Bulldogjob
Data Scientist – praca i zarobki w Polsce
Sprawdź, ile zarabia się Data Science w Polsce oraz jakie są najczęściej używane technologie i narzędzia w tej specjalizacji!
Data Science jest w modzie. Dziedzina ta przyciąga zainteresowanie nie tylko osób już zatrudnionych w branży IT, ale także tych zamierzających się przebranżowić.
Zachęcające są także optymistyczne perspektywy na przyszłość – zewsząd słychać, że jest specjalizacja przyszłości, zaś zaawansowana analityka danych będzie rozszerzać systematycznie na kolejne obszary życia. Szerzej na ten temat pisaliśmy w przeglądzie bieżących trendów w Data Science.
Taki stan rzeczy to dobry powód, by sprawdzić, jak w praktyce wygląda dziś sytuacja osób pracujących na stanowisku Data Scientis na polskim rynku pracy. Zwłaszcza że nie brakuje nam rzetelnych źródeł informacji – Raportu z Badania Społeczności IT.
Kim jest i co robi Data Scientist?
Specjalista Data Science, nazywany również naukowcem danych, to osoba, która zajmuje się analizowaniem dużych ilości informacji w celu uzyskania z nich cennych wniosków i wiedzy. Wyobraź sobie, że masz ogromną skrzynię pełną puzzli, a zadaniem specjalisty jest ułożenie ich tak, by powstał jasny obraz. Używając różnych narzędzi i technik, taki ekspert potrafi przekształcić surowe dane w użyteczne informacje, które mogą pomóc firmom w podejmowaniu decyzji, przewidywaniu trendów czy rozwiązywaniu problemów. W skrócie, specjalista Data Science pomaga nam zrozumieć świat w oparciu o dane, które gromadzimy.
Główne zadania, z którymi może się spotkać to:
- Eksploracja danych: Przed przystąpieniem do głębszej analizy, specjalista musi zrozumieć, z jakimi danymi ma do czynienia. Oznacza to badanie ich struktury, pochodzenia i jakości.
- Przetwarzanie i czyszczenie danych: Nie wszystkie dane są od razu gotowe do analizy. Często zawierają błędy, braki czy niepotrzebne informacje. Zadaniem specjalisty jest przygotowanie tych danych tak, by były one spójne i wiarygodne.
- Budowanie modeli: Specjalista Data Science używa różnych technik i algorytmów, by stworzyć matematyczne modele przewidujące pewne zjawiska czy zachowania na podstawie dostępnych danych.
- Wizualizacja: Wyniki analizy są często prezentowane w formie grafik, diagramów czy map cieplnych. Dzięki temu skomplikowane zależności i wzory stają się zrozumiałe nawet dla osób, które nie są ekspertami w dziedzinie danych.
- Komunikacja z biznesem: Specjalista Data Science musi także potrafić przekazać swoje wnioski i rekomendacje ludziom odpowiedzialnym za podejmowanie decyzji w firmie. Jego umiejętności komunikacyjne są więc równie ważne jak techniczn\
Czy potrzeba studiów by pracować jako Data Scientist?
Patrząc na dane dla obecnie pracujących w tym zawodzie specjalistów wydaje się, że Data Scientist powinien mieć ukończone studia. Wśród innych specjalizacji w IT spotyka się ludzi, który albo nie ukończyli studiów, albo mają wykształcenie średnie. W Data Science połowa specjalistów ukończyła studia magisterskie, dodatkowo w sumie 20% zrobiło studia podyplomowe lub nawet doktoranckie.
Data Scientist – praca i technologie
Czas bliżej przyjrzeć się umiejętnościom i technologią najczęściej wykorzystywanym na tym stanowisku.
Zacznijmy od języków programowania (i języków skryptowych oraz zapytań) używanych w pracy przez specjalistę Data Science. Zdecydowany prym wiedzie Python, którego używa aż 88% takich specjalistów. Na kolejnym miejscu mamy język zapytań SQL, który bardzo przydaje się przy wyciąganiu danych, z którego korzysta ⅔ przebadanych. Na trzecim miejscu jest język R, który znakomicie nadaje się właśnie do przetwarzania danych czy statystyki. Wiele osób jest jego dozgonnymi fanami, niestety są w mniejszości, bo tylko 22% się nim posługuje w codziennej pracy. Reszta języków programowania jest wykorzystywana przez mniej niż 10% specjalistów.
