Хто такий Data Scientist: усе про одну з найбільш перспективних професій

Редакція видання Startup продовжує рубрику IT-Start для тих, хто хоче зануритися в світ інформаційних технологій, але не знає, з чого почати. Наші матеріали зацікавлять новачків, студентів і тих, хто розглядає IT як перспективу для розвитку кар’єри. Ми доступно пояснюємо складні поняття, розбираємо основи програмування, обговорюємо актуальні тенденції в IT-сфері та ділимося практичними порадами з пошуку роботи. Сьогодні поговоримо про напрямок Data Science.

Що таке Data Science

Data Science, або наука про дані, – це міждисциплінарна галузь, яка поєднує статистику, інформатику та доменну експертизу для аналізу та інтерпретації великих обсягів даних. Метою Data Science є виявлення прихованих закономірностей, прогнозування майбутніх тенденцій та прийняття обґрунтованих рішень на основі даних. Ця сфера стала невід’ємною частиною сучасного бізнесу, науки та технологій, оскільки дані відіграють ключову роль у прийнятті стратегічних рішень. 

Ключові професії, що пов’язані з Data Science

У галузі Data Science існує кілька основних професій:

• Data Analyst: фахівець, який займається збором, обробкою та візуалізацією даних для підтримки бізнес-рішень. Data Analyst аналізує дані, створює звіти та виявляє тенденції, що допомагають компаніям розуміти поточну ситуацію та приймати обґрунтовані рішення. 
• ​Data Engineer: відповідає за розробку, будівництво та підтримку інфраструктури для збору, зберігання та обробки даних. Data Engineer створює системи, які забезпечують ефективну роботу з великими обсягами даних, готуючи їх для подальшого аналізу.
• Data Scientist: поєднує навички Data Analyst та Data Engineer, використовуючи статистичні методи, машинне навчання та програмування для виявлення прихованих закономірностей у даних та розробки моделей для прогнозування.
  

Хто такий Data Scientist і з чого почати, якщо ви хочете ним стати

Data Scientist – це фахівець, який аналізує великі обсяги даних, використовуючи статистичні методи, машинне навчання та програмування, щоб виявити приховані закономірності та надати бізнесу цінні інсайти. Робота Data Scientist включає збір даних, їх очищення, аналіз, моделювання та візуалізацію результатів. 

Щоб стати Data Scientist, необхідно мати глибокі знання в математиці та статистиці, володіти мовами програмування (зокрема, Python або R), розуміти принципи машинного навчання та вміти працювати з базами даних. Також важливі навички візуалізації даних та комунікації для представлення результатів аналізу. 

Які основні принципи та методи важливі для обробки та аналізу даних у data science?

У роботі з даними головне – спочатку навести порядок: почистити, прибрати зайве, заповнити пропуски. Далі треба уважно подивитись на самі дані: побудувати графіки; знайти закономірності; зрозуміти, у чому справа. Після цього необхідно підібрати модель до задачі, навчити її та перевірити, чи добре все працює. Важливо зробити так, щоб це можна було легко повторити чи автоматизувати. І саме головне – дані мають бути використані чесно, з повагою до конфіденційності.

Який попит на Data Science в Україні

Попит на фахівців з Data Science в Україні постійно зростає. Згідно з прогнозами Indeed, до 2026 року попит на Data Scientist зросте на 27,2%, що значно вище середнього показника зростання для всіх вакансій у 5%. У 2023 році середня зарплата Data Scientist в Україні становила 110 тис. гривень на місяць, що значно вище середньої зарплати по країні (45 тис. гривень на місяць). 

Скільки отримує Data Scientist зараз

​За даними DOU, медіанні зарплати фахівців з Data Science в Україні станом на зиму 2025 року становили:​

• Junior Data Scientist: $1090.
• Middle Data Scientist: $2900.
• Senior Data Scientist: $5466​.

Ці дані свідчать про поступове зростання зарплат у цій сфері. 

Варто зазначити, що зарплати можуть відрізнятися, залежно від конкретної компанії, регіону та інших факторів.

Де затребувані Data Science фахівці

Фахівці з Data Science затребувані в різних галузях, включаючи:​

• Фінанси: аналіз ризиків, виявлення шахрайства, оптимізація інвестицій.​
• Медицина: прогнозування захворювань, аналіз ефективності лікування, персоналізована медицина.​
• Маркетинг: сегментація клієнтів, аналіз поведінки споживачів, розробка рекомендаційних систем.​
• Виробництво: оптимізація процесів, прогнозування попиту, управління ланцюгами постачання.​
• Телекомунікації: аналіз мережевого трафіку, прогнозування відтоку клієнтів, оптимізація тарифних планів.​

Завдяки своїм універсальним навичкам, Data Science фахівці можуть працювати в будь-якій сфері, де є потреба в аналізі великих обсягів даних.

Чому Data Scientist потрібні компаніям

Data Scientist допомагають компаніям:​

• Приймати обґрунтовані рішення. Аналіз даних дозволяє виявити тенденції та закономірності, що сприяють прийняттю стратегічних рішень.​
• Покращувати продукти та послуги. Розуміння потреб клієнтів через аналіз даних допомагає вдосконалювати пропозиції компанії.​
• Оптимізувати бізнес-процеси. Виявлення неефективних процесів та їх покращення на основі даних підвищує продуктивність.​
• Знижувати ризики. Прогнозування можливих проблем та виявлення аномалій дозволяє запобігати небажаним ситуаціям.​
  

Переваги та недоліки роботи Data Scientist

Переваги:

• Високий попит та зарплата – професія входить у топ найбільш перспективних.
• Робота в різних галузях – IT, фінанси, медицина, маркетинг тощо.
• Можливість працювати віддалено – в офісі, вдома, за кордоном. 
• Динамічний розвиток – постійно з’являються нові технології та методи аналізу.

Недоліки:

• Складний вхід у професію – потрібно знати програмування, математику, статистику.
• Високий рівень конкуренції.
• Не завжди цікаві завдання – багато рутинної роботи з підготовкою даних.

Професія чудово підходить тим, хто любить працювати з даними, має аналітичне мислення та бажає постійно розвиватися.

Де вчитися на Data Scientist

Щоб побудувати кар’єру в напрямку Data Scientist можна використовувати декілька освітніх шляхів. Головне: отримати якісне навчання та постійно вдосконалювати свої знання. 

Тож де розпочати шлях до вершин Data Scientist?

1. Університети:
   • Технічні спеціальності: прикладна математика, комп’ютерна інженерія, статистика.
2. Онлайн-платформи – вибір дуже великий:
   • Coursera (спеціалізація Data Science від Johns Hopkins University).
   • Kaggle – платформа для практики та змагань у сфері аналізу даних.
   • edX, Udemy, DataCamp тощо.
3. Курси:
   • GoIT, EPAM Data Science School, SoftServe IT Academy.

Як здобути практичний досвід для data scientist поза навчальними програмами?

Можна почати шлях професійного саморозвитку з власних проєктів. Наприклад, обрати відкриті дані – погода, транспорт, соціальні опитування. А далі спробувати проаналізувати інформацію або побудувати модель. 

Корисно також брати участь у змаганнях, долучатись до хакатонів та open source-проєктів. Тут буде корисною робота з реальним кодом і взаємодія в команді.

Фриланс і волонтерство в Data Science – також хороший спосіб попрацювати з реальними замовниками. А ще буде корисним ведення блогу та створення навчального контенту.

Які кроки потрібно виконати для побудови успішної кар’єри у великій компанії у якості data scientist?

Щоб побудувати кар’єру data scientist у великій компанії, важливо діяти поетапно й системно. 

Спочатку потрібно міцно засвоїти базу – математика, статистика, програмування, знання SQL. Потім – багато практики, за допомогою якої з’явиться портфоліо.

Важливо навчитись розуміти бізнес. Великі компанії цінують не лише технічні навички, а й здатність вирішувати реальні задачі: оптимізація процесів, аналітика клієнтів, прогнози продажів. Не менш важливо у Data Science – вміння спілкуватися: пояснити складне простими словами, працювати в команді, писати зрозумілу документацію.Ще один крок – нетворкінг і професійна активність. Брати участь у мітапах, конференціях, писати в LinkedIn. Це допомагає заявити про себе, знайти менторів і можливості для росту.