Что на самом деле требуют от Data Scientist (Науки о Данных) на рынке? 🤔 Мы посмотрели вакансии на рынке и попытались понять, чем на самом деле отличается начинающего специалиста от продолжающего. Как оказалось, дело далеко не в инструментах. Например, Python, SQL и статистика встречаются почти в каждой вакансии независимо от уровня, то есть переход на следующий уровень редко связан с появлением новых технологий. 🟦 Основной акцент ставится на различиях в уровне ответственности. Так от начинающих специалистов требуют анализ данных, подготовку датасетов и обучение моделей. Продолжающий работник уже отвечает за решение целой задачи: выбирает методы, формулирует гипотезы и доводит модель до результата. Конечно, это сопровождается пониманием, как сотрудник может влиять на бизнес-метрики и задачи. Продолжающий специалист должен понимать, какую проблему решает анализ, как это влияет на сам продукт и какие выводы можно предоставить команде. Очевидны ли для вас такие различия? Пишите в комментарии 👇 @onlinetsu