Средняя зарплата в категории по России составляет 70000 руб. На текущий момент на сайтах по поиску работы выставлено 39 вакансий «data scientist».
«Зарплаты привлекают, но важно, чтобы это было твоё»: опытный Data Scientist о работе в IT
| Новые профессии: Data Science | Компьютерра | По данным Хабр Карьеры, Data Science — одно из самых высокооплачиваемых направлений в аналитике. Средняя зарплата таких специалистов — 150 000 ₽ в месяц. |
| Сколько в России зарабатывает Data Scientist в 2024 году | Наиболее заметное увеличение дохода Data Scientist происходит при трансформации из "Мидла" в "Синьор"-специалиста. Таблица сравнения зарплат по уровню грейда. А теперь сравним зарплаты Data Scientists в таблице: Уровень компетенций. Средняя зарплата. |
| Работа «data scientist», более 1014 свежих вакансий | Big data, data science — это модные современные термины, о значении которых догадываются немногие. Редакция выяснила, что за профессия data scientist, как достигнуть уровня высокооплачиваемого специалиста. |
| Data Scientist (Специалист по обработке, анализу и хранению больших массивов данных) | Что такое Data Science Data Science — это компьютерная наука о данных, основанная на машинном обучении, статистике, системном анализе и высшей математике. |
Работа data science — вакансии в России
Как определить его зону обслуживания? Реальные продуктовые задачи с быстрым... Группа Компаний ВестЛинк от 200 000 до 200 000 руб. Описание вакансии В связи с расширением компании и планами по запуску новых проектов мы ищем в команду опытных и талантливых сотрудников. Наш продукт интеллектуальная платформа Экосистема Linkage...
Адверт Лабс от 180 000 до 180 000 руб.
Также есть люди технических и научных профессий, которые хотят найти более перспективную работу с большим окладом. Третий поток — разработчики, которые устают от скучного программирования и ищут интересные задачи. Есть специалисты, которые начинали с нуля: если у новичков есть самодисциплина и интерес к данным, то они будут хорошими дата-сайентистами. Наконец, есть те, к кому Data Science приходит сам, например к биоинформатикам. Подробнее о том, что делает Глеб Синяков, читайте в статье.
Насколько это востребовано По данным Всемирного экономического форума, Data Science занимает первое место в рейтинге профессий с самым большим спросом на рынке до 2025 года. Data Science — одна из самых растущих профессий в IT, при этом специалистов компаниям не хватает. Сколько зарабатывает специалист по Data Science Зарплата зависит от этапа карьеры и компании: у junior — 100 000 рублей, а у middle — более 280 000 рублей. Для сеньоров с большим стеком технологий и опытом от пяти лет есть вакансии и на 700 000 рублей. По данным Хабр. Карьеры, средняя зарплата в Data Science — 170 000 рублей.
Отдельная перспективная опция — возможность работы в международных компаниях. Какие качества пригодятся дата-сайентисту Коммуникабельность — общаться нужно много: принимать задачи и разбираться в них, общаться с командой, презентовать результаты заказчикам. Критическое мышление — умение задавать много вопросов окружающим и искать реальные, а не мнимые закономерности. Любознательность — нужно разбираться не только в своей сфере, но и в том, как работают бизнес-процессы, чтобы помочь компании вырасти. Как стать специалистом по Data Science Прежде всего стоит подготовиться к тому, что быстрого старта в IT не будет. Для Data Science нужна крепкая теоретическая база в математике, которую не выучить за три недели.
Есть несколько вариантов получить необходимые знания.
