Data science — направление, которое помогает извлекать пользу из больших массивов информации и получать прогнозы там, где обычного анализа недостаточно. Эта область стала заметной частью повседневной жизни: многие привычные цифровые сервисы работают благодаря моделям, построенным на данных. Понимание того, как устроена профессия data scientist и чем она отличается от других аналитических ролей, помогает точнее оценивать возможности и задачи специалистов.
Data science: работа с big data и прогнозными моделями
Data science — это работа с большими данными (англ. big data). Под большими данными обычно понимают крайне крупные объёмы неструктурированной информации: например, метеоданные за определённый период, статистику запросов в поисковиках, итоги спортивных соревнований, базы данных геномов микроорганизмов и многое другое. Важнее всего здесь два признака — «огромный объём» и «неструктурированность», из-за которых требуются специальные подходы. Для работы применяют математическую статистику и методы машинного обучения.
Специалиста, который занимается такой задачей, называют дата-сайентист (data scientist). Он анализирует большие данные (big data) и строит решения, которые позволяют делать прогнозы. Конкретный тип прогноза зависит от того, какую проблему нужно решить в компании или продукте. Итог его работы — прогнозная модель, то есть программный алгоритм, подбирающий оптимальное решение поставленной задачи.
Где вы встречаете результаты data science каждый день
Прогнозы и модели, созданные дата-сайентистами, действительно используются массово и регулярно. К ним относятся прогнозы погоды, чат-боты и голосовые помощники, а также рекомендательные алгоритмы для музыки и видео под вкус конкретного пользователя. Даже список «возможных друзей» в социальных сетях формируется благодаря методам Data Science. Аналогично, поисковые системы и программы распознавания лиц опираются на алгоритмы, разработанные дата-сайентистами.
Чем data science отличается от бизнес-аналитики
Data science и бизнес-аналитика — не одно и то же, и ключевое различие связано с результатом работы. Data scientist ищет в данных связи и закономерности, чтобы построить модель, предсказывающую итог. В этом смысле он решает задачи «на будущее», опираясь на программные алгоритмы и математическую статистику. Саму задачу он воспринимает прежде всего как техническую и реализует её в виде работающей модели.
Бизнес-аналитик, напротив, в большей степени сосредоточен на коммерческих показателях компании. Он анализирует статистику, оценивает эффективность рекламной кампании, количество продаж за прошлый месяц и другие метрики, а затем предлагает, как улучшить бизнес-результаты. Если данных становится много и нужен прогноз или оценка, то для технической части задачи бизнес-аналитик может привлечь дата-сайентистов. На практике роли часто пересекаются, но каждый отвечает за свою часть работы.
Разницу удобно показать на примере из банка. Если программа анализирует финансовые операции клиента и рекомендует выдать кредит или отказать, её задача — оценка платёжеспособности конкретного человека. Разработка такого программного алгоритма относится к зоне ответственности дата-сайентиста. Бизнес-аналитик при этом может изучить статистику банка по кредитам, например за последние три месяца, и предложить увеличить или сократить объёмы кредитования, чтобы повысить доходность или снизить финансовые риски.
Где обычно работает data scientist
Data scientist нужен в разных сферах, где приходится строить прогнозы, принимать решения на основе данных, совершать сделки или оценивать риски. В бизнесе он может создавать алгоритмы для прогнозирования спроса на услуги и помогать оценивать, стоит ли открывать новое направление. В транспортных компаниях программы позволяют выстраивать оптимальный маршрут, а на производстве — предсказывать сбои оборудования и дефекты продукции. В банках и страховых организациях модели помогают принимать решения и оценивать вероятность событий.
Сферы применения не ограничиваются корпоративными задачами и цифровыми продуктами. В медицине появляется всё больше приборов, которые ставят диагноз по данным, например отмечают повреждённые органы на рентгеновских снимках. В сельском хозяйстве алгоритмы прогнозируют урожай и помогают подбирать оптимальные системы землепользования, а в биоинформатике и генетических исследованиях программы строят генетические карты и определяют вид организма. Data science применяется и в физических исследованиях, где алгоритмы выявляют элементарные частицы и их следы, а также в метеослужбах, которые с его помощью готовят современные прогнозы погоды.
Есть и примеры моделей, которые выглядят неожиданно, но укладываются в ту же логику работы с данными. Например, Corrupt Social Interactions — модель, выявляющая коррупцию в Департаменте строительства (Department of Building) США. Другой пример — сервис А Roommate Recommendation — он помогает подобрать соседа по комнате в кампусе или хостеле. Эти кейсы показывают, что методы применимы в самых разных задачах, если данные позволяют строить выводы и прогнозы.
Сколько зарабатывают дата-сайентисты
Уровень дохода дата-сайентиста в 2025–2026 годах по-прежнему сильно зависит от опыта, набора навыков, отрасли и ответственности в проекте. Если брать ориентир по рынку Казахстана, то в исследовании Kolesa Group (публикация 2024 года) для направления Data Science указаны средняя зарплата ~825 000 ₸ и медиана ~1 099 576 ₸ в месяц — это хороший “срез”, чтобы понимать порядок цифр.
