Интересные факты о профессии Data Scientist

Согласно исследованиям LinkedIn, профессия Data Scientist показала рост спроса на 650% с 2012 по 2022 год. Средняя зарплата специалиста по данным в США достигла отметки в 122,000 долларов в год, что делает эту профессию одной из самых высокооплачиваемых в технологическом секторе. При этом начинающие специалисты могут рассчитывать на зарплату от 85,000 долларов в год. Представляем интересные факты о профессии Data Scientist.

Самый молодой сертифицированный Data Scientist в мире получил свою первую профессиональную сертификацию в возрасте 16 лет. Арджун Бхатнагар из Индии освоил Python, R и машинное обучение еще в школьном возрасте и уже в юном возрасте начал работать над реальными проектами в области анализа данных. Его история вдохновила многих молодых людей начать изучение науки о данных.

В среднем Data Scientist тратит около 45% своего рабочего времени на очистку и подготовку данных. Это означает, что почти половина рабочего дня уходит на то, чтобы сделать данные пригодными для анализа. При этом только 13% времени тратится непосредственно на построение моделей машинного обучения и их оптимизацию. Чтобы обучиться этой профессии, можно перейти на сайт it-sobes.ru

Крупнейший проект в области анализа данных был реализован в ЦЕРН, где команда Data Scientists обрабатывает около 1 петабайта данных ежедневно с Большого адронного коллайдера. Это эквивалентно примерно 210,000 DVD-дисков информации каждый день. Для обработки такого объема данных используется распределенная сеть из более чем 170 вычислительных центров в 42 странах.

В настоящее время только 15% Data Scientists имеют степень доктора наук, хотя еще в 2015 году этот показатель составлял 48%. Это свидетельствует о том, что индустрия становится более доступной для специалистов с различным уровнем образования. При этом 88% работающих Data Scientists имеют как минимум степень магистра.

Согласно опросу Stack Overflow, Python остается самым популярным языком программирования среди Data Scientists, его используют 87% специалистов. На втором месте находится R с показателем в 31%, а SQL занимает третье место с 27%. Интересно, что средний Data Scientist владеет как минимум тремя языками программирования.

Рекордное время обучения нейронной сети было достигнуто командой Google, когда они обучили модель BERT на 340 миллионах параметров всего за 76 минут. Для сравнения, подобное обучение на обычном компьютере могло бы занять несколько недель. Этот результат был достигнут благодаря использованию 1024 TPU чипов.

По данным Forbes, к 2025 году объем генерируемых данных в мире достигнет 175 зеттабайт. Это означает, что спрос на Data Scientists будет только расти, причем ожидается, что к 2026 году количество рабочих мест в этой сфере увеличится на 36% по сравнению с 2021 годом.

Ведущие Data Scientists в крупных технологических компаниях могут зарабатывать свыше 300,000 долларов в год, включая бонусы и акции. Рекордсменом по зарплате считается позиция ведущего специалиста по данным в компании OpenAI, где годовой доход может достигать 450,000 долларов без учета опционов на акции.

В среднем один Data Scientist в течение года работает с объемом данных, превышающим 100 терабайт. Для сравнения, это эквивалентно примерно 50 миллионам фотографий высокого разрешения или 30,000 часам видео в формате HD.

Самый масштабный проект по распознаванию изображений, выполненный командой Data Scientists, включал анализ более 3,5 миллиардов изображений из социальных сетей. Проект занял 4 месяца и потребовал использования 1000 GPU для параллельной обработки данных.

Согласно исследованиям Harvard Business Review, Data Scientists проводят в среднем 5-7 часов в неделю на чтение профессиональной литературы и изучение новых технологий. Это составляет около 300 часов в год на самообразование, что в три раза больше, чем у специалистов других IT-профессий.

В финансовом секторе один Data Scientist в среднем помогает сэкономить компании 1,2 миллиона долларов в год за счет оптимизации процессов и выявления скрытых закономерностей в данных. Рекордный показатель экономии составил 15 миллионов долларов, достигнутый командой аналитиков в крупном банке.

Самая большая команда Data Scientists работает в компании Google и насчитывает более 2,000 специалистов по данным. Они обрабатывают более 3,5 миллиарда поисковых запросов ежедневно, что составляет около 40,000 запросов в секунду.

Средний срок работы над одним проектом в области науки о данных составляет 4,5 месяца. При этом самый длительный задокументированный проект длился 3,5 года и был связан с разработкой системы прогнозирования климатических изменений.

В медицине Data Scientists создали алгоритм, способный анализировать медицинские снимки со скоростью 1 миллион изображений в час, что в 50 раз быстрее, чем это может сделать опытный врач-рентгенолог. Точность распознавания при этом достигает 97%.

В области спорта команда Data Scientists установила рекорд, проанализировав 15 лет игр NBA, что составило более 25,000 матчей и 2 миллиона игровых действий. Это позволило создать систему прогнозирования результатов с точностью 71%.

Крупнейшая база данных, с которой работают Data Scientists в области геномики, содержит информацию о более чем 1 миллионе геномов и занимает объем в 2,5 петабайта. Для обработки этой информации требуется вычислительная мощность, эквивалентная 30,000 персональных компьютеров.

Один опытный Data Scientist в среднем владеет 15 различными инструментами анализа данных и способен работать с 7 различными типами баз данных. Рекордсмен в этой области освоил 32 инструмента и может работать с 12 различными системами управления базами данных.

В розничной торговле алгоритмы, разработанные Data Scientists, способны анализировать поведение до 1 миллиона покупателей одновременно, обрабатывая до 100 различных параметров для каждого клиента в режиме реального времени.