## Twarde wymagania na stanowisku data scientist
### Czy data scientist musi programować w Python lub R?
Chociaż data scientist to nie programista, programowanie jest jednym z kluczowych jego narzędzi. jeżeli nie jesteś jeszcze biegły w Pythonie lub R, to czas to zmienić. Ważne jest nie tylko, aby umieć napisać kod, ale także pisać go zrozumiale, strukturalnie i optymalnie. To nie tylko ułatwia pracę, ale także sprawia, iż jesteś bardziej atrakcyjnym kandydatem. Dlaczego to takie istotne? Raporty rynkowe pokazują, iż firmy coraz bardziej doceniają pracowników, którzy potrafią tworzyć skuteczne i efektywne rozwiązania. Pracownicy, którzy piszą wysokiej jakości kod, często są bardziej produktywni i oszczędzają czas i zasoby swojego zespołu.
### Deep Learning: zrozumienie sieci neuronowych
Deep learning to w tej chwili **gorący trend** w data science. Dla mid data scientist to obszar, który może przynieść znaczący wkład w tworzenie zaawansowanych rozwiązań opartych na modelach predykcyjnych. Warto więc dobrze zrozumieć, jak działają sieci neuronowe i jak pracować z różnymi architekturami. Coraz więcej ofert na stanowiska data scientist wymaga znajomości **głębokiego uczenia maszynowego.**
### Przetwarzanie języka naturalnego
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to bardzo przyszłościowy kierunek rozwoju w obszarze data science. Dzięki nim można analizować dane tekstowe, automatyzować procesy (np. **chatboty**), personalizować treści, monitorować wydźwięk (wypowiedzi), identyfikować wzorce i anomalie. To umiejętności, które są coraz bardziej cenione na rynku pracy i wspierają trafniejsze decyzje biznesowe. Data scientists z wiedzą z zakresu przetwarzania języka naturalnego mogą pracować w różnych sektorach, takich jak technologia, finanse, opieka zdrowotna, e-commerce, media, nauka, administracja publiczna i edukacja. Ich umiejętności są wszechstronne i poszukiwane w analizie danych tekstowych, personalizacji, automatyzacji oraz analizie opinii społecznych.
### Inne technologie niezbędne w pracy data scientist
Analityczny umysł to nie wszystko. Oprócz głównych umiejętności programistycznych, matematycznych i z obszaru analizy danych, istnieje szereg technologiami wykorzystywanych w pracy data scientists, które osoba startująca na mida musi już znać. Konieczna jest umiejętność korzystania z systemu **kontroli wersji Git** i pracy z **bazami danych SQL.** Szanse na zatrudnienie na wyższych stanowiskach zwiększy także zrozumienie **chmury obliczeniowej** (np. Google Cloud lub Azure) i narzędzi takich jak **Apache Spark.**
## Miękkie kompetencje na stanowisku data scientist mają znaczenie
### Komunikacja: wyjaśnij swoje rozwiązania
Praca data scientist to nie tylko analiza danych, ale także umiejętność jasnego przekazywania swoich wniosków. Musisz być w stanie komunikować argumenty za i przeciw konkretnym rozwiązaniom oraz w przystępny sposób tłumaczyć techniczne aspekty osobom bez technicznego tła. Data scientist bardzo często rozmawia z osobami biznesowymi, a czasem wręcz klientami, dla których firma świadczy usługę. Umiejętność prezentacji danych i założeń jest niezbędna, aby przekonać innych do swojego podejścia. Doskonała komunikacja to niezwykle cenna umiejętność na stanowisku mid i senior data scientist.
### Samodzielne rozwiązywanie problemów
Data scientist to często rola wymagająca samodzielności w rozwiązywaniu problemów. Mid musi być w stanie działać samodzielnie, prowadzić badania, identyfikować wyzwania i wdrażać rozwiązania. To umiejętność, która jest niezbędna i niezwykle doceniana zarówno przez pracodawców, jak i klientów.
### Zrozumienie kontekstu biznesowego
Praca mid data scientist nie kończy się na analizie danych. Musisz również rozumieć, jakie są cele biznesowe i jak otaczający kontekst może wpływać na wybór odpowiedniego rozwiązania. Musisz być w stanie łączyć aspekty techniczne z celami biznesowymi. Data Scientist powinien być w stanie analizować sytuację, wybrać odpowiednie narzędzia i podejść do problemu w sposób kreatywny.
