Специалисты по интеллектуальной обработке данных – профессионалы, которые за короткие сроки ищут в больших объёмах данных скрытую информацию для конкретных задач. Data Mining Specialist – это настоящий профессионал своего дела, который отлично справляется с задачами обработки, преобразования, хранения и доступа к ценным сведениям. В переводе с английского это означает специалист по интеллектуальной обработке данных. Получить профессию Data Mining Specialist: специалиста по интеллектуальной обработке данных дистанционно просто: обратитесь к нам за бесплатной консультацией приёмной комиссии. предоставьте в учебное заведение документы о месте учёбы.
Сколько зарабатывает инженер данных в России и за границей в месяц
| Специалист по интеллектуальной обработке данных (Data Mining Specialist) | В переводе с английского Data Scientist – это специалист по данным. Он работает с Big Data или большими массивами данных. Data Scientist – это человек, который собирает, обрабатывает, анализирует и изучает данные. |
| Профессия Data Scientist: как стать самым высокооплачиваемым специалистом в IT? | В этом видео покажу сколько зарабатывают junior, middle и senior дата саентисты. Посмотрим на график распределения зарплат, выясним сколько можно получать со. |
| Вакансия Специалист по интеллектуальной собственности - ООО СУПЕРДЖОБ, работа в г. Санкт-Петербург | 200 000 рублей/месяц по нашим данным. |
| Работа специалистом по обработке данных в Ростове-на-Дону | IBM и консорциум The Open Group запустили сертификацию специалистов по обработке данных, чтобы формализовать обучение в рамках одной из самых популярных областей для карьерного роста. |
| Вакансия Специалист по интеллектуальной собственности - ООО СУПЕРДЖОБ, работа в г. Санкт-Петербург | Data Scientist (NLP): зарплаты в вакансиях. Зарплата. Профессия, специальность или технология. Описание. |
Самые высокооплачиваемые профессии в it сфере
| Средняя зарплата Data Engineer в России и США в году | Начнём с самой распространённой должности — специалист по обработке данных. Такой специалист занимается всеми аспектами проекта: от бизнес-вопросов до сбора и анализа данных, а также визуализации и предварительного тестирования. |
| Ваши запросы похожи на автоматические. Подтвердите, что вы человек | Data Scientist — это специалист по обработке больших данных, который собирает и анализирует большие массивы структурированных и неструктурированных данных. В работе специалиста по анализу данных сочетаются компьютерные науки, статистика и математика. |
| Заработок специалистов по нейросетям достиг «безумных» $20 млн в год - CNews | ? JobFilter ежедневно проводит анализ рынка труда по запросу "data mining specialist data scientist" для городов рассчитывая среднюю зарплату, количество вакансий по отраслям от прямых работодателей. |
Что же такое Data Science
- Data Engineer: кто это, чем занимается, сколько зарабатывает Data Engineer
- Кто такой Data Scientist
- Кого ищут в крупных компаниях
- Краткое описание
Работа «специалист по обработке данных», более 14130 свежих вакансий
Он должен уметь работать с автоматизированными архивами данных, поскольку собрать всю нужную ему информацию самостоятельно невозможно по крайней мере в сжатые сроки. В таком специалисте сочетается множество навыков - от что логично аналитика до маркетолога, проджект-менеджера и даже программиста. Чем именно может заниматься специалист по данным? Визуализацией данных; оценкой данных и построенных на их основе моделей часто финансовых ; поиском скрытых закономерностей во время изучения информации; очисткой данных и поиском более объемных источников информации; внедрением новых решений в инфраструктуру; развитием решений, принятых по результатам аналитики; созданием отчетов и прогнозированием; помощью маркетологам с аналитикой любых действий пользователей; оценкой потенциальных клиентов, выявлением их скрытых потребностей; управлением логистических цепочек; поиском потенциальных ошибок и принятием мер для их устранения; консультированием менеджеров на основе полученных данных. Сколько получает специалист по данным? Средняя зарплата специалиста по данным в России стартует от 100 тысяч рублей.
И это в худшем случае! Интерны могут рассчитывать на 70 тысяч рублей на старте карьеры, джуниор-специалисты - на 100-120 тысяч. Профессионалы мидл-уровня получают от 150-170 тысяч рублей, а синьоры - все 250-300. Разумеется, порядок цен отличается от индустрии к индустрии; в некоторых случаях синьорам предлагают 200 тысяч, а в некоторых - все 500. Если станете руководителем отдела по работе с данными, можете записывать себя чуть ли не в топ-менеджмент - это очень важный департамент, от решений которого зависит вектор движения всей компании.
