数据科学家是21世纪发展最快的专业之一。Frost＆Sullivan预测，在未来十年中，大数据分析市场将以平均每年35.9％的速度增长。
在本文中，我们将研究数据科学家可以获得多少资金（剧透警报：很多），职位空缺最常要求什么，如何进入DS以及在哪里开发。准备？走！
谁是数据科学家
数据科学家从事数据集-大数据的分析。使用数学分析和识别数据中的模式，数据科学家可以创建模型来解决特定的业务问题。
实际上，数据科学家的职业与数据分析师（Data Analyst或DA）和数据工程师（Data Engineer或DE）密切相关。间距如此之近，以至于大多数杂货公司根本不会将它们分开。数据科学家经常接管DA和DE的职责。
但是，与大数据合作仍具有其自身的特点和特色。数据科学家工作时间的分布可以用以下图表表示：
机器学习是数据科学家行业的重要组成部分。神经网络在分析数据集方面变得越来越流行，因此专家必须能够使用它们。
主要目标之一是取得业务成果。毕竟，借助数据科学可以开发出预测模型。例如，用户在网络上的行为，汇率，股票价格等等。是数据科学家开发了YouTube推荐算法并改善了Google的搜索结果。
雇主对数据科学家的要求
我们为2020年10月至11月开设的数据科学家职位分析了400多个职位空缺。
数据科学家，数据分析师和数据工程师的专长之间存在明确的界限，仅适用于IT公司和具有大型IT部门的大型公司。因此，数据科学家的职位空缺经常遇到更适合分析师或数据工程师的任务。
在分析职位空缺时，我们确定了雇主最经常从求职者那里获得的许多技能和能力。
首先，让我们处理硬技能
高数学技能。大数据分析师必须具备高级数学，概率论，数学和应用统计学。超过60％的空缺直接表明需要做好数学准备，或者需要数学，工程学或信息技术大学的学士或硕士学位。
Python和用于数据分析和机器学习的库。 Python在81％的工作中列出。此外，大多数雇主通常需要特殊库的知识：TensorFlow，Keras，PyTorch，LightGBM，NumPy，SciPy，Pandas和sklearn。
在大约三分之一的职位空缺中，用人单位表示对Python和/或R有所了解。但是很少要求使用R（无Python）-在400个职位中仅12个职位空缺。在大约3％的情况下，需要其他编程语言。
SQL。数据库是DS的基础。因此，超过73％的职位空缺需要使用关系数据库的技能。 NoSQL数据库不那么受欢迎-所需时间不到10％。
Excel独立存在。尽管它不包含在必需的技能中，但一些公司仍在其中构建数据分析。为什么如此尚不清楚。也许他们只是在混淆数据分析师和数据科学家的功能。
数据可视化系统...作为数据科学家，重要的是不仅要创建工作模型和预测，而且要能够将其呈现给管理层。希望以清晰和简单的方式。大多数公司（55％）仅表示“数据可视化系统”-对他们而言，申请人将拥有哪些绝对不重要。但是最受欢迎的只有三个-Tableau，Metabase和Power BI。
机器学习和深度学习。机器学习和深度学习很重要。几乎有40％的公司分别强调，申请人至少需要大致了解所有内容的运作方式以及如何在业务中使用它们。
许多公司指出需要技术英语知识不低于中级水平。通常不需要会话技巧，但是您必须阅读技术文档。此外，几乎所有的数据科学新进展都以英文发布，因此您至少需要在中级水平上了解它。
就一般的硬技能而言，仅此而已。好吧，或者几乎是所有事情，因为在不到10％的空缺中找到了其他选择。
软技能
总的来说，他们是很期待的。以下是公司要求的最常见的要求：
- 分析思维；
- 高沟通能力；
- 主动能力；
- 注意详情;
- 责任与独立；
- 多任务处理。
数据科学家的薪水和福利
现在最令人兴奋的是薪水和奖金。截至2020年11月13日，俄罗斯共有325个职位空缺，可担任数据科学家职位。其中，莫斯科有175个（54％），圣彼得堡有54个（16％）。其余30％大致平均分布在各个区域中心。
重要！许多公司提供配备人员的远程办公。在隔离环境中，这是有益的。也就是说，如果您愿意，您可以轻松地在莫斯科找到一个初级数据科学家职位，但同时又在沃罗涅日或特维尔。
