4 IT-специальности с высокой зарплатой

в избранное
Самая большая несправедливость 21 века заключается в том, что одних в детстве выгоняли от компьютера и заставляли делать уроки, а сыновья маминых подруг тем временем, наоборот, углублялись в технологии. В итоге первые со своим высшим филологическим образованием не могут найти достойную работу, а вторые стали квалифицированными айтишниками с зарплатой, исчисляемой сотнями тысяч рублей.

Если и ты слишком поздно осознал перспективность IT-специальностей, то мы поможем наверстать упущенное и изменить курс своей профессиональной деятельности. О самых высокооплачиваемых специальностях в IT-индустрии нам рассказали эксперты школы SkillFactory.

1. Data Scientist

Специальность включает в себя работу по аналитике и поиску решений различных задач на основе статистических данных. На формирование спроса Data Scientist повлияло развитие ИИ, алгоритмов машинного обучения и нейросетей, позволяющих выявлять закономерности внешних и внутренних действий компаний. Это позволяет специалистам прогнозировать события, выстраивать стратегию развития и искоренять факторы, препятствующие достижению компаний.

Чтобы справляться с этими задачами, человек должен владеть программированием как минимум на Python, разбираться в Machine Learning, включая Deep learning и нейросети, а также в дата-инжиниринге: Hadoop, Spark ETL и BI. Если ты прочел и ничего не понял — значит, ты нормальный человек. На освоение этой информации нужны месяцы, в случае самостоятельного обучения — годы. Но несмотря на объем требуемых навыков, освоить эту профессию вполне реально даже с нуля. Главное — найти подходящий курс и толковых преподавателей. Если постараться объяснить простыми словами, то получится что-то типа аналитики, основанной на математических и машинных вычислениях. Но тебя ведь интересует немного другое, не так ли?

Высокий заработок Data Scientist обусловлен не столько невероятной сложностью, сколько высоким спросом на рынке труда. В период с 2012 по 2018 года количество вакансий по Data Science выросло в 19 раз. Учитывая специфику своей деятельности, компании даже готовы набирать стажеров, чтобы под собственным крылом готовить их к будущей работе. Среди компаний, заинтересованных в таких сотрудниках, «Яндекс», Mail.ru, Сбербанк, Райффайзенбанк, Росбанк, «МТС», Tele2, «ЦИАН», «М.Видео». Прямо сейчас, на момент написания статьи, на hh.ru более 63 вакансий от 65 000 рублей, более 54 — от 110 000 рублей и более 31 вакансии — от 155 тысяч рублей в месяц.

Записаться на курс по Data Science →

2. Аналитик данных

В отличие от Data Scientist, аналитик охватывает больший спектр направлений бизнеса. Сюда может входить отслеживание эффективности маркетинговой политики, уровня продаж, финансовых затрат и прибыли, менеджмент и эффективность работы персонала. Экспертный аналитик, который будет востребован на рынке труда, должен покрывать деятельность сразу нескольких разрозненных специалистов.

Возникает закономерный вопрос: почему бы не иметь нескольких сотрудников для каждого направления? Основная причина — систематизация всех процессов и отслеживание общей динамики, основанные на всех вышеупомянутых показателях. Разрозненные специалисты не смогут объективно отслеживать влияние параметров и выстраивать эффективность их взаимосвязи.

Поэтому универсальный аналитик становится очень востребованной специальностью, за экспертную деятельность которой компании готовы выплачивать крупные заработные платы. На hh.ru представлено свыше 59 вакансий с заработной платой выше 90 000 рублей, свыше 27 вакансий — от 115 000 рублей и 12 вакансий с заработной платой более 140 000 тысяч рублей.

Записаться на курс по аналитике данных →

3. Специалист по машинному обучению

Одно из крупнейших подразделений работы в сфере искусственного интеллекта. Главной задачей специалиста является настройка и внедрение алгоритмов в работу организации. При этом существует два типа обучения того самого ИИ: по прецедентам, то есть на основе признаков, не предусмотренных параметрами обучения, и индуктивное, выявляющее общие закономерности на основе эмпирических данных. Для специалиста важно уметь работать с обоими типами, чтобы добиваться максимальной эффективности.

В какой-то степени подобный специалист выступает учителем, который должен предусмотреть максимальное количество вариантов и факторов, позволяющих ИИ минимизировать ошибки в эксплуатации. Практическими сферами применения можно считать распознавание речи, жестов и образов, техническую и медицинскую диагностику, обнаружение спама и мошенничества, прогнозирование ухода клиентов. На самом деле это далеко не весь спектр возможного применения, и в какой-то степени сам учитель определяет сферы внедрения и возможностей своего «Франкенштейна».

Роль машинного обучения, или вернее будет сказать — Machine Learning, становится определяющей в деятельности современных крупных компаний, позволяя минимизировать ручной анализ и ошибки, вызванные человеческим фактором, сократить количество однотипной рутинной работы и развивать технологические возможности товаров и услуг. Владея данным навыком, можно не только стать востребованным работником на российском рынке труда, но и получить работу в зарубежных компаниях. С зарплатами, как понимаешь, у таких ребят проблем тоже нет: на hh.ru 87 вакансий с зарплатой от 125 000 рублей, 39 вакансий — с 185 000 рублей, 23 вакансии — с 240 000 и 9 вакансий с зарплатой от 295 000 рублей в месяц.

Записаться на курс по Machine Learning →

4. Специалист по Big Data и AI

С каждым годом объемы информации увеличиваются, и в большинстве случаев она никак не систематизирована, что превращает её в запутанный клубок, который приходится вручную распутывать. Этот процесс может потребовать огромного количества человеческого ресурса и времени, что приведет к росту издержек. Но в чем же необходимость расшифровки и упорядочения информации? Наглядный пример, объясняющий всю важность Big Data, привел экономист, журналист и маркетолог Кеннет Кукьер. Он рассказал о том, как программист Артур Самуэль программировал компьютер на игру в шашки: сперва он сам обыгрывал машину, но затем написал второй скрипт — и уже два компьютера играли между собой. Это привело к изучению большого количества комбинаций, после чего Артур уже не смог обыграть машину.

Чем больше информации, тем больше вариативность её применения. Big Data может использоваться в обработке заявок, для отслеживания качества помощи клиентам, составления персональных рекомендаций, расширения функционала. Специалист в данном случае настраивает алгоритмы дешифровки и структурирования разрозненной информации, что позволяет эффективнее использовать в конкретной сфере деятельности. Чтобы справляться с этой работой, тебе нужно быть знакомым с такими техниками и методами анализа, как Data Mining, искусственные нейронные сети, распознавание образов, прогнозная аналитика, статистический анализ.

А теперь посмотрим, что на это счет говорит hh.ru: 116 вакансий — от 125 000 рублей, 59 вакансий — от 180 000 рублей, 38 вакансий — от 235 000 рублей и 18 вакансий — от 295 000 рублей в месяц. Более того, можно с уверенностью утверждать, что спрос будет только расти. 92 % компаний из списка Fortune 1000 планируют увеличить инвестиции в Big Data и AI в 2019 году.
Записаться на курс по Big Data и AI →

 

Все эти специальности на первый взгляд кажутся нереально сложными, но при интенсивном изучении под надзором действующих экспертов освоить их можно в течение 6–12 месяцев. Это уже неоднократно доказала школа SkillFactory, подготавливающая специалистов по всем перечисленным направлениям. Ключевая особенность их системы обучения заключается в большом упоре на отработку практических навыков. Студенты отрабатывают получаемые знания и умения на реальных кейсах успешных компаний. Выпускники их школы получают высокие IT-должности в самых крупных российских и зарубежных компаниях, таких как «МТС», «Шоколадница», Сбербанк, «МегаФон», Haier, Henkel, «Ростелеком», «Юлмарт», «Связной», Bayer, Ozon.ru.

Стать студентом SkillFactory →