## Ile zarabia data scientist w 2023 roku?
Skoro już wiemy kim jest data scientist i czym się zajmuje, sprawdźmy, czy warto zostać data scientist - midem lub seniorem - pod kątem finansowym. Zarobki data scientist są jednym z kluczowych aspektów, które przyciągają wiele osób do tej profesji. Na podstawie danych wewnętrznych No Fluff Jobs za Q1 2023 roku możemy przeczytać, iż **średniozaawansowany data scientist, czyli tzw. "Mid Data Scientist," cieszy się dwa razy wyższym wynagrodzeniem w porównaniu do juniora.**
Według No Fluff Jobs Mid Data Scientist w Q1 2023 roku mógł oczekiwać zarobków w przedziale 16-22 tys. zł netto + VAT (B2B) miesięcznie lub 12-18 tys. zł brutto miesięcznie w przypadku umowy o pracę (UoP). To znacząca kwota, która odzwierciedla rosnące zapotrzebowanie na profesjonalistów w dziedzinie analizy danych i uczenia maszynowego. Senior Data Scientist, z kolei, osiąga jeszcze wyższy poziom wynagrodzenia, wynoszący od 20 do 28 tysięcy złotych netto + VAT w przypadku umowy B2B lub od 16 do 23 tysięcy złotych brutto w przypadku umowy o pracę.
Jeszcze bardziej aktualne dane z trzeciego kwartału br. przedstawia Inhire. Według danych z raportu _IT Market Snapshot Q3 2023_ górna granica widełek wynagrodzeń Mid Data Scientistów w Warszawie, Krakowie i we Wrocławiu wynosi **nawet 31 000 zł** (brutto UoP / netto B2B). Seniorzy mogą liczyć oczywiście na jeszcze wyższe stawki.
Warto zauważyć, iż zarobki Data Scientist zależą od wielu czynników, takich jak lokalizacja, branża, firma i specjalizacja. Jednak ogólnie rzecz biorąc, kariera w data science oferuje atrakcyjne perspektywy finansowe, szczególnie dla osób, które zdobyły już pewne doświadczenie i umiejętności w tej dziedzinie.
## Kursy i szkolenia z data science
Niezależnie od tego, na jakim etapie kariery się znajdujesz, ciągłe doskonalenie swoich umiejętności przyniesie ci wiele korzyści, szczególnie iż obserwuje się coraz większe zapotrzebowanie na inżynierów uczenia maszynowego. Na rynku dostępnych jest wiele kursów online z poszczególnych zagadnień. Coraz szersza jest także oferta studiów wyższych lub studiów podyplomowych. Te jednak realizowane są wiele miesięcy, jak nie lat.
#### Zostań machine learning engineerem i pracuj z AI
Jeśli zależy Ci na szybkim i efektywnych upskillingu lub potrzebujesz motywacji i wsparcia w zdobyciu niezbędnych i aktualnie pożądanych przez pracodawców umiejętności, jednym z godnych polecenia programów edukacyjnych jest kurs Inżynier AI & ML oferowany przez Kodołamacza. Umożliwia on zdobycie pogłębionej wiedzy na temat działania algorytmów uczenia maszynowego, profesjonalnej implementacji systemów opartych na AI oraz wdrażaniu ich do rozwiązań produkcyjnych. w tej chwili to **jedyny kurs na polskim rynku** o tak kompleksowym programie. Kurs [Inżynier AI & ML](https://inzynierai.kodolamacz.pl) razem z [bootcampem Data Science](https://datasciencepro.kodolamacz.pl/) adresowanym do początkujących data scientistów zapewnia **komplet kompetencji dla osób chcących tworzyć rozwiązania oparte o sztuczną inteligencję.** Dzięki zdobytym umiejętnościom będziesz gotowy stanąć przed rekrutacyjnymi wyzwaniami i zdobyć stanowisko mid data scientist lub machine learning engineer.
Jeśli chcesz uzupełnić swoją wiedzę o wybrane aspekty, zapoznaj się koniecznie z naszą stale aktualizowaną ofertą [szkoleń z obszaru Data Science.](https://www.sages.pl/szkolenia/kategoria/data-science)
#### Wyspecjalizuj się w zakresie NLP
Osobom zainteresowanym zdobyciem kompetencji z zakresu przetwarzania języka naturalnego, polecamy nasz kurs e-learningowy P[rzetwarzanie języka naturalnego](https://kursy.sages.pl/?product=przetwarzanie-jezyka-naturalnego) stworzony we współpracy z gronem najlepszych w Polsce specjalistów ze środowiska naukowego i biznesu. To jedyny dostosowany do specyfiki języka polskiego kurs poświęcony NLP obejmujący elementy statystyki, wiedzy lingwistycznej oraz aspekty związane z uczeniem maszynowym.
## Podsumowanie
Mid data scientist to rola, które wymaga już solidnych umiejętności technicznych i miękkich w porównaniu do junior data scientist. To stanowisko, które ewoluuje wraz z postępem technologii, narzędzi data science i inżynierii danych. Rozwijanie swoich umiejętności jako Data Scientist jest kluczowe, aby osiągnąć sukces zawodowy, być atrakcyjnym kandydatem na rynku pracy i móc bez stresu aplikować na stanowiska takie jak Mid Data Scientist, Machine Learning Engineer, AI Engineer. Warto inwestować w naukę (profesjonalnego) programowania, umiejętności miękkie, deep learning, NLP oraz technologie do wdrażania inteligentnych algorytmów. Dzięki temu można osiągnąć wyższy poziom w dziedzinie modelowania danych, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.