Обработка аудиосигнала — в последнее время мы все привыкли говорить «OK, Google, что идет в кино? Рекомендательные системы — задачи из этой области позволяют подобрать для пользователя фильм, книгу или товар, которые максимально соответствуют его интересам. Data Manager Специалист, в задачи которого не входит непосредственная разработка продукта. Однако он обязан представлять себе область, чтобы грамотно управлять проектом. Он должен знать, что можно сделать при помощи современных технологий, а что — нельзя, уверенно владеть терминологией предметной области, а также иметь хороший навыки в техниках управления проектами agile, SCRUM , экстремальное программирование и им подобных. Где можно работать в области обработки данных Разберем различные типы компаний и особенности работы в них. Крупные интернет-компании. В России это — «Яндекс», Mail. Именно интернет-компании стоят на передовой технологий, разрабатывают новые продукты и двигают индустрию вперед. В этих компаниях вы всегда найдете коллег, у которых будет больше опыта, чем у вас — и у них будет, чему поучиться.
Тут всегда отличные условия — белая зарплата, хорошая медстраховка, уютный офис, всяческие плюшки типа бесплатного питания и помощи в приобретении жилья.
Востребованность : Средняя Data Mining Specialist — это настоящий профессионал своего дела, который отлично справляется с задачами обработки, преобразования, хранения и доступа к ценным сведениям. В переводе с английского это означает специалист по интеллектуальной обработке данных.
А все потому, что такие сотрудники нацелены на быстрый поиск скрытой информации в больших массивах данных с учетом требований по конкретной задаче.
Праздник не будет длиться вечно В течение следующих пяти лет ситуация существенно изменится, считает Джекс. Ценность разработчиков нейросетей значительно снизится, в результате чего размер оплаты труда топовых инженеров соответствующего профиля сократится до 10 раз. Тем не менее, по прогнозу инвестора, их трудовые доходы все равно будут превышать заработки коллег, занятых в технологическом секторе. Падение «ценника» на специалистов по ИИ будет обусловлено выходом на рынок труда большого числа выпускников вузов, получивших знания и навыки в рамках курсов по глубинному обучению Deep Learning. В частности, в Массачусетском технологическом институте MIT соответствующий курс проходит около 50 тыс.
Сколько зарабатывает data mining specialist data scientist в России — 48897 руб. в среднем
По оценкам аналитиков, специалисты по анализу данных — одни из самых востребованных на рынке. В 2019 году вакансий в области анализа данных стало больше в 9,6 раза, а в области машинного обучения — в 7,2 раза, чем в 2015 году. Если сравнивать с 2018 годом, количество вакансий специалистов по анализу данных увеличилось в 1,4 раза, по машинному обучению — в 1,3 раза. Такая же ситуация и в сфере машинного обучения. Первые в среднем размещают 246 резюме в месяц, вторые — 47. Самый популярный навык — владение Python.
В целом предложение на рынке Data Science соответствует спросу. При этом владение Python, SQL и Git — навыки, которые практически одинаково часто встречаются в резюме специалистов любого уровня. Опытных специалистов отличают развитые навыки анализа данных, в том числе интеллектуального Data Analysis и Data Mining. Портрет российского Data Scientist Где живут и работают специалисты в Data Science, сколько им лет, какой вуз они закончили, какими языками программирования владеют, сколько у них ученых степеней — Академия больших данных MADE от Mail. Насколько востребованы специалисты по Data Science?
Начиная с 2015 года потребность в специалистах постоянно растет. В 2018 году количество вакансий под заголовком Data Scientist выросло в 7 раз по сравнению с 2015 годом, а вакансий с ключевыми словами Machine Learning Specialist — в 5 раз. Кто работает в Data Science? Больше половины людей, ищущих работу в анализе данных, — специалисты в возрасте 25-34 лет. Но интересно, что молодые девушки проявляют все больше интереса к Data Science.
По экспертным оценкам, это может быть обусловлено несколькими факторами: во-первых, в Data Science мало представителей старшего возраста, а во-вторых, соискатели с большим опытом работы реже размещают свои резюме на крупных поисковых ресурсах и чаще находят работу по рекомендациям. Где специалисты по Data Science живут и работают? Также специалисты в области анализа данных востребованы в Санкт-Петербурге , в Новосибирской и Свердловской областях и в республике Татарстан. Какое образование у специалистов по Data Science? Баумана , МГУ им.