Серверные фреймворки, например Django или Spring Framework. Веб-серверы: Nginx, Apache. Fullstack-разработчик Это специалист, который занимается фронтендом и бэкендом, то есть разрабатывает и внешнюю сторону сайта, и серверную. Часто в фулстек переходят backend- или frontend-разработчики, которые освоили второе направление. Такие специалисты могут самостоятельно вести проект, поэтому на них большой спрос в стартапах и на фрилансе. Он продумывает внутреннюю логику и интерфейс, верстает сайт, налаживает внутреннюю работу. Аналитик данных Крупные компании собирают информацию о своих клиентах, чтобы отследить их реакцию на разные продукты и скорректировать маркетинговые стратегии. Эти данные обрабатывают не вручную, а с помощью программ и сервисов. Аналитик данных находит закономерности, помогает понять поведение потребителей и решает бизнес-задачи.
Например, может выяснить, что клиентам не нравится в новом продукте. Визуализировать и интерпретировать: строить графики и схемы. Посчитать окупаемость рекламной кампании, выяснить сезонный спрос на товар и решить другие задачи. Станьте аналитиком данных в два раза быстрее Ускоренный курс для тех, кто хочет быстрее перейти на удаленку.
Дисклеймер: с помощью сервиса Зарплат getmatch можно узнать текущую зарплату специалистов из ИТ-отрасли. Мы вычисляем её на основании данных, указанных нашими зарегистрированным пользователями. Мы гарантируем конфиденциальность данных пользователей, в том числе по зарплате.
Новые профессии: Data Science
| Data Scientist - что за профессия, обучение в России, работа и зарплата | Средняя зарплата Data Scientist в России в 2023 году. По оценке разных интернет-порталов, средняя зарплата российского специалиста по Data Science составляет от 115 до 180 тысяч рублей. |
| Профессия Data Scientist: обучение в Нетологии и Skillbox + стажировка и работа | Что же, перейдём к основной цели статьи — зарплате в сфере Data Science. Начнём с США. Какова зарплата специалиста без опыта? Как это принято в IT и не только в ИТ, зарплата зависит от опыта и уровня специалиста. Здесь тоже есть джуниоры, мидлы и сеньоры. |
| Средние заработные платы аналитиков big data по Москве и регионам, минимум и максимум в России | Средняя зарплата в категории по России составляет 70000 руб. На текущий момент на сайтах по поиску работы выставлено 39 вакансий «data scientist». |
| Кто такой Data Scientist и как им стать с нуля в году | Data scientist — это специалист, который обрабатывает большие массивы данных, чтобы извлекать значимые инсайты — неожиданные выводы, найденные почти наугад в результате обработки бессистемной информации. |
| Connection denied by Geolocation | Однако на среднем уровне средняя зарплата специалиста по обработке данных и инженера по большим данным составляет около 95 тысяч долларов. |
Спрос на магистерское образование в области науки о данных вырос в четыре раза с 2022 года
Data Scientist (PyTorch): зарплаты в вакансиях. Зарплата. Профессия, специальность или технология. Россия Специалисты по данным в России, обычно зарабатывает около 162 000 рублей в месяц. В среднем, заработная плата Data Scientist специалиста в России в регионе Москва, составляет 150 000 — 200 000 рублей в месяц. Согласно данным Dice, средняя зарплата специалиста по Data Science составляет $117 241 в год. По данным Хабр Карьеры, Data Science — одно из самых высокооплачиваемых направлений в аналитике. Средняя зарплата таких специалистов — 150 000 ₽ в месяц. Сколько зарабатывает специалист по Data Science? На уровень средней заработной платы по любому направлению влияет регион проживания, опты работы. Средняя зарплата примерно такая: Junior: 40 – 80 тысяч; Middle: 100 – 250 тысяч. Дата Сайенс – это профессия, которая подразумевает работу с большими объёмами данных. Соответственно, data scientist – это специалист, который структурирует, обрабатывает и всячески анализирует полученную информацию с использованием специальных методов.
