Data Scientist: кто это и чем занимается

Данные — новая нефть, и за работу с ними много платят. Расскажем, кто такой дата-сайентист, чем он занимается и какие знания нужны, чтобы работать в сфере Data Science.

• Чем занимается Data Scientist
• В каких сферах востребована профессия
• Чем Data Scientist отличается от аналитика и ML-инженера
• Сколько зарабатывают в Data Science
• Что должен знать и уметь Data Scientist
• Где учиться Data Science в России

Data Scientist (исследователь данных) — это специалист, который превращает сырые данные в готовые бизнес-решения. В эпоху цифровой экономики, когда компании ежедневно генерируют терабайты информации, именно дата-сайентисты извлекают из них полезные знания.

Профессия возникла на стыке трех дисциплин: статистики, компьютерных наук и бизнес-аналитики. Впервые термин Data Scientist использовали в 2008 году, а уже в 2012-м медиа Harvard Business Review назвало эту профессию «самой сексуальной работой XXI века».

К вопросу об актуальности «биг даты»: если в 2010 году во всем мире создали около 1,2 зетабайт (ЗБ) данных, то к 2021 году — уже порядка 79,0 ЗБ. А к 2025-му ожидают более 175 ЗБ (прогноз по состоянию на май 2024 года).

Главная ценность дата-специалистов — способность находить скрытые закономерности там, где другие видят только цифры.

Например, аналитики Netflix с помощью алгоритмов машинного обучения обнаружили, что пользователи, которые смотрят политические драмы, с высокой вероятностью оценят психологические триллеры. Это открытие позволило сервису значительно улучшить свою рекомендательную систему.

Именно так и работают люди этой профессии — анализируют сырые данные, находят закономерности и используют их для нужд бизнеса.

Чем занимается Data Scientist

Работа такого специалиста — многоэтапный процесс, требующий высокой квалификации. Его можно разделить на несколько частей.

Постановка задачи и сбор данных

Прежде чем приступить к анализу, нужно четко понять бизнес-задачу. Например, крупный ритейлер Walmart ставит перед своими Data Scientists такие вопросы: «Как погодные условия влияют на продажи определенных товаров?» или «Какие факторы вызывают рост отказов от онлайн-заказов?».

После формулировки задачи начинают сбор данных. Современные компании используют десятки источников: CRM-системы, лог-файлы веб-аналитики, данные с кассовых аппаратов, мобильных приложений и IoT-устройств.

Очистка и подготовка данных

В среднем до 80% времени анализа уходит именно на подготовку. Данные редко бывают идеальными — содержат ошибки, пропуски, дубликаты.

Классический пример: при анализе медицинских данных алгоритм может столкнуться с тем, что в одних клиниках рост пациента измеряют в сантиметрах, а в других — в дюймах. Приведение данных к единому стандарту — кропотливая, но необходимая работа.

Анализ и моделирование

Далее в дело вступают сложные математические методы. В арсенале:

• статистический анализ — выявление корреляций, проверка гипотез;
• машинное обучение — построение прогнозных моделей;
• глубокое обучение — для работы с изображениями, текстом, речью.

Яркий пример — система распознавания лиц в iPhone. Каждое улучшение точности работы FaceID — результат тысяч экспериментов с нейронными сетями.

Визуализация и презентация результатов

Data Scientist должен уметь просто объяснять сложные вещи.

Вместо таблиц с цифрами обычно используют наглядные дашборды и инфографику. С их помощью легче визуализировать результаты исследований.

В каких сферах востребована профессия

Сегодня анализом данных занимаются везде, где есть возможность их собрать.

Финансовый сектор

Банки и страховые компании — одни из первых, кто массово начал нанимать дата-сайентистов. Специалисты помогают:

• оценивать кредитные риски;
• выявлять мошенничество — например, алгоритмы Mastercard анализируют 150 параметров каждой транзакции;
• оптимизировать инвестиционные портфели.

Розничная торговля

От рекомендательных систем Amazon до динамического ценообразования Uber — везде внедрен data science.

Особенно впечатляет кейс компании Target, которая по покупкам клиентов научилась определять беременность на ранних сроках с точностью 87%.

Здравоохранение

Современные технологии позволяют:

• анализировать рентгеновские снимки — системы IBM Watson;
• предсказывать вспышки заболеваний — как это сделала BlueDot перед пандемией COVID-19;
• разрабатывать персонализированные методы лечения.

Промышленность и логистика

Data Scientists помогают компаниям вроде Siemens и General Electric:

• предсказывать поломки оборудования;
• оптимизировать маршруты доставки — алгоритмы FedEx экономят миллионы долларов в год;
• контролировать качество продукции.

Государственный сектор

Чиновники используют data science для:

• управления транспортными потоками — система в Сингапуре снизила пробки на 25%;
• прогнозирования преступности — компания PredPol помогает полиции США;
• оптимизации бюджетных расходов.

Цитата

По данным McKinsey, к 2025 году спрос на Data Scientists превысит предложение в два-три раза. При этом спектр задач будет только расширяться — от борьбы с изменением климата до создания искусственного интеллекта. Это делает профессию одной из самых перспективных на ближайшие десятилетия.

Чем Data Scientist отличается от аналитика и ML-инженера

В мире работы с данными это три ключевые профессии, которые часто путают. Хотя все они работают с информацией, их задачи и навыки существенно различаются.

