Data Scientist разрабатывает и внедряет ML-модели для бизнес-задач. Он может предсказывать отток клиентов, оптимизировать цепочки поставок или искать аномалии в промышленных данных. Специалист анализирует большие объёмы данных и готовит отчёты, понятные руководству. Он проводит A/B-тесты — помогает проверить, работает ли новая модель или фича продукта. Data Scientist визуализирует результаты с помощью Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly) или BI-инструментов (Tableau, Power BI). Он умеет работать с большими данными: писать сложные SQL-запросы, использовать Spark (PySpark), обращаться к Hive или ClickHouse. Специалист знает Python (pandas, numpy, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch), статистику (тесты, распределения, доверительные интервалы), а также базовые принципы ML: регрессию, классификацию, кластеризацию, бустинг (XGBoost, LightGBM). Опыт работы в роли data scientist от 2 лет. Понимание MLOps: как модель попадает в продакшен, как её версионировать и переобучать (Docker, MLflow, Airflow). Важно не бояться грязных данных и уметь чистить их. Образование — техническое (математика, физика, ИТ) или эконометрика.
Смежные специализации в области работы с данными:
→ Data Engineer (инженер данных)
→ Big Data Engineer (инженер больших данных)
→ Data Analyst (аналитик данных)
→ BI Analyst (аналитик бизнес-показателей)
→ Администратор баз данных (DBA)