Сколько зарабатывает data scientist в России — 80000 руб. в среднем
Какие hard skills и soft skills нужны для устройства на работу. Карьерный рост. Как стать специалистом по Data Science. Чтобы выбрать профессию, нужно изучить, какие перспективы роста она предлагает и какой вас ждет путь от новичка до профессионала. Data Scientist Salary 2021-Launching the Ultimate Guide. ООО HeadHunter::Analytics/Data Science. Москва, Алексеевская. Даже начинающий специалист по data science может рассчитывать на зарплату от 70 000 рублей, а для аналитиков с опытом вполне реален и оклад от 300 000 рублей за месяц. Плюсы и минусы профессии Data Scientist с отзывами специалистов. Вместе с экспертом рассказываем, кто такой Data Scientist, чем он занимается, какая у него зарплата, как им стать в 2024 году. Направлением дата-аналитики заинтересовался не так давно, примерно в 2020 году, когда записался на вебинар по Data science. Строить разные графики, определять средние и популярные значения из данных — это очень интересно и увлекательно.
Почему у Data Science нет альтернативы, и где он применяется
- Data Scientist в России - что это за профессия, где учиться?
- Почему у Data Science нет альтернативы, и где он применяется
- Зарплаты по отраслям
- Сколько зарабатывают в ИТ: весна-лето года — Журнал «Код» программирование без снобизма
- Кто такой Data Scientist, чем он занимается и сколько зарабатывает
- Сколько платят специалистам в искусственном интеллекте, Big Data, медиа и дизайне в Москве
«Зарплаты привлекают, но важно, чтобы это было твоё»: опытный Data Scientist о работе в IT
Что это такое Зачем и какому бизнесу это нужно Кто такой специалист по Data Science Чем он занимается Обязанности Что нужно знать Сколько зарабатывает Где искать заказы Инструменты Востребованность профессии. Data Scientist (PyTorch): зарплаты в вакансиях. Зарплата. Профессия, специальность или технология. Responsibilities Data science at the National Security Agency (NSA) is a multi disciplinary field that. Data science is present in every aspect of the mission. NSA Data Scientists tackle challenging real. Какие hard skills и soft skills нужны для устройства на работу. Карьерный рост. Как стать специалистом по Data Science. Чтобы выбрать профессию, нужно изучить, какие перспективы роста она предлагает и какой вас ждет путь от новичка до профессионала. Data Scientist (PyTorch): зарплаты в вакансиях. Зарплата. Профессия, специальность или технология. II.1) Создавать контент, несвязанный с Data Science, математикой, программированием. II.2) Создавать контент, входящий в противоречие существующей базе теорем математики.
Зарплаты Data Scientists
В Москве зарплата специалиста Data Sciece от 200 000 рублей в месяц. Ряд зарубежных университетов открыли у себя специализированные курсы по data and scientist, куда может поступить каждый желающий при наличии соответствующей квалификации. Data Scientist (PyTorch): зарплаты в вакансиях. Зарплата. Профессия, специальность или технология. Команда финансистов Сбера, занимающихся задачами прогнозирования временных рядов DataScience методами, приглашает на вакансию Data Scientist!Обязанности Выдвига. Кто это? Какая зарплата у Data Scientist? Описание профессии и курсов по обучению Data Scientist в SkillBox, Нетология, SkillFactory с трудоустройством.
Data scientist: путь от junior до senior специалиста
Медианная зарплата Data специалистов в 1 квартале 2023 года. А также смотрите графики с распределенным значением уровня зарплат: от минимальной зафиксированного уровня ожидания заплаты для профиля специалиста и его грейда, до максимальной. Самая низкая годовая зарплата, заявленная на Glassdoor, составляет 49 633 доллара, а самая высокая — 80 031 доллар. Специалист по Data Science в Мюнхене, может рассчитывать на среднюю базовую зарплату в размере 67 500 долларов в год. Data scientist — это специалист, который обрабатывает большие массивы данных, чтобы извлекать значимые инсайты — неожиданные выводы, найденные почти наугад в результате обработки бессистемной информации. Однако на среднем уровне средняя зарплата специалиста по обработке данных и инженера по большим данным составляет около 95 тысяч долларов. Специалисты по Data Science — аналитики, которые не просто анализируют данные и делают выводы, но и строят модели на их основе. На рынке много разных аналитиков, поэтому разберём на примерах. Измерение эффективности рекламной кампании — работа для аналитика данных. В Москве средняя зарплата junior data-scientist начинается от 3 млн 480 тыс. рублей в год. Медианная заработная плата дата-scientist по России в 2023 держится на уровне 201 тыс. рублей.
