Dane Ścieżka zawodowa

Data Scientist

Od pytania biznesowego do oceny modelu. Naucz się dobierać dane i metryki oraz wyjaśniać ograniczenia predykcji.

Rozpocznij kurs Zobacz program · 6 lekcji

Praca w trzech krokach

Zdefiniuj decyzję
Ucz i porównuj
Oceń użyteczność

Na czym polega praca?

Zdefiniuj decyzję: Nazwij działanie, koszt pomyłki i chwilę dostępności danych.
Ucz i porównuj: Ustal prosty punkt odniesienia oraz niezależne dane oceny.
Oceń użyteczność: Pokaż błędy, ograniczenia i warunki wdrożenia.

Z jakich narzędzi korzystasz?

Przykładowe programy, dokumenty i wyposażenie. Konkretny zestaw zależy od miejsca pracy.

Etykieta i specyfikacja produktu: Porównaj nazwę, wariant i wymagania z właściwym produktem.
Dokument zamówienia: Zapisz zakres, status i ustalenia dotyczące konkretnej sprawy.

Jakich umiejętności potrzebujesz?

Umiejętności twarde

Walidacja modeli
Interpretacja wyników
Podział danych

Na początek: Napisz jedną definicję etykiety i chwilę uruchomienia predykcji.

Umiejętności miękkie

Przećwicz, jak powiedzieć to w pracy:

„Potwierdźmy, jakie działanie wynika z predykcji.”
„Ta cecha powstaje dopiero po rozstrzygnięciu.”

Program kursu

Zacznij od pierwszej lekcji lub wybierz temat. W każdym rozdziale znajdziesz przykład, schemat i ćwiczenie.

Podstawy

Praca krok po kroku

Trudniejsze sytuacje

Kompendium zawodu

Pojęcia w pracy

Etykieta: Rzeczywisty wynik, którego przewidywania ma się nauczyć model.
Cecha: Informacja dostępna modelowi przy wyznaczaniu predykcji.
Baseline: Prosta metoda porównawcza, która pokazuje wartość bardziej złożonego podejścia.
Przeciek danych: Użycie informacji dostępnej dopiero po decyzji lub przenikającej z danych oceny.
Próg decyzji: Wartość, od której wynik modelu prowadzi do określonego działania.

Zwroty w typowych sytuacjach

„Potwierdźmy, jakie działanie wynika z predykcji.”: Łączysz projekt z konkretną decyzją.
„Ta cecha powstaje dopiero po rozstrzygnięciu.”: Wskazujesz ryzyko przecieku danych.
„Sprawdzę osobno nowszy okres i trudniejsze grupy.”: Uzupełniasz wynik ogólny oceną stabilności.

Warto wiedzieć przed pierwszym dniem

Laptop z wykresami i danymi — Ilustracja branży · Zdjęcie Daniil Komov / Unsplash

Mowa ciała w pracy

Wskaż liczbę, którą właśnie omawiasz. Potem zwróć się do słuchacza i daj mu czas na porównanie jej z resztą tabeli.

Źródła do nauki Google Machine Learning Crash Course — podział zbioru danych · Google — próg klasyfikacji i macierz pomyłek

Przećwicz rozmowę kwalifikacyjną

Odpowiedz na głos, a potem rozwiń przykładową odpowiedź.

Dlaczego dobry wynik ogólny może ukryć problem?

Duże grupy dominują w wyniku. Sprawdzam pomyłki także dla nowszych okresów i grup ważnych dla decyzji.

Jak odróżnisz dobre dopasowanie od użyteczności?

Porównam wynik z prostą metodą na oddzielnych danych i sprawdzę, czy decyzje mieszczą się w możliwościach zespołu.

Zadanie rekrutacyjne

Sklep chce przewidywać zamówienia zagrożone opóźnieniem. Jedna kolumna zawiera datę skargi, a zespół obsługi może sprawdzić tylko część zamówień. Opisz wybór cech, dane oceny i decyzję o progu bez wykonywania obliczeń.

Plan pracy nad zadaniem

Zdefiniuj decyzję
Ucz i porównuj
Oceń użyteczność

Pokaż kryteria wykonania

Wykluczasz informacje dostępne po chwili predykcji.
Uwzględniasz koszt obu rodzajów pomyłek i ograniczenia zespołu.
Sprawdzasz wynik na innym okresie i porównujesz go z prostą regułą.

Pierwszy dzień w pracy

Ustal, kto podejmuje decyzję na podstawie predykcji. Poproś o słownik danych, historię etykiet i sposób porównywania wersji modelu.

Widełki wynagrodzeń

Data Scientist · Rekrutacje z 2025 r. · Polska · pełny etat · miesięcznie brutto

Polska: 20 000–27 000 zł

Źródło Hays Poland, raport płacowy 2026, s. 62

Oferty pracy

Otwórz wyniki dla hasła „data scientist” na portalu pracy.

Pracuj.pl ↗ RocketJobs ↗

Inne kursy z tej branży

Wszystkie kursy w branży: Dane i analityka →