К этим же вузам лояльно относятся и работодатели. Чаще всего в резюме упоминаются онлайн-курсы по машинному обучению и анализ данных на Coursera.
Сторителлер данных берёт данные, упрощает их, рассматривает их в конкретном аспекте, анализирует их поведение и на основе своих выводов создаёт убедительную историю, которая поможет другим лучше понять эти данные. Специалист по машинному обучению Чаще всего слово «специалист» в названии профессии указывает на то, что она связана с проведением исследований и разработкой новых алгоритмов и идей. Специалист по машинному обучению исследует новые подходы к управлению данными и разрабатывает новые алгоритмы для использования.
Они часто являются частью отдела исследований и разработок, и результатом их работы обычно становятся исследовательские статьи. Их работа ближе к академической деятельности, но в промышленных условиях. Названия должностей, которые можно использовать для описания специалиста по машинному обучению — это учёный-исследователь или инженер-исследователь. Инженер машинного обучения Инженеры машинного обучения очень востребованы. Они должны быть хорошо знакомы с различными алгоритмами машинного обучения, такими как кластеризация, категоризация и классификация, и быть в курсе последних прогрессивных исследований в этой области.
Для корректного выполнения своей работы инженерам по машинному обучению необходимы хорошие знания статистики и развитые навыки программирования, наряду со знаниями основ разработки программного обеспечения. Разработчик бизнес-аналитики Разработчики бизнес-аналитики ответственны за проектирование и разработку стратегий, благодаря которым бизнес-пользователи находят необходимую информацию для быстрого и эффективного принятия решений. Они также должны свободно пользоваться новыми инструментами бизнес-аналитики или разрабатывать собственные инструменты, которые предоставляют аналитику и бизнес-идеи для лучшего понимания своих систем. Деятельность такого разработчика в основном ориентирована на бизнес, поэтому им необходимо иметь хотя бы базовое представление об основах бизнес-моделей и о том, как они реализуются. Администратор базы данных Иногда разрабатывает базу данных одна команда, а использует — другая.
Многие компании разрабатывают систему баз данных на основе конкретных бизнес-требований. Однако управляет базой данных компания, которая её покупает или заказывает разработку. В таких случаях каждая компания нанимает человека или несколько человек, отвечающих за управление системой баз данных.
Например, с помощью этой технологии производится анализ потребительской корзины, в результате чего повышаются продажи и прибыльность бизнеса.
Интеллектуальная обработка данных позволяет оценивать взаимодействие лекарственных препаратов: выявлять побочные эффекты, аллергические реакции, возможность и целесообразность одновременного приема лекарств и т. Результаты деятельности Data Mining Specialist используются во всех сферах нашей жизни: бизнес-процессы сокращение рисков, аналитика , научные исследования, маркетинговые кампании, медицина, фармацевтика, телекоммуникации и т. Что делает специалист Data Mining Специалист по интеллектуальному анализу данных должен находить закономерности и взаимосвязи в больших объемах данных, чтобы делать прогнозы на будущее и консультировать бизнес по стратегии. Для этого Data Mining Specialist: хранит и управляет данными в многомерных базах данных Multi-dimensional Database ; собирает данные и анализирует тенденции, закономерности; находит причины прошлых успехов или провалов бизнеса с помощью анализа данных; программирует и создает алгоритмы, предиктивные прогнозные модели с использованием статистических методов и ПО; визуализирует данные делает отчеты, презентации с графиками, диаграммами и т.
Специалист Data Mining не просто находит корреляции взаимосвязи между блоками данных, он выявляет причинно-следственные отношения, устанавливает, как данные одной части информации влияют на данные другой части. Плюсы и минусы профессии Высокая востребованность Data Mining Specialists в самых разных сферах — от биотехнологий до ставок на спорт.
К примеру, специалисты могут проводить анализ корзины клиентов онлайн-магазинов и внедрять системы улучшения сервиса. Тем самым, повысить продажи. Также, обработка данных и выявление закономерностей может применяться в медицине: аллергические реакции на лекарственные препараты, побочные действия, одновременный приём лекарств.