По свежим вакансиям видно, что разброс остаётся очень большим: на hh.kz встречаются предложения от ~300 000 ₸ “на руки” в отдельных компаниях до $4 000–5 000 в месяц для специалистов с большим опытом (обычно senior-уровень). Поэтому новичкам чаще приходится ориентироваться на нижнюю часть диапазона, а устойчивые суммы ближе к медиане обычно доступны тем, у кого уже есть коммерческий опыт и портфолио внедрённых проектов.
Что конкретно делает data scientist в проектах
Набор задач в разных компаниях может отличаться, но логика работы обычно похожа. Сперва специалист выясняет потребности заказчика — внутреннего или внешнего — и уточняет, какой результат ожидается. Затем он оценивает, можно ли решить задачу методами машинного обучения, и если да, подготавливает данные для анализа. Параллельно он определяет критерии оценки, чтобы понимать, насколько эффективна создаваемая модель.
Далее дата-сайентист программирует и тренирует модель машинного обучения, после чего оценивает экономическую целесообразность её применения, иногда вместе с другими специалистами. Когда решение признано полезным, модель внедряют в производственный цикл или в продукт. На этом работа не заканчивается: после запуска модель нужно сопровождать, то есть дорабатывать и менять под текущие нужды. Такой цикл делает роль data scientist одновременно технической и связанной с реальными процессами компании.
Какие знания и навыки нужны для работы в data science
В общих чертах специалисту требуется математика, математическая статистика, программирование, понимание принципов машинного обучения и знание отрасли, где модели будут применяться. Без сочетания этих компонентов сложно не только построить модель, но и правильно поставить задачу и оценить результат. При этом важно уметь работать в команде, потому что дата-сайентисту приходится взаимодействовать с разными специалистами. Коммуникация нужна на этапах уточнения требований, внедрения и сопровождения решений.
Если нет технического образования: насколько это критично
Гуманитариям освоение профессии может даваться непросто, потому что для работы в data science необходимо уверенное владение математикой и программированием. Если таких знаний нет, старт действительно будет сложнее, и это стоит учитывать. При этом чем увереннее человек чувствует себя в этих темах ещё в начале, тем легче ему учиться дальше. Однако многое зависит от мотивации и готовности закрывать пробелы в образовании, потому что в data science приходят люди с разным бэкграундом и в разном возрасте.
С чего начать изучение: математика, статистика, Python и машинное обучение
Начинать рекомендуют с математики, причём «очень сложная» математика не обязательна, но базовые понятия должны быть понятны и привычны. Важно свободно ориентироваться в таких темах, как производная, дифференциал, определитель матрицы, и во всём, что с ними связано. Осваивать базу можно по книгам и лекционным курсам. В качестве примера упоминается книга «Математический анализ» Липмана Берса, написанная довольно простым языком.
Затем стоит перейти к математической статистике, потому что она используется практически в любой аналитике, и data science не исключение. В качестве бесплатных вариантов обучения названы курсы: «Основы статистики» для тех, кто начинает с нуля, «Математическая статистика» для более продвинутого уровня с большим числом практических заданий, а также «Статистические методы в гуманитарных исследованиях». Отдельно подчёркивается, что в последнем курсе, помимо статистики, учат работать с программами и пакетами, которые нужны для анализа данных. Такой последовательный переход помогает выстроить фундамент, на который затем ложатся методы машинного обучения.
Следующий шаг — программирование, и чаще всего начинают с Python как с основного инструмента в data science. Среди его достоинств выделяются относительная простота и гибкость, а также то, что новичку без опыта программирования вполне реально освоить язык. Доступно много курсов, как платных, так и бесплатных, и среди бесплатных упоминается «Питонтьютор». После того как Python освоен, логично переходить к изучению алгоритмов машинного обучения, потому что именно они позволяют решать задачи в data science на практике.
Для машинного обучения приводится перечень бесплатных онлайн-курсов, причём многие из них на английском, хотя есть и материалы на русском. Среди них — курс МФТИ «Машинное обучение и анализ данных» на русском языке, курс машинного обучения от Google с около 40 практическими упражнениями на английском, а также запись цикла лекций профессора факультета машинного обучения из университета Карнеги — Меллона с возможностью включить русские субтитры. Также упомянут продвинутый курс об использовании алгоритмов машинного обучения в творчестве при поддержке проекта Google Magenta, где изучаются свёрточные сети, генеративные состязательные сети, вариационные автокодеры и рекурсивные нейросети. Отмечается, что если эти темы пока пугают, сначала лучше пройти курсы для новичков, а затем двигаться дальше.
При этом недостаточно знать методы машинного обучения — важно уметь применять их в практических задачах. Для такой практики упоминается платформа Kaggle, где собрано много реальных задач. Отдельно отмечается роль языка: хорошее знание английского способствует более быстрому развитию в data science, а если его нет, то его стоит выучить. Эти шаги в сумме описывают базовую траекторию входа в область без привязки к конкретной компании или роли.