Teraz spójrzmy na najbardziej popularne w Data Science narzędzia. Tu jest ich zdecydowanie więcej. Pandas (80%) i Jupyter Notebook (79%) to podstawa. Kolejne miejsce to Scilern-kit (68%), czyli biblioteka machine learningowa skoncentrowana na analizie danych. Ponad połowa specjalistów używa Excela, co dla niektórych może być zaskoczeniem, ale to bardzo dobre narzędzie do analizy wielu zbiorów. Kolejne miejsca to typowo machine learningowe biblioteki jak Tensorflow, PyTorch czy Keras. Oznacza to, że wielu specjalistów Data Science nie poprzestaje na klasycznej analizie danych, a używa też technik ML/AI w swojej pracy.
Ma to też potwierdzenie w technikach używanych na co dzień przez specjalistów Data Science. Najwięcej używa oczywiście analizy statystycznej, ale w zasadzie tyle samo używa też Machine Learningu, w ramach którego więcej osób używa uczenia nadzorowanego niż nienadzorowanego. Nieco mniej niż połowa używa też głębokich sieci neuronowych.
Data Scientist – średnie zarobki w Polsce
Prześledźmy teraz, na jakie średnie zarobki może w Polsce liczyć Data Scientist. Należy tu podkreślić, że mowa o średniej arytmetycznej wyciągniętej z zarobków, bez rozróżnienia na takie czynniki, jak znajomość technologii, wielkość organizacji czy miejsce wykonywania pracy.
Wynik dla umowy o pracę to kwota “na rękę”, czyli tyle przeciętnie znajdzie się pod koniec miesiąca w kieszeni pracownika.
Wyniki dla umowy B2B to kwota netto na fakturze. Należy od niej odliczyć ZUS i PIT. Wysokość ZUS zależy od osobistej sytuacji, podobnie jak wysokość PIT, nie wspominając o kosztach działalności, które są mocno indywidualne, dlatego podajemy liczbę przed odliczeniami.
Zobaczmy jak wyglądają realne zarobki w 2023 dla osób pracujących na pełen etat.
Zarobki Data Science na Umowie o pracę
Zarobki tu różnią się dość mocno w zależności od poziomu doświadczenia.
Najmniej nawet Junior Data Scientist zarobi średnio 6142 PLN. To więcej, niż średnie zarobki programistów o takim doświadczeniu. Mid czy Regular Data Scientist może liczyć na 8919 złotych wypłaty, a Senior na 13082 złotych.
Zarobki Data Science na B2B
Niestety w Polsce to nadal dość niszowe stanowisko i nie zebraliśmy wystarczająco punktów danych, by móc Wam przedstawić jednoznaczne wyniki dla każdego poziomu doświadczenia.
Wystarczająca próbka została zebrana dla poziomu Mid/Regular i tu okazało się, że na fakturze taki specjalista zarobi 18340 złotych.
Patrząc na inne specjalizacje, które zarabają podobnie możemy oszacować, że Junior Data Scientist wystawi przeciętnie fakturę na około 9000-10000 złotych.
Natomiast Senior Data Scientist powinien pobierać za swoje usług między 27000 a 30000 zł.
Okazuje się, że Data Science jest jedną z lepiej płatnych specjalizacji w IT. Dokładając takie czynniki jak boom na AI czy dynamiczny rozwój dziedziny może się okazać, że będzie to jedna z najbardziej pożądanych specjalizacji w kolejnych latach. A to może mieć odzwierciedlenie w zarobkach.
Dlatego warto zaglądać na oferty pracy z dziedziny Data Science na Bulldogjob:
Przydatne linki
Naszym zwyczajem, zamiast podsumowania warunków i płac, kwestia ta bowiem jest dość subiektywna, pozostawiamy garść linków przydatnych dla wszystkich tych, którzy planują pracować w Data Science lub chcą się w tej profesji doskonalić:
