Ostatnia aktualizacja 26 maja, 2023
Data Science jest jedną z bardziej multidyscyplinarnych specjalizacji w IT. Jej popularność w branży rośnie już od jakiegoś czasu, a stawki dla specjalistów dosięgają nawet 28 tys. zł miesięcznie. Specjalista pracujący w tej dziedzinie musi posiadać wiedzę matematyczną, statystyczną, programistyczną i biznesową. O tym, co dokładnie robi Data Scientist i jak wyglądają szczegółowe zarobki w podziale na kategorię i poziom doświadczenia przeczytasz poniżej.
Sprawdź: Data Scientist a Data Analyst – różnice i podobieństwa
Data Scientist – zarobki
Zacznijmy od zarobków. Z danych wewnętrznych No Fluff Jobs za Q1 2023 roku wynika, że zarobki Data Scientist per kategoria mieściły się w przedziałach 19-25 tys. zł netto + VAT miesięcznie (B2B) oraz 15-20 tys. zł brutto miesięcznie (umowa o pracę).
Analizując dane względem poziomu doświadczenia, Data Scientist mógł liczyć na następujące zarobki:
- Junior Data Scientist – 7-11 tys. zł netto + VAT (B2B) oraz 6-9 tys. zł brutto (UoP)
- Mid Data Scientist – 16-22 tys. zł netto + VAT (B2B) oraz 12-18 tys. zł brutto (UoP)
- Senior Data Scientist – 20-28 tys. zł netto + VAT (B2B) oraz 16-23 tys. zł brutto (UoP)
Dalsza część artykułu znajduje się pod materiałem wideo:
Z czym się wiąże Data Science w IT?
Skoro znamy już wartość tej specjalizacji, przejdźmy do omówienia roli Data Scientist. W skrócie odpowiada on za gromadzenie i przetwarzanie dużej liczby zróżnicowanych danych, a wnioski służą celom rozwojowym i biznesowym firmy.
Jak to wygląda w szczegółach?
Specjalista pracujący w Data Science musi być biegły w obszarze matematyki i statystyki, aby zrozumieć i analizować złożone zależności w danych.
Potrzebuje również umiejętności programowania i ogólnej wiedzy informatycznej, aby przetwarzać, czyścić i manipulować dużymi ilościami danych. Używa do tego różnych języków programowania (Python, R, SQL) oraz narzędzi pomocnych w przetwarzaniu dużych ilości danych (Hadoop). Znajomość nauk o danych pozwala mu na stosowanie odpowiednich metod i modeli (np. machine learning i sztuczna inteligencja) do przewidywania trendów i identyfikowania wzorców.
Ale to nie wszystko. Jak wspomnieliśmy wyżej, w przeciwieństwie do tradycyjnych roli analitycznych, Data Scientist musi również posiadać głębokie zrozumienie biznesu. Pozwala to przekładać wyniki analiz na strategiczne decyzje i rekomendacje.
Niebagatelne znaczenie mają również umiejętności miękkie. Data Scientist musi cechować się wysoką komunikatywnością, aby efektywnie przekazywać te wnioski różnym grupom odbiorców – zarówno technicznym, jak i nietechnicznym.
Czytaj więcej:
Rynek pracownika się nie kończy, lecz zmienia swój charakter
Tester gier może zarobić nawet 5,7 tys. zł brutto w 2023
12 euro brutto jako stawka godzinowa to dobre wynagrodzenie
