Data Scientist – tehtävät, osaaminen ja palkka Suomessa | Marbles

Dataa, oivalluksia ja parempia päätöksiä.

Data Scientist on keskeinen rooli organisaatioissa, jotka hyödyntävät dataa liiketoiminnan kehittämisessä. Hän yhdistää tilastotieteen, ohjelmoinnin ja liiketoimintaymmärryksen muuttaakseen suuria datamassoja ennusteiksi, analyyseiksi ja päätöksenteon tueksi.

Tyypillisiä tehtäviä ovat esimerkiksi:

• ennustavien mallien rakentaminen
• asiakas- ja käyttäjäanalyysit
• segmentointi ja kohderyhmämallit
• koneoppimisen soveltaminen
• datan jalostaminen liiketoiminnan päätöksiksi

Data Scientist toimii usein osana analytiikka- tai datatiimiä yhdessä Data Engineerien, Data Analystien ja liiketoimintayksiköiden kanssa.

Uralla eteneminen voi johtaa esimerkiksi rooleihin:

• Lead Data Scientist
• Head of Data Science
• Head of Data & Analytics
• Chief Data Officer

Marbles toteuttaa suorahakuja data- ja analytiikkaroolien rekrytoinneissa sekä auttaa yrityksiä määrittelemään dataorganisaation kriittiset roolit ennen rekrytointia.

Data Scientistin palkka Suomessa (arvio 2025)

💰 6 000 – 7 500 € / kk

Palkkataso vaihtelee mm.:

• toimialan mukaan
• roolin strategisen merkityksen mukaan
• organisaation koon mukaan
• teknologisen vaativuuden mukaan

Senior-tