Karrierszintek az adattudományban
Az adattudományi pályán a legtöbb szervezet három-négy karrierszintet különít el. Az előrelépés nem csak technikai tudáson, hanem kommunikációs és üzleti ismereteken is múlik.
| Szint | Tipikus tapasztalat | Fő felelősség |
|---|---|---|
| Junior Data Analyst | 0–2 év | Riportok, dashboardok, alap statisztika |
| Data Scientist | 2–5 év | ML modellek fejlesztése, kísérletezés |
| Senior Data Scientist | 5+ év | Komplex modellek, kutatás-irányítás |
| Lead / Principal DS | 8+ év | Stratégia, csapatvezetés, üzleti hatás |
Eszközkészlet szintenként
Junior szint
A junior szinten elvárható eszközkészlet: SQL (adatlekérdezés), Python/Pandas (adatfeldolgozás), Excel/Sheets (riportolás), alap vizualizációs eszközök (Tableau, Power BI).
Mid-level szint
Ezen a szinten a Scikit-learn, XGBoost és Spark ismerete elvárható. Verziókövető rendszerek (Git) és MLflow-szerű kísérletkövetés is szükséges.
Senior szint
Senior szinten mélytanulási keretrendszerek (PyTorch, TensorFlow), cloud ML platformok (AWS SageMaker, GCP Vertex AI) és MLOps ismeretek szükségesek.
Alternatív karrierutak
Nem minden adattudomány iránt érdeklődő fejlesztő válik tipikus Data Scientistté. Alternatív, de szorosan kapcsolódó szerepkörök:
- ML Engineer: a modellek productionizálása, skálázása
- Data Engineer: adatcsatornák, adattárházak tervezése és üzemeltetése
- AI Product Manager: adatalapú termékek üzleti irányítása
- Research Scientist: akadémiai és ipari kutatás (PhD-szint)