Data Scientist
Ανακάλυψε όλα όσα πρέπει να ξέρεις για το επάγγελμα Data Scientist. Πού μπορείς να σπουδάσεις στην Ελλάδα, ποια μεταπτυχιακά μπορείς να συνεχίσεις στην Ελλάδα ή στο εξωτερικό, ποιες δεξιότητες χρειάζεσαι και ποιες είναι οι μελλοντικές του προοπτικές στην εποχή της τεχνητής νοημοσύνης (ΑΙ).
Περιεχόμενα
Περιγραφή επαγγέλματος
Ο Data Scientist είναι επαγγελματίας που εστιάζει στη μετατροπή πολύπλοκων και ετερογενών δεδομένων σε κατανοητή, αξιόπιστη και εφαρμόσιμη γνώση. Συνδυάζει επιστημονική σκέψη, πειθαρχία ως προς τα δεδομένα και κατανόηση του πλαισίου στο οποίο αυτά παράγονται, ώστε να φωτίζει πτυχές της πραγματικότητας που δεν είναι άμεσα ορατές. Στον πυρήνα του ρόλου βρίσκεται η δημιουργία σαφούς εικόνας για φαινόμενα και διαδικασίες, με τρόπο που μπορεί να υποστηρίξει ενημερωμένες αποφάσεις.
Η δραστηριότητα του Data Scientist διαμορφώνεται στη διασταύρωση τεχνολογίας και επιχειρηματικών αναγκών, με αναφορά σε ποικίλους κλάδους, από χρηματοοικονομικά και υγεία μέχρι ενέργεια και λιανεμπόριο. Απαιτείται σαφής διατύπωση ερωτημάτων, προσοχή στην ποιότητα και ερμηνευσιμότητα των αποτελεσμάτων και προσήλωση στην εγκυρότητα των συμπερασμάτων. Ο ρόλος λειτουργεί ως συνδετικός κρίκος ανάμεσα σε ομάδες που μιλούν διαφορετικές «γλώσσες», επιδιώκοντας κοινή κατανόηση και μετρήσιμη αξία. Η εικόνα του επαγγέλματος χαρακτηρίζεται από συστηματική προσέγγιση, αυστηρότητα στη σκέψη και προσαρμοστικότητα σε περιβάλλοντα που εξελίσσονται, διασφαλίζοντας ότι τα δεδομένα μετατρέπονται σε γνώση με σαφή χρησιμότητα.
Αρμοδιότητες Data Scientist
Οι καθημερινές αρμοδιότητες ενός Data Scientist διαφέρουν ανάλογα με την επιχείρηση ή τον φορέα, ωστόσο μπορούμε να συνοψίσουμε τις πιο συνηθισμένες ευθύνες που συναντώνται σχεδόν σε κάθε θέση εργασίας.
- Κατανόηση επιχειρηματικών ερωτημάτων και μετασχηματισμός τους σε υποθέσεις πάνω σε δεδομένα.
- Διερεύνηση, καθαρισμός και ενοποίηση δεδομένων από πολλαπλές πηγές.
- Επιλογή κατάλληλων μεθόδων μοντελοποίησης και αξιολόγηση αξιοπιστίας.
- Τεκμηρίωση, ερμηνεία και παρουσίαση αποτελεσμάτων σε μη τεχνικά κοινά.
- Συνεργασία με ομάδες προϊόντος, μηχανικούς και στελέχη για υλοποίηση λύσεων.
- Παρακολούθηση απόδοσης μοντέλων και επικαιροποίηση με νέα δεδομένα.
- Ενσωμάτωση αρχών ηθικής χρήσης δεδομένων και προστασίας ιδιωτικότητας.
Συνθήκες εργασίας
Πώς είναι στην πράξη να δουλεύεις ως Data Scientist; Αν σκέφτεσαι να προχωρήσεις σε αυτό το επάγγελμα ή να αλλάξεις καριέρα, δες τι να περιμένεις από το εργασιακό περιβάλλον και την καθημερινότητα.
Ο Data Scientist εργάζεται σε διαλειτουργικές ομάδες μαζί με στελέχη προϊόντος, μηχανικούς λογισμικού, αναλυτές και υπεύθυνους επιχειρησιακών μονάδων. Το πλαίσιο είναι συχνά υβριδικό (γραφείο/remote), με κύκλους εργασίας που περιλαμβάνουν πειραματισμό, αξιολόγηση και επανάληψη. Η προσοχή σε ποιότητα δεδομένων, τεκμηρίωση και συμμόρφωση με πολιτικές προστασίας προσωπικών δεδομένων είναι κρίσιμη.