Аналитик данных — это специалист, который превращает цифры в понятные отчеты. Он отвечает на конкретные бизнес-вопросы: «Почему упали продажи?», «Какие рекламные каналы работают лучше?» или «Как изменилось поведение клиентов?».

Его инструменты — SQL для извлечения данных, Excel/Google Таблицы для анализа и BI-системы для визуализации. Аналитик не создает сложных алгоритмов, но умеет находить закономерности в готовых данных. Например, он может выяснить, что покупатели из Москвы чаще оформляют возвраты, чем из других регионов.

Data Scientist идет дальше: он не только анализирует данные, но и строит прогнозные модели с помощью машинного обучения. Если аналитик отвечает на вопрос «Что произошло?», сайентист пытается предсказать «Что будет?». Например, он может разработать алгоритм, который оценивает вероятность того, что клиент уйдет к конкурентам. Для этого приходится использовать Python или R, разбираться в статистике и алгоритмах ML.

Но модели часто остаются в виде прототипов. Чтобы превратить их в работающий продукт, нужен ML-инженер, «программист для Data Scientist». Он берет готовые модели, оптимизирует их код, интегрирует в приложения и настраивает автоматическое обновление данных. 

Например, Data Scientist создал алгоритм рекомендаций для музыкального сервиса, а ML-инженер сделает так, чтобы он быстро работал для миллионов пользователей. Такой специалист глубоко разбирается в алгоритмах, облачных платформах (AWS, Google Cloud) и промышленной разработке программного обеспечения.

Таким образом, эти три профессии близки друг к другу. Но требуют разного уровня квалификации и объема знаний.

Сколько зарабатывают в Data Science

На сайте HeadHunter в августе 2025 года опубликовали 785 вакансий в сфере Data Science. По статистике портала GeekLink, на июль 2025 года, средняя зарплата в этой сфере — 256 545 ₽. За прошедший год она выросла на 7%. Вознаграждение работника зависит от квалификации:

• Junior — 125 000 ₽.
• Middle — 256 643 ₽.
• Senior — 305 714 ₽.
• Тимлид — 250 000 ₽.

Зарплаты по данным «Хабр.Карьеры» чуть ниже. Средняя составляет 188 000 ₽:

• Junior — 112 000 ₽.
• Middle — 219 000 ₽.
• Senior — 335 000 ₽.

Что должен знать и уметь Data Scientist

Математическая база — фундамент для работы с данными. Сфера требует глубокого понимания теории вероятностей, статистических распределений и методов проверки гипотез.

Линейная алгебра — основа для работы с современными алгоритмами машинного обучения, включая методы снижения размерности и нейросетевые архитектуры. Без этих знаний невозможно корректно интерпретировать результаты анализа и выбирать оптимальные модели.

Кроме того, Data Scientist должен иметь навыки программирования.

Язык Python сохраняет позиции основного языка для анализа данных. Дополнительно используют библиотеки Pandas для обработки табличных данных, Scikit-learn для классического машинного обучения, PyTorch и TensorFlow для задач глубокого обучения.

Также дата-сайентисту необходимо знать SQL — язык запросов к базам данных.

Современный специалист должен свободно ориентироваться в основных алгоритмах — от линейных моделей до ансамблевых методов и нейросетей. Особое значение имеют навыки создания и отбора признаков, а также методы интерпретации моделей.

Для обработки распределенных данных часто требуют знания Apache Spark и принципов работы с облачными платформами.

Где учиться Data Science в России

База для этой профессии — профильная математика университетского уровня. Так как сфера относительно молодая и активно развивается, не все действующие специалисты по Data Science — выпускники матфаков. Зачастую туда идут выходцы из других технических факультетов с сильной математикой.

Самые популярные специальности для бакалавриата в этой сфере: «Математическое моделирование», «Аналитика и управление данными» или «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект».

Получить диплом в Data Science проще всего в магистратуре.

Среди популярных вузов:

• НИУ ВШЭ — специальность «Наука о данных»;
• НИУ ВШЭ — специальность «Аналитика данных для бизнеса и экономики»;
• МФТИ — онлайн-обучение «Наука о данных»;
• ИТМО — специальность «Большие данные и машинное обучение».

Получить образование никогда не поздно. Откройте новые профессиональные горизонты с поддержкой Халвы.

Стандартный карьерный трек выпускника выглядит как:

1. Обучение в вузе — бакалавриат или магистратура.
2. Неоплачиваемая стажировка с возможностью последующего найма в крупной компании. Самые популярные — в ведущих банках страны и ИТ-корпорациях. Например, Яндексе или «Контуре».
3. Junior — специалист начального уровня, работающий под руководством ментора.
4. Middle — опытный сайентист, который может работать автономно и решать все стандартные задачи.
5. Senior — старший специалист, сам выступающий ментором для новичков.
6. Тимлид — руководитель команды, зачастую одновременно и старший специалист.

Итак, Data Science — перспективная и высокооплачиваемая сфера, в которой нужно работать с большими данными. Необходимо хорошо знать математику, разбираться в матанализе и матстатистике, выучить язык программирования Python, а также его библиотеки и фреймворки для работы с данными.

За это работодатели предлагают высокое вознаграждение. В России средний уровень зарплат в этой сфере — 188 000–256 000 ₽.