Зарплаты по городам
- Профессия Data Mining Specialist: где учиться, зарплата, плюсы и минусы
- Специалист по работе с большими данными: заработайте миллионы на аналитике - Lectera Magazine
- Выбери — как получать новые вакансии по запросу «специалист по обработке данных»
- Демонстрационные версии ЕГЭ 2022
- Домен припаркован в Timeweb
- Data Mining Specialist: требования, обучение и перспективы
Заработок специалистов по нейросетям достиг «безумных» $20 млн в год
Рассказываем кто такой специалист по Data Mining (интеллектуальная обработка данных). Особенности профессии, знания и навыки, зарплата и перспективы развития. Data Mining Specialist (специалист по интеллектуальной обработке данных) находит скрытую информацию в хранилищах больших данных, определяет ценность и значение этой информации для конкретной компании или сферы бизнеса. IBM и консорциум The Open Group запустили сертификацию специалистов по обработке данных, чтобы формализовать обучение в рамках одной из самых популярных областей для карьерного роста.
Data Scientist (NLP): обзор зарплат из вакансий | декабрь 2023 года
Ознакомьтесь с 217 вакансий Специалист по Обработке Данных в России на портале Careerjet. Огромное количество рабочих мест со всеми видами договоров в одной поисковой системе. Траектория заработной платы специалиста по обработке данных варьируется в зависимости от места работы и работодателей. Заработная плата начинается с 87 990 рублей в год и повышается до 167 595 рублей в год при самом высоком уровне трудового стажа. 50000 руб.), полный день, без опыта. Data Engineer — это специалист высокого уровня в области программирования и информационной инженерии, который извлекает данные из массивов, обрабатывает и организует их хранение. Специалист по обработке данных. от 15 000 до 45 000 руб. Слугин Александр Викторович.
Работа специалист по обработке данных в России - 443 вакансии
Типичный рабочий день Data Scientist включает в себя выполнение разнообразных задач, направленных на сбор, обработку, анализ и визуализацию данных. Основные обязанности специалиста по данным могут включать: 1) Определение и постановка задач анализа данных. Аналитик данных — универсальный специалист по сбору и обработке информации. Data Scientist — это специалист по обработке больших данных, который собирает и анализирует большие массивы структурированных и неструктурированных данных. В работе специалиста по анализу данных сочетаются компьютерные науки, статистика и математика. Аналитик больших данных – это специалист, который выявляет и исследует закономерности в данных с помощью специальных программных средств. Большие данные – перспективное направление в сфере Data Science.
Data Mining Specialist
Но это все при условии наличия специального образования, которое сложно получить в современных ВУЗах. Высшие учебные заведения конечно могут дать хорошую техническую базу, но не обучить профессии, так как отдельных программ по Data Engineer в них нет. Потратив 5 лет в университете, все равно придется искать дополнительные способы обучения. В онлайн-школах же уже сейчас можно подобрать хорошую программу, адаптированную под разный уровень начальных знаний и обучиться этой востребованной профессии. Заработная плата Data Engineer — это одно из главных преимуществ профессии, даже если речь идет о начинающих специалистах уровня junior. Работодатели готовы платить Data Engineer они из самых высоких зарплат в области IT. В России сегодня открыто более 2000 хороших вакансий в области информационной инженерии. Работодатели предлагают разные форматы работы, в том числе много предложений работать удаленно.
Заработная плата Data Engineer: В Москве — от 160 000 до 800 000 руб. Удаленная работа — от115 000 до 580 000 руб. Проектная работа — от 115 000 до 135 000 руб. Уровень зарплаты зависит от перечня обязанностей, опыта соискателя, а также места работы и уровня образования. В крупных организациях требований больше и зарплаты намного выше, чем в небольших фирмах.
Средние и медианные зарплаты рассчитаны на основе найденных свежих вакансий с указанной предлагаемой заработной платой. Таким образом, рассчитанные зарплаты характеризуют в большей степени предложение рынка труда на основе вакансий , а НЕ реальные зарплаты, которые получают работники. Рассчитанные зарплаты имеют приблизительные значения. Информация для пользователей и гостей сайта: сайт закрывается 1 февраля 2024 года.