Data Scientist (дата-сайентист)
Для работодателя это значит, что специалист может понимать поставленные задачи на уровне бизнеса. Участие в международных проектах. Можно получить грант или поучаствовать в конкурсе на Kaggle. Опыт работы в зарубежных компаниях. В иностранных компаниях приняты другие стандарты и подходы к бизнесу, и это ценится в российских компаниях. Итого, можно выделить список советов для тех специалистов по работе с данными, которые стремятся зарабатывать больше. Большинство из них довольно универсальны и банальны — но тем не менее, они работают: Постоянно обучаться и точечно развивать свою экспертизу. Для этого важно следить за трендами рынка, чтобы прокачивать востребованные компетенции.
Уметь разговаривать на языке бизнеса. Быть проактивным, понимать и доносить пользу своей работы руководителям. Формировать вокруг себя команду. Можно стать руководителем или тим-лидом небольшой команды либо учебного проекта. Опыт менеджерства на любом уровне востребован. Профессия Data Scientist очень востребована на рынке. Поэтому, есть и ленивый путь — просто переходить из компании в компанию.
Но это возможно делать только до определенного уровня. Что думают работодатели про Data Scientist Мы поговорили с HR-менеджерами и руководителями направления аналитики в IT-компаниях и узнали, где они обычно ищут сотрудников себе в команду, а также на что смотрят в первую очередь при отборе кандидатов. Александра Головина, руководитель it подбора «Авито»: В Авито Data Scientist — это отдельная позиция, отличная от аналитика данных. Data Scientist же отвечает за построение ML-моделей, которые помогают решить проблемы, уже найденные аналитиками данных: подготавливают данные, пишут прототипы, и т. Обычно к нам приходит довольно много откликов на обе позиции, но, к сожалению, большинство резюме нерелевантны. По большей степени, люди не работали с алгоритмами, либо не владеют нужным нам стеком. Поэтому чаще всего мы ищем самостоятельно: по альтернативным источникам например, соревнования и по внутренним рекомендациям.
При выборе сотрудника смотрим на комплекс факторов: какие задачи решал кандидат, участвовал ли в каких-то проектах, как он хочет развиваться, и т. Также для нас важно, чтобы у кандидата было фундаментальное физико-математическое образование. Наши сотрудники пришли из разных сфер и компаний: от FMCG до профильных компаний-конкурентов, но всех объединяет одно: наличие фундаментального образования. Сам опыт работы также важен, но конкретная специфика компании в меньшей степени. Наличие портфолио для нас не обязательно, но может сильно помочь кандидату при прохождении собеседований. Для каждого подразделения у нас есть подготовленное тестовое задание, которое максимально приближено к будущим задачам сотрудника. Это win-win ситуация для всех: мы понимаем уровень кандидата, а кандидат в свою очередь узнает, чем именно ему предстоит заниматься.
Но если у человека есть портфолио и он готов прислать исходный код любого своего проекта на Python, который на его взгляд хорошо демонстрирует уровень владения языком, и готов пояснить любую часть кода, либо готов предоставить решение какого-либо конкурса, — техническое задание излишне. Проекты требуют сбора данных, например, маршрутов общественного транспорта или объявлений о продаже недвижимости, и понимания, как их обработать. Этим, а также созданием отчётных материалов, поиском закономерностей и выводов обычно занимается аналитик данных. Data Scientist разрабатывает модели для этих проектов и внедряет часть из них совместно с Data Engineer в наши продукты и сервисы.
