Очень много людей с самым разным бэкграундом, и не всегда даже техническим, в последнее время пытаются перейти в data science. И такой ажиотажный интерес - проблема для всех, кто рассматривает переквалификацию в эту сферу. Потому что рынок труда может оказаться наводнён соискателям без опыта.  С точки зрения потенциального работодателя: вы скорее возьмёте выпускника технического вуза, или человека за 40, без профильного опыта, решившего изменить свою жизнь? Ведь вузы тоже ведут активную подготовку профильных специалистов (пусть и не всегда высокого уровня). На рынке явный недостаток специалистов с профильным опытом. Но среди людей с непрофильным опытом - вероятно, больше шансов найти работу у выпускников с профильным образованием. Написать этот пост меня натолкнуло то, что полгода назад я начал писать цикл статей о самообучении и переквалификации в data sceince. В итоге, за 5 месяцев мне написало больше сотни людей с разными вопросами по такой переквалификации. И, вероятно, многие недооценивают объем знаний, который необходимо получить для этого. В этом, наверное, виноваты и заголовки моих постов "с нуля до senior data scientist за 2 года". Как мне подсказали в комментариях к тому посту - мой начальный уровень был отнюдь не нулевой (был топовым разработчиком 1С). Идеальный data scientist - специалист максимально высокой квалификации, знающий, одновременно: всё что должны знать "простые аналитики" (SQL+визуализация данных) хороший Python программист с неплохим владением английским (подавляющее большинство инструментов имеют документацию только на английском языке; многие книги и курсы не переведены, или переводятся с большой задержкой) с отличным знанием хотя бы основ теории вероятностей (в идеале - значительно глубже + линал, мат.анализ) хорошие коммуникативные навыки и понимание бизнеса (невозможно эффективно обрабатывать данные из предметной области, если вы её не понимаете) По большому счету, это несколько лет профильного (само)образования + опыт работы. Даже с большим опытом работы в ИТ я потратил 8 месяцев, не работая и проедая все свои накопления, только на учебу, оставаясь без работы. Мой уровень ЗП в первый год после того как я нашёл работу, был ниже, чем до этого. Только спустя 2 года я вышел на тот же уровень дохода. И это всё было достаточно страшновато, при том что у меня были своя квартира, большая финансовая подушка, и отсутствие финансово зависимых родственников. Большая часть людей, желающих поменять свою жизнь, не могут себе позволить такую траекторию переобучения, по её финансовым ограничениям. Когда говорят о дата сайенс обычно имеют в виду высшую квалификацию человека, способного работать аналитиком данных. Но квалификации промежуточных уровней тоже ценны.  Отличие аналитика: нет нужды хорошо знать статистику, нет нужны заниматься машинным обучением.  Статистика нужна тогда, когда ценность небольшого улучшения так огромна, что важно научиться различать небольшие отличия в эффективности, разделяя реальные различия, от случайных колебания. Машинное обучение нужно тогда, когда какой-то процесс принятия решения, основанных на данных, нужно автоматизировать. По сути, это значит подменить работу аналитика, в решении отдельной типовой задачи. Обычно это требует намного больше времени, чем одноразовый анализ. За то же время аналитик может решить множество разных задач. Но когда какой-то тип анализа нужно проводить постоянно или для тысяч объектов (клиентов, товаров) - целесообразно это делать автоматически. То есть аналитик нужен тогда, когда не нужно различать колебания эффективности, измеряемые в процентах, и когда не нужно анализ делать полностью автоматическим. Требуется меньше точность/автоматизированность. Ценны: скорость проведения анализа, его правильность, умение понятно и убедительно объяснить свои результаты. При этом, ценность аналитика может быть очень высока, т.к. подобные разовые анализы данных могут использоваться для принятия различных стратегических решений. Суть решаемых задач аналитка: разобраться в данных, понять их и найти интересные закономерности, представить результаты в удобном и понятном для коллег виде (обычно, графики и презентации).Ключевой набор навыков для подобной работы: это прирожденные "аналитические способности" + знания базовых инструментов (SQL+Excel) + инструменты визуализации данных (Tableau, PowerBI). Можно с этим набором знаний + знания специфичные для определенных областей, уже найти большое число вакансий, с хорошими зарплатами и интересными задачами. Знаний SQL + инструмента визуализации достаточно чтобы работать на позиции специалиста по отчетности, создающего необходимые отчеты и графики, для принятия каждодневных решений. Такая работа, обычно, требует большей усидчивости и чуть меньше креативности.  