Извлечение данных Извлечение данных — еще одна основная обязанность специалиста по данным. В большинстве случаев уже есть куча больших данных, состоящих из структурированных и неструктурированных данных, которые специалист по данным должен просеять, чтобы получить то, что необходимо для его дела. Специалист по данным может выступать в качестве основного сборщика данных или может получить доступ к уже собранным данным. Данные могут включать данные о посещаемости веб-сайта, историю продаж за последние годы, успехи и неудачи конкурентов на конкретном рынке, опросы, данные IoT и др. Очистка наборов данных Данные в необработанном виде малопригодны; то же самое относится и к большим данным. Смесь структурированных и неструктурированных данных необходимо фильтровать, сортировать и обрабатывать до более значимого состояния. Это время, когда данные очищаются и очищаются. Например, в данных могут отсутствовать переменные, могут содержаться ошибочно записанные значения, может потребоваться удаление дубликатов и неточных данных, корректировка данных и т. Построение алгоритмов машинного обучения Специалисты по данным отвечают за создание и разработку алгоритмов машинного обучения , а затем за обучение модели с помощью очищенных данных. Создание модели машинного обучения требует усердия, экспериментов, терпения и творчества. Специалисты по данным должны выбрать правильный алгоритм, исходя из данных и цели исследования. Мощная интеграция данных Интеграция данных — это процесс объединения данных из более чем одного источника для создания единого информационного центра для различных целей. Специалист по данным также должен интегрировать данные организации из разных точек сбора и хранить их по мере необходимости. Проведение анализа данных Анализ данных — одна из важных ролей специалиста по данным. Он включает использование статистических моделей и формул для выявления схожих тенденций и повторяющихся закономерностей в данных. Это также этап проверки предположений и ответов на некоторые вопросы. Анализ данных выполняется с помощью различных инструментов и программного обеспечения и требует глубоких знаний статистики и математики. Информирование компании Работа специалиста по данным состоит в том, чтобы искать знания, исследуя новые технологии и инструменты, понимать, какие из них могут быть использованы компанией, и информировать о них руководство. Они также ищут новые инновационные идеи из данных для компании. Сотрудничество с другими командами в компании Работа специалиста по данным не должна выполняться изолированно. Вы должны держать другие подразделения, такие как бизнес-команда, команда маркетинга, команда разработки продукта и команда ИТ, должны быть в курсе новых открытий. Они также должны держать специалистов по данным в курсе деятельности компании. Создание визуализаций данных Визуализация данных является важной ролью, в которой должен уметь разбираться специалист по данным. Результаты анализа и обработки данных с использованием машинного обучения должны быть представлены неграмотным в данных членам организации, которые затем одобрят новую идею или реализуют результаты исследований. Если это не показано в формате, который легко понять, существует вероятность недопонимания. Методы визуализации данных включают использование графиков, таблиц, диаграмм и т. Предложение оптимальных решений для решения проблемных бизнес-задач Основная обязанность специалиста по данным, независимо от того, на каком предприятии он находится, — найти ответы на проблемы компании с помощью данных. Основные требования к опыту и проф-навыкам Data Scientist специалиста в 2023 году Хороший специалист по данным имеет правильное сочетание жестких и социальных навыков, необходимых для работы. Это включает в себя сложные навыки, такие как: Статистика и математика Для специалиста по данным статистика является одним из основных навыков, необходимых для изучения данных. Статистика лежит в основе алгоритмов машинного обучения и широко применяется в программировании и исследованиях. Статистика связана со сбором данных, анализом, выводами и визуализацией результатов.
Транзакционные данные — это данные, которые производятся ежедневно в продажах, например, или данные, созданные при посещении клиентов, а также инвентарные и эксплуатационные расходы. Нерабочие данные включают данные, полученные в отрасли, которые можно добывать для понимания конкретной компании, и часто прогнозируются. Метаданные относятся к дизайну базы данных, которая содержит эти другие данные. Вот основные задачи, которые обычно входят в область деятельности Data Mining Specialist: Сбор и предварительная обработка данных: Сбор данных из различных источников и их очистка для удаления шума, ошибок и несоответствий. Анализ данных: Использование статистических методов и аналитических инструментов для изучения и анализа собранных данных. Применение методов Data Mining: Применение различных техник и алгоритмов интеллектуальной обработки данных, включая классификацию, кластеризацию, ассоциативный анализ и прогнозирование. Разработка и внедрение моделей машинного обучения: Создание предиктивных моделей и алгоритмов для анализа и прогнозирования тенденций на основе данных.
Data-scientist: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.