Основанная на анализе больших массивов информации, наука big data соединяет в себе математические и IT-направления: машинное обучение; статистика; анализ данных. Дата-сайентист — это специалист, занимающийся поиском закономерностей в данных, его работа тесно связана с искусственным интеллектом и методами преобразования информации. Профессия востребована в различных сферах, от научных и медицинских исследований до прогноза погоды. Сложность работы с big data обеспечивает высокие зарплаты квалифицированным аналитикам. Научные институты, астрономические обсерватории и медицинские центры заинтересованы в работе data-scientist. Сферы деятельности, напрямую связанные с массивами данных и поиском закономерностей, платят большие суммы за возможность ускорить и облегчить процессы анализа и обработки.
Все больше компаний обращаются к экспертам по анализу больших данных. Спрос создает конкурентные условия и обеспечивая data-scientist зарплаты на порядок выше, чем у большинства IT-аналитиков. С каждым годом востребованность в аналитиках big data растет. Рост объема данных и усложнение задач анализа требуют совершенствования методов обработки, создавая условия для активного развития профессии. Дата-сайентист способен выявить конкурентные преимущества на основе проведенного анализа и сделать бизнес ближе к потребителю. Уровень заработных плат по Москве и регионам Профессия data-scientist востребована в разных сферах, но из-за высоких начальных требований к специальности рынок испытывает нехватку опытных кадров. Кадровые и IT-агентства выставляют множество вакансий в столичных и региональных компаниях с разными условиями трудоустройства. Требования к дата-аналитикам растут пропорционально квалификации: junior, middle, senior, lead.
Менеджмент data-проектов Овладеете методологиями управления Data Science-проектами.
Научитесь формулировать идеи и гипотезы, выбирать подходящие методы и алгоритмы, планировать решение задачи. Эффективные коммуникации и эмоциональный интеллект Научитесь понимать картину мира окружающих и на основе этого строить коммуникацию. Разберётесь, как управлять своими эмоциями, как реагировать на эмоции окружающих в процессе общения и развивать эмоциональный интеллект. Узнаете, как управлять эмоциями в переговорах. Научитесь заводить полезные связи и деловые знакомства и правильно презентовать себя. Переговоры Научитесь грамотно организовывать деловые встречи и эффективно проводить переговоры, добиваясь взаимовыгодных договорённостей. Публичные выступления Узнаете, как презентовать идею или отчёт. Научитесь получать удовольствие от выступлений и перестанете их бояться. Финальный хакатон и Kaggle Competitions В составе мини-команды за ограниченное время и на основе датасетов крупных игроков рынка вам придётся решать задачи по прогнозированию продаж или оптимизации производства, задействуя все знания и навыки, полученные на курсе.
Интеграция и использование machine learning решений в бизнесе, как правило, подразумевает командную игру, поэтому хакатон полезен ещё и как тренировка необходимых soft skills. В рамках дипломного проекта вы сможете построить ML-модель для решения своих текущих профессиональных задач: это может быть система прогнозирования продаж, распознавание объектов на фото или видео, анализ временных рядов, анализ больших объёмов текста и т. Вашу квалификацию подтвердит диплом о профессиональной переподготовке.
Стоимость специалиста зависит от пересечения спроса рынка, общих трендов и знаний специфического, узкого сегмента. Разносторонний опыт.
Некоторые работодатели рассматривают специалистов только из своей сферы, например, из банков. Но выигрывают те, кто смотрят шире и приглашают аналитиков из других областей. Потому что кандидат может привнести новое видение, применить неочевидные инструменты и подходы. Опыт создания собственного стартапа. Для работодателя это значит, что специалист может понимать поставленные задачи на уровне бизнеса. Участие в международных проектах.
Можно получить грант или поучаствовать в конкурсе на Kaggle. Опыт работы в зарубежных компаниях. В иностранных компаниях приняты другие стандарты и подходы к бизнесу, и это ценится в российских компаниях. Итого, можно выделить список советов для тех специалистов по работе с данными, которые стремятся зарабатывать больше. Большинство из них довольно универсальны и банальны — но тем не менее, они работают: Постоянно обучаться и точечно развивать свою экспертизу. Для этого важно следить за трендами рынка, чтобы прокачивать востребованные компетенции.
