оценивать риски

🔵В доказательной медицине анализ генетических данных, клинических исследований и медицинских записей используют для определения эффективности лекарств или методов лечения

🔵В логистике обрабатываются данные о транспортных потоках для оптимизации маршрутов и расписаний, а также улучшения безопасности на дорогах