В некоторых случаях требуется вывод через API, для последующего использования в базах более высокого уровня. Именно в нем американский предприниматель видит основную угрозу для будущего человечества. Тогда многие посмеялись над ним, подумав о восстании роботов из комиксов. Но стоит ли не доверять человеку, чья компания выпускает автомобили на автопилоте? При чем здесь Биг Дейт? А каким образом можно спланировать и спрогнозировать поведение машины на оживленной трассе? Единственный вариант — большие данные. Сначала собирается статистика из абсолютно разных источников, затем она приводится к единому формату. Полученный результат тестируется, проверяется на наличие ошибок. Судя по уровню безопасности автомобилей Тесла, эта работа проведена на высочайшем уровне.
Однако постоянно происходят какие-то небольшие сбои. И пока ИИ находится под плотным контролем разработчиков, можно говорить об умеренном уровни риска. Главное, чтобы страшная фантастика не стала реальностью Но рано или поздно выяснится, что именно компьютерная программа лучше всего подходит на роль контролера другой машины. И человечество доверит ей эту роль. Илон Маск лучше всех понимает, что любая программа рано или поздно дает сбой. И чем больше у нее полномочий, чем она сложнее, тем выше риски.
Учебные заведения, где можно получить данную профессию.
Text Mining — позволяет находить закономерности в тексте, автоматически определять его тематику, понимать по посту в социальной сети — был он окрашен позитивно или негативно. Обработка изображений — позволяет находить образы на фото, распознавать текст на картинке, определять, есть ли у пациента рак, на основе анализа рентгеновского снимка — и многое другое. Именно в этой области сейчас правят бал нейросети и глубокое обучение. Обработка аудиосигнала — в последнее время мы все привыкли говорить «OK, Google, что идет в кино? Рекомендательные системы — задачи из этой области позволяют подобрать для пользователя фильм, книгу или товар, которые максимально соответствуют его интересам. Data Manager Специалист, в задачи которого не входит непосредственная разработка продукта. Однако он обязан представлять себе область, чтобы грамотно управлять проектом. Он должен знать, что можно сделать при помощи современных технологий, а что — нельзя, уверенно владеть терминологией предметной области, а также иметь хороший навыки в техниках управления проектами agile, SCRUM , экстремальное программирование и им подобных. Где можно работать в области обработки данных Разберем различные типы компаний и особенности работы в них. Крупные интернет-компании. В России это — «Яндекс», Mail.
Программа курса: 1 ступень. Погружение В первом модуле вы разберётесь, что такое аналитическое мышление, и узнаете, откуда берутся данные. Научитесь определять ключевые продуктовые метрики и создавать дашборды. Аналитическое мышление Научитесь думать, как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных. Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных. Основы визуализации данных Поймёте, как создавать наглядные интерактивные дашборды для анализа бизнес-метрик в онлайн-режиме. SQL, Python и Big Data Вы получите ключевые навыки специалиста в Data Science для старта в профессии и сможете искать стажировку в новой сфере уже после прохождения первой ступени. SQL и получение данных В идеальном мире data scientist получает готовые данные, чтобы строить модели, но мир неидеален. Вы научитесь с помощью SQL получать данные из БД, фильтровать, агрегировать, а также импортировать и экспортировать. Аналитика больших данных Узнаете, как собрать и управлять командой Big Data-проекта. Определите, сколько данных вам нужно для нахождения инсайтов. Найдёте задачи под Big Data в своей компании. Поймёте, как и по каким правилам хранить данные.
Работа : «специалист по обработке данных» — вакансии в Москве
| Зарплаты Data Scientist-ов в России и за границей в году - Вверх! | 200 000 рублей/месяц по нашим данным. |
| Специалист по большим данным: где учиться и куда пойти работать | Rusbase | 50000 руб.), полный день, без опыта. |
| Специалист по Data Science в году: чем занимается, сколько зарабатывает | Кем может работать социолог: Топ-7 специальностей. Бренд-менеджер. Медиатор социальных конфликтов. Специалист по адаптации инвалидов через интернет. HR-аналитик. PR-менеджер. Тренд-вотчер. Специалист по интеллектуальной обработке данных. |
Зарплаты нетехнарей: консультанты, аналитики, продакты и проджекты
- Data Science: зарплаты по профессиям, специальностям | в 2024 г. частично обновлено
- Работа : «специалист по обработке данных» — вакансии в Москве
- Работа в России, специалист по обработке данных, более свежих вакансий, январь
- Уровень заработных плат по Москве и регионам
- Водитель-курьер