Уметь разговаривать на языке бизнеса. Быть проактивным, понимать и доносить пользу своей работы руководителям. Формировать вокруг себя команду. Можно стать руководителем или тим-лидом небольшой команды либо учебного проекта. Опыт менеджерства на любом уровне востребован. Профессия Data Scientist очень востребована на рынке.
Поэтому, есть и ленивый путь — просто переходить из компании в компанию. Но это возможно делать только до определенного уровня. Что думают работодатели про Data Scientist Мы поговорили с HR-менеджерами и руководителями направления аналитики в IT-компаниях и узнали, где они обычно ищут сотрудников себе в команду, а также на что смотрят в первую очередь при отборе кандидатов. Александра Головина, руководитель it подбора «Авито»: В Авито Data Scientist — это отдельная позиция, отличная от аналитика данных. Data Scientist же отвечает за построение ML-моделей, которые помогают решить проблемы, уже найденные аналитиками данных: подготавливают данные, пишут прототипы, и т. Обычно к нам приходит довольно много откликов на обе позиции, но, к сожалению, большинство резюме нерелевантны.
По большей степени, люди не работали с алгоритмами, либо не владеют нужным нам стеком. Поэтому чаще всего мы ищем самостоятельно: по альтернативным источникам например, соревнования и по внутренним рекомендациям. При выборе сотрудника смотрим на комплекс факторов: какие задачи решал кандидат, участвовал ли в каких-то проектах, как он хочет развиваться, и т. Также для нас важно, чтобы у кандидата было фундаментальное физико-математическое образование. Наши сотрудники пришли из разных сфер и компаний: от FMCG до профильных компаний-конкурентов, но всех объединяет одно: наличие фундаментального образования. Сам опыт работы также важен, но конкретная специфика компании в меньшей степени.
Наличие портфолио для нас не обязательно, но может сильно помочь кандидату при прохождении собеседований.
Что делают и сколько зарабатывают дата-сайентисты в крупных компаниях
Машинное обучение, Deep Learning и нейронные сети Получите расширенные знания в профессии и научитесь работать с нейронным сетями, обучать модели и реализовывать NLP. Начнёте повышать свою квалификацию. После окончания этой ступени сможете претендовать на позицию Junior Data Scientist и совмещать учёбу с работой. Машинное обучение Научитесь проверять данные на полноту, целостность, валидность, наличие шумов, ошибок и пропусков. Научитесь строить деревья решений и модели логистической, линейной и полиномиальной регрессии. Узнаете, как использовать Random Forest в задачах классификации. Рекомендательные системы В этом и следующих блоках вы будете применять полученные знания в разных областях машинного обучения. Во время этого блока научитесь строить персонализированные и неперсонализированные рекомендательные системы, а также комбинировать их. Узнаете, что такое марковские случайные процессы и марковские модели для временных рядов. Нейронные сети Научитесь строить простые полносвязанные сети уровня LeNet и AlexNet и экспериментировать с их обучением.
Компьютерное зрение Вы освоите основные техники машинного зрения — извлечение признаков, поиск по картинкам, сегментирование, детекция объектов. Обработка естественного языка Вы освоите морфологический и синтаксический анализ, дистрибутивную семантику и информационный поиск, научитесь снижать размерность в векторной модели, классифицировать, извлекать информацию и генерировать тексты. Deep Learning Научитесь работать с многомерными свёртками, овладеете конкурентным преимуществом в задачах с использованием Beam-Search и Teacher Forcing, сможете реализовывать NLP с нуля. Сможете отличать дескриминатор от генератора и обучать генератор выбирать данные из линейной регрессии.
