Data Science – это анализ данных с помощью алгоритмов и машинного обучения для поиска инсайтов и принятия решений. Дата-сайентист обрабатывает большие объемы информации, строит модели предсказаний и автоматизирует анализ. Кроме этого есть задача разработки чат-ботов на основе LLM. Важно знать Python, библиотеки (Pandas, Scikit-learn), SQL и основы статистики. Это круто, потому что Data Science помогает компаниям оптимизировать бизнес, предсказывать тренды и создавать умные технологии
IT-аналитик поддержки — это эксперт, который разгадывает технологические головоломки и помогает бизнесу работать эффективнее. Ты будешь мостом между технологиями и людьми, находя и объясняя решения сложных задач. В этой роли важно уметь анализировать данные, разбираться в системах и знать SQL. Каждый день — это новые вызовы, которые помогут тебе развиваться и оставаться в курсе технологических трендов. Ты будешь работать в команде с разработчиками, менеджерами и клиентами, влияя на реальные бизнес-процессы
Аналитики данных занимаются сбором, систематизацией, анализом данных из разрозненных источников и интегрируют их в модели данных в специализированном софте, таком как Tableau или Power BI. На основе полученных моделей данных строятся визуальные отчеты и витрины готовых аналитических данных, которые предоставляются бизнес-пользователям в доступном для изучения и анализа формате. Также на основе полученных витрин и отчетов строятся различные KPI и другие метрики, показывающие эффективность бизнес-процессов компании
Есть место и исследовательским задачам: сегментация пользователей на основании их действий, модели оттоков клиентов и прочие. Все это формирует data-driven подход в компании, когда принимаемые решения опираются на данные