Η καθημερινότητα χαρακτηρίζεται από συνεργασία, ανασκόπηση ευρημάτων και ευθυγράμμιση με στόχους. Συνήθεις ρυθμοί είναι sprint-based, με σαφή κριτήρια αποδοχής και δείκτες απόδοσης. Η επικοινωνία με μη τεχνικούς φορείς αποτελεί βασικό στοιχείο του περιβάλλοντος εργασίας.
Που μπορείς να εργαστείς ως Data Scientist
- public: π.χ. εταιρείες, βιομηχανίες, τράπεζες
- public: π.χ. υπουργεία, δημόσιοι οργανισμοί, εκπαίδευση
- public: π.χ. γραφείο, προσωπική επιχείρηση, συμβουλευτική
- public: π.χ. συνεταιρισμοί, ομάδες έργου, startups
Σπουδές & απαιτούμενη εκπαίδευση
Για να ακολουθήσει κανείς καριέρα ως Data Scientist, απαιτούνται συγκεκριμένες σπουδές και εξειδικεύσεις. Οι περισσότερες θέσεις ξεκινούν με πτυχίο, ενώ η εξειδίκευση σε κατεύθυνση / master ενισχύει σημαντικά τις προοπτικές. Επιπλέον, διεθνή πιστοποιητικά και σεμινάρια μπορούν να προσφέρουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημ
Ο Data Scientist εργάζεται σε διαλειτουργικές ομάδες μαζί με στελέχη προϊόντος, μηχανικούς λογισμικού, αναλυτές και υπεύθυνους επιχειρησιακών μονάδων. Το πλαίσιο είναι συχνά υβριδικό (γραφείο/remote), με κύκλους εργασίας που περιλαμβάνουν πειραματισμό, αξιολόγηση και επανάληψη. Η προσοχή σε ποιότητα δεδομένων, τεκμηρίωση και συμμόρφωση με πολιτικές προστασίας προσωπικών δεδομένων είναι κρίσιμη.
Η καθημερινότητα χαρακτηρίζεται από συνεργασία, ανασκόπηση ευρημάτων και ευθυγράμμιση με στόχους. Συνήθεις ρυθμοί είναι sprint-based, με σαφή κριτήρια αποδοχής και δείκτες απόδοσης. Η επικοινωνία με μη τεχνικούς φορείς αποτελεί βασικό στοιχείο του περιβάλλοντος εργασίας.
Προπτυχιακές Σπουδές
Για να εργαστείς ως Data Scientist, συνήθως απαιτείται πτυχίο. Μεταπτυχιακές σπουδές μπορούν να προσφέρουν σημαντικό πλεονέκτημα στην αγορά εργασίας. Επιπλέον, εξειδικευμένα σεμινάρια και πιστοποιήσεις βοηθούν στην εξέλιξη της καριέρας.
Μεταπτυχιακές Σπουδές
Αν και δεν είναι πάντα υποχρεωτικές, οι μεταπτυχιακές σπουδές δίνουν προβάδισμα σε θέσεις και σε διεθνές περιβάλλον. Βέβαια, κοστίζουν και σε χρόνο, καθώς τα περισσότερα μεταπτυχιακά διαρκούν συνήθως πάνω από 1 έτος. Εναλλακτικά, αν και όταν αυτό είναι εφικτό, ίσως έχει μεγαλύτερη αξία ένας χρόνος με επαγγελματική προϋπηρεσία.
Η επιλογή είναι πάντα δικιά σου.
Πιστοποιήσεις
Οι παρακάτω πιστοποιήσεις αποδεικνύουν την εξειδίκευση και τη συνεχή επαγγελματική εξέλιξη στον κλάδο.
Μισθός στην Ελλάδα & το Εξωτερικό
Ο μισθός ενός/μιας Data Scientist εξαρτάται σημαντικά από την εμπειρία, τον τομέα απασχόλησης και το μέγεθος του οργανισμού. Ένας νέος επαγγελματίας συνήθως ξεκινάει με χαμηλότερες αποδοχές, οι οποίες αυξάνονται σταδιακά με τα χρόνια και την εξειδίκευση. Στον ιδιωτικό τομέα μπορεί να υπάρχουν μεγαλύτερες διακυμάνσεις, ενώ στον δημόσιο τομέα οι αμοιβές είναι πιο τυποποιημένες.
