🧠 Кто такой Data Scientist?
Дмитрий Грибачев, руководитель группы IT подбора ГК Selecty, помог редакции SPARK ответить на этот сложный вопрос простыми словами:
”Кто такой Data Scientist? Прежде всего — специалист с широким аналитическим бэкграундом. Он хорошо разбирается в методах математической статистики, теории относительности и понимает, что такое нормальное распределение.
Второй важный аспект — владение обширным техническим инструментарием. Python, Pandas, Numpy, Skealern и Tableau, как вариант”.
Зачем “саентистам” нужно много навыков? Дмитрий отмечает - этого требует их широкий функционал, что, кстати, усложняет поиск и подбор таких специалистов:
"В зависимости от стека, кстати, меняются подходы к подбору «датасаентистов». Это очень тонкий процесс, требующий постоянной смены тактики.
Сочетание аналитики и технических инструментов позволяет закрывать самые разные задачи. От предсказательных моделей до автоматизации коммуникативных процессов между компанией и клиентом. Сюда можно отнести и построение прогноза оттока или спроса, автоматизацию процессов (расчет рабочего времени и рекомендация перераспределения), создание виртуальных помощников, и, конечно же, работу с искусственным интеллектом!”
Дмитрий Грибачев, руководитель группы IT подбора ГК Selecty, помог редакции SPARK ответить на этот сложный вопрос простыми словами:
”Кто такой Data Scientist? Прежде всего — специалист с широким аналитическим бэкграундом. Он хорошо разбирается в методах математической статистики, теории относительности и понимает, что такое нормальное распределение.
Второй важный аспект — владение обширным техническим инструментарием. Python, Pandas, Numpy, Skealern и Tableau, как вариант”.
Зачем “саентистам” нужно много навыков? Дмитрий отмечает - этого требует их широкий функционал, что, кстати, усложняет поиск и подбор таких специалистов:
"В зависимости от стека, кстати, меняются подходы к подбору «датасаентистов». Это очень тонкий процесс, требующий постоянной смены тактики.
Сочетание аналитики и технических инструментов позволяет закрывать самые разные задачи. От предсказательных моделей до автоматизации коммуникативных процессов между компанией и клиентом. Сюда можно отнести и построение прогноза оттока или спроса, автоматизацию процессов (расчет рабочего времени и рекомендация перераспределения), создание виртуальных помощников, и, конечно же, работу с искусственным интеллектом!”