На позиции "аналитика" нужно будет создавать точно такие же отчеты. Но, чаще, задачей аналитика будет самому в чём-то разобраться и самому решить какими графиками эту информацию представить. Эта работа более творческая, требующая большей самоотдачи. По уровню зарплат оба типа позиций сопоставими. Но с позиций аналитика талантливные специалисты чаще могут вырасти в менеджеров и отвественных за какие-то большие объемы задач. Надо помнить, что данное деление не всегда видно из названия позиций, т.к. "аналатиком" могут назвать и человека, не занимающегося самостоятельным анализом данных, и толького готовящим их для других людей (в виде отчетов и графиков). Кстати, позиции специалистов, занимающихся статистическим анализом, тоже называются "аналитик", и есть еще совсем другой тип позиций, которые называют "бизнес-аналитики". Поэтому, надо по описанию вакансии "аналитика" разбираться что под ней имеется в виду.Рекомендуемый набор знаний для аналитика: SQL + Excel Tableau / PowerBI Когортный анализ (принципы) Понимать парадокс симпсона, чтобы не делать ошибок, к которым он приводит Нужно знать основы теории вероятностей:  вероятности зависимых и независимых событий, условные вероятности разные статистики: среднее, медиана, мода, стандартное отклонение. знать что такое АВ-тесты: понимать принципы, калькуляторы есть онлайн знать основы regexp. Например, веб-аналитике он  используется в инструментах типа google analytics Аналитики нужны везде. Ниже типы аналитиков, востребованные в изначально "цифровых" бизнесах (связанных с интернет продуктами и услугами) Анализ и визуализация даных по продажам - огромная сфера. Большая часть подобных вакансий, с интересными и более творческими задачами - в онлайн компаниях. Знания специфические для веб-маркетинга (помимо обще-аналитических): Понимание принципов работы  контекстной рекламы (основные метрики и схемы оплаты). Знание как работают UTM метки. Понимание основных принципов юнит-экономики. Желательно знание основ HTML Популярные инструменты: Google Analytics, Яндекс.Метрика (эти инструменты можно учить уже  выйдя на первую работу) Это близко к маркетинговой аналитике. Пример задачи: понять паттерны по которым пользователи взаимодействуют с каким-то он-лайн продуктом (например, приложением интернет-банка).По сути, тут могут быть достаточны только базовые знания, стандартные для любых аналитиков. Огромная часть задач в анализе данных, особенно в более продвинутом (статистический анализ, машинное обучение) требует хорошо организованных данных.Задачи по организации данных занимают более половины всех усилий по работе с данными. Часть данных задач традиционная  и решается специалистами по базам данных. Другая часть требует подготовки данных для обеспечения большего удобства и скорости анализа данных. Данными задачами занимаются дата инжененеры. Т.к. часто данная часть задач не решается ими полностью - квалифицированный дата сайентист должен уметь решать подобные задачи.  Но, потенциально, дата инженер, это не урезанный дата сайентист. К инженерам предъявляется больше требований по полной автоматизации процесса, по обеспечению высокого качества данных (без пропадания их кусков), высокой скорости их подготовки и доступности, настройке систем, способных обрабатывать данные о миллионах операций, товаров и клиентов за считанные секунды/минуты.По сути, это позиция программиста, с акцентом на технологии и инструменты, позволяющие разрабывать системы работы с данными. И вместо создания интерфейса (как у фронтенд разработчиков, или разработчиков для андройд/ iOS), или какой-то бизнес-логики (бэкенд) - их продукт это система, автоматизировано готовящая данные для анализа. И поддержание это системы для работы коллег, занимающихся анализом данных. Набор знаний в этой сфере очень сильно варьируется. Наверное, наиболее популярные навыки выглядят так: SQL Python (Java, Kotlin) bash  Docker, Kubernets Эта сфера отлично подходит для людей, которым интересно писать системы обработки больших данных (big data) и которым менее интересно придумывать как повысить эффективность бизнеса, стараясь убедить в этом каких-то коллег. Цель этого поста - показать что есть море вариантов интересной работы. Многим, желающим попасть в дата сайенс - будет интересно работать на позициях аналитиков и дата инженеров. Найти такую работу может быть проще, и финансовое вознаграждение, в итоге, может быть на том же или очень близком уровне. Идти в дата сайенс без опыта работы в ИТ, примерно как захотеть стать нейрохирургом, без опыта работы в медицине. Разумнее получить хотя бы часть более простых смежных навыков, начать работать в этой сфере, и далее расти в ней "естествнным путём", получая релевантный опыт не только из теории, но и из регулярной практики работы. Data Scientist