Η κατοχή μεταπτυχιακών σπουδών, επαγγελματικών πιστοποιήσεων και η εμπειρία σε εξειδικευμένα έργα μπορούν να οδηγήσουν σε υψηλότερο μισθό. Επιπλέον, οι δεξιότητες σε νέες τεχνολογίες και η ικανότητα διαχείρισης ομάδων είναι στοιχεία που συχνά ενισχύουν την αγοραστική αξία του/της Data Scientist.
Προοπτικές & Μέλλον του Data Scientist
Κάποια επαγγέλματα είναι πιο ανθεκτικά απέναντι στις απρόβλεπτες αλλαγές του μέλλοντος. Μια από τις μεγαλύτερες αλλαγές που ζήσαμε ήταν η εμφάνιση του Internet, ενώ σήμερα οι ειδικοί προβλέπουν ότι η επόμενη μεγάλη επανάσταση είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη «AI».
Τι επιπτώσεις θα έχει αυτό στην αγορά εργασίας και πώς θα επηρεάσει το επάγγελμα του/της Data Scientist;
Η αγορά εργασίας για τους/τις Data Scientist αλλάζει ραγδαία. Η τεχνολογία, η Τεχνητή Νοημοσύνη και οι παγκόσμιες κοινωνικές ανάγκες διαμορφώνουν νέες απαιτήσεις και ρόλους.
Η ΤΝ ενισχύει σημαντικά τον ρόλο μέσω αυτοματοποίησης τμημάτων ροής (π.χ. επιλογή χαρακτηριστικών, δημιουργία κώδικα-προτύπου, επιτάχυνση πειραματισμού). Παράλληλα αυξάνει τις απαιτήσεις για εποπτεία, διακυβέρνηση και αξιοπιστία, καθώς και για ερμηνευσιμότητα και διαχείριση κινδύνων μοντέλων. Ο Data Scientist μετατοπίζεται περισσότερο σε σχεδιασμό προβλήματος, ποιοτικό έλεγχο, αξιολόγηση μεροληψιών και παραγωγικοποίηση, αξιοποιώντας εργαλεία ΤΝ χωρίς να υποκαθίσταται η κρίσιμη ανθρώπινη κρίση.
- Ενοποίηση generative AI σε ροές ανάλυσης και προϊόντα.
- Ισχυρή έμφαση σε MLOps, αξιοπιστία και παρακολούθηση μοντέλων.
- Privacy-preserving τεχνικές (federated learning, differential privacy).
- Real-time analytics & edge inference για λειτουργικές αποφάσεις.
- Διακυβέρνηση δεδομένων και κανονιστική συμμόρφωση (AI Act, GDPR).
Επαγγελματικά Δικαιώματα
Σε ορισμένες περιπτώσεις απαιτείται εγγραφή σε επαγγελματικούς συλλόγους ή φορείς, ώστε να μπορείς να ασκήσεις το επάγγελμα νόμιμα.
Δεν απαιτούνται νόμιμες άδειες άσκησης επαγγέλματος στην Ελλάδα για τον ρόλο του Data Scientist.
Συχνές Ερωτήσεις
Ποια είναι η διαφορά μεταξύ Data Scientist και Data Analyst;
Ο Data Scientist επικεντρώνεται σε μοντελοποίηση και πρόβλεψη με έμφαση στη γενίκευση και την αιτιώδη ερμηνεία, ενώ ο Data Analyst εστιάζει κυρίως σε περιγραφική ανάλυση, αναφορές και διερεύνηση τάσεων.
Απαιτείται διδακτορικό για να εργαστώ ως Data Scientist;
Όχι. Ένα σχετικό μεταπτυχιακό ή ισχυρό portfolio με έργα επαρκεί συχνά. Διδακτορικό είναι χρήσιμο για ερευνητικές ή εξειδικευμένες θέσεις.
Πρέπει να γνωρίζω ελληνικά;
Για θέσεις στην Ελλάδα η γνώση ελληνικών διευκολύνει συνεργασία και κατανόηση δεδομένων τοπικού πλαισίου. Αγγλικά είναι συνήθως απαραίτητα.
Σε ποιους κλάδους υπάρχουν ρόλοι Data Scientist;
Χρηματοοικονομικά, τηλεπικοινωνίες, λιανεμπόριο, ενέργεια, υγεία, ναυτιλία, logistics και δημόσιος τομέας.
Πώς ξεκινώ χωρίς εργασιακή εμπειρία;
Δημιούργησε στοχευμένο portfolio με 2–3 έργα πραγματικών δεδομένων, συμμετοχή σε open-source και αξιοποίηση μαθημάτων/πιστοποιήσεων.