经常需要脱机的真，中，高级专家。他们承担更大的责任，这就是为什么公司仍然喜欢在办公室与他们一起工作的原因。
绝大多数职位空缺由IT公司发布（78％）。此外，在银行业（10％）和教育项目（8％）中也需要数据科学家。其他行业的职位空缺不超过4％。
样本的主要问题是，很少有公司表示薪水等级。或至少以某种方式使申请人适应物质补偿水平。
只有20％的公司公开表示薪水水平。其余的则满足于含糊的措词，例如“市场上的薪水”或“在面试中讨论”。
在空缺职位上，薪水水平很体面。在莫斯科，具有大约2年DS经验的专家的平均薪水约为200,000。
拥有至少5年经验并在大型公司中具有广泛能力的高级数据科学家，每月可获得500,000卢布。这不是在开玩笑。有这样的职位空缺，人们为此聘请了很多人。
一位没有经验或不超过一年经验的年轻初中毕业生的薪水最高可达100,000，
此外，其他福利也很严重。我们不会考虑标准的“咖啡茶曲奇”-几乎每个空缺中都有。
除在线工作外，许多公司还提供灵活的工作时间。以公司为代价进行进一步培训和进阶培训的可能性也很普遍-约有三分之一的公司同意为雇员提供支持，如果他想发展自己的专业。
我们认为，最有价值的奖励是VHI。几乎所有大型公司都提供全面的健康保险，而且许多公司还提供牙科服务。莫斯科的药很贵，因此对公司员工来说，在优质诊所接受保险治疗是很大的好处。
圣彼得堡的薪金水平略低于莫斯科。在北部首都，初级数据科学家的年薪可达到45,000卢布或以上。对于没有经验或少于一年经验的专家，最高金额为90,000卢布。然而，只有少数这样的空缺。
平均而言，具有正常知识和至少2年经验的专家的薪水约为150,000卢布。但是领先的数据科学家和团队负责人是一个单独的类别。那里的工资与莫斯科相同-每月高达500,000卢布。
额外的好处与莫斯科几乎相同，只是数量较少的公司提供完整的医疗保险。尽管纯粹是主观的，但还有更多的平凡而有趣的奖金。
一些提供午餐时间的每日飞镖比赛，其他提供PlayStation，还有一些提供集体娱乐活动和多样化的团队建设。
俄罗斯其他地区的情况更加糟糕。而且薪资水平与莫斯科甚至圣彼得堡的薪资水平截然不同。
一个没有经验的专家可以依靠20,000至40,000卢布的薪水。而且，在这样的职位空缺中，职业界限最模糊。通常，人们以空缺的“数据科学家”的名义寻找一位可以立即分析公司中所有数据的分析师。一些人力资源经理甚至设法宣传职位空缺，例如“ Python开发人员-数据科学家”。不仅是分析中的一种“万事通”。
一般来说，有经验的专家的薪水大约为100,000-120,000卢布。区域中心的最高税率是18万卢布。这样的空缺确实很少。
到哪里去专业以及在哪里发展数据分析
数据科学家确实需要具有良好的数学背景。他使用复杂的数学模型工作，因此至少需要平均水平的高等数学，概率论和统计学。
这是为什么很少有专家从头开始涉足数据科学领域的主要原因之一。即使没有大学准备也可以改善必要的数学基础，但这是困难的。
数据科学通常会离开数据分析。 Data Analyst已经具备几乎所有必要的能力和特殊工具的知识。他只需要学习数学以及机器学习和深度学习等更多应用领域。
数据科学之路也向Python开发人员开放。大多数公司都要求将Python知识作为分析的编程语言。如果您具有任何数学背景和SQL知识，那很好。
现在，数据科学的整个领域都处于活跃增长的阶段，因此前景十分广阔。高级专业人员可以在垂直和水平方向上成长。也就是说，您可以成长为数据科学部门的负责人，实际上是公司的副总裁-他对所有活动的战略计划的影响都是巨大的。另外，您也可以尝试其他几乎所有分析领域-业务分析，产品分析，软件分析，系统分析。
一些数据科学家正在回到Python开发中，但是人数不多。您可以尝试更多有趣的选项-例如，用于计算机游戏的人工智能体系结构。有足够的机会-自己检查：
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