Расширенные возможности выполнения исследовательского анализа Опыт работы с общими инструментами для анализа Практическое знание статистики Возможность передавать сложные данные простым и действенным способом Возможность визуализировать информацию наиболее эффективным способом для проекта или исследования Аналитические навыки и навыки решения проблем Опыт работы с машинным обучением и искусственным интеллектом Знакомство с инструментами управления Умение работать независимо и с членами команды из разных слоев общества Внимание к деталям Зарплата и вакансии Вы узнали кто это такой, специалист, в чем заключается его работа, узнали его специальность и обязанности. Чем занимается этот специалист, мы также выяснили. Теперь выясним, сколько зарабатывает Data Scientist. По сведениям сайта Яндекс работа , средняя зарплата специалиста по обработке и анализу данных в России составляет 100. В Москве эти специалисты зарабатывают не меньше 120. Чтобы повысить шансы на получение хорошей зарплаты, вы должны учиться. Заработная также зависит от того, чем занимается этот специалист, желает ли он обучаться. Вакансии найдутся, направление популярно. Как стать специалистом по обработке и анализу данных — обучение Учиться никогда не поздно, а если это обучение от Skillbox — вдвойне. Об их курсе Профессия Data Scientist: анализ данных имеются только положительные отзывы. Вы научитесь применять самые передовые и популярные инструменты и методики анализа, сможете легко справляться даже с самыми однообразными и рутинными задачами. Целых 9 месяцев вы сможете учиться на реальных кейсах. Этот курс обеспечит вам билет в будущее, причем в прямом смысле слова, ведь уже на защите диплома будут присутствовать реальные работодатели.
Введите название должности, профессии или специализации: Data Science: зарплаты по профессиям, специальностям в 2024 г. Зарплатный обзор основан на вакансиях из России. Data Science: обзор зарплат для некоторых профессий и специальностей Аналитик данных 135171. Обзор зарплат на 08.
Специалисты уровня Junior получают ежемесячно от 70 до 120 тысяч рублей. Это сумма, на которую могут претендовать новички в отрасли. Стоимость рабочего времени возрастает пропорционально опыту и качеству наполнения портфолио. Доходы Middle и Teamlead Data Scientist могут достигать 140-200 тысяч рублей в месяц. Стоит также отметить, что на таких специалистов сейчас на рынке существует повышенный спрос. Senior Data Scientist с богатым опытом работы в области решения сложных задач могут получать в месяц 250 тысяч рублей и более. Плюсы и минусы профессии Востребованность, дефицит специалистов в области Data Science на рынке труда. Много онлайн и оффлайн возможностей для обучения профессии в краткие сроки. Высокая заработная плата. Возможности карьерного роста от стажёра до Senior. Много возможностей для развития в профессии, так как работодатели приветствуют инициативы и денежно поощряют их. Множество смежных профессий в IT-сфере, освоив которые можно значительно повысить качество своих умений и навыков. Возможность работы в зарубежных компаниях с более высоким уровнем заработной платы даже будучи Junior-специалистом. Минусы: Профессия подойдёт не каждому, так как необходим технический склад ума и понимание основ математики.
Работа «data scientist», более 1014 свежих вакансий
| What Is the Average Data Scientist Salary? | По данным Хабр Карьеры, Data Science — одно из самых высокооплачиваемых направлений в аналитике. Средняя зарплата таких специалистов — 150 000 ₽ в месяц. |
| Data Scientist (дата-сайентист) | Высокая зарплата. У разработчиков и Data Science-специалистов сопоставимые гонорары: по данным из вакансий на май 2023, мидл Data Scientist в среднем может претендовать на ту же зарплату, что и мидл Python-разработчик. |
Зарплата инженера данных в США и Европе
- Сколько зарабатывает data scientist в России — 80000 руб. в среднем
- Краткое описание
- Кто такой Data Scientist и чем он занимается?
- Исследование: Зарплаты ИТ-специалистов в I квартале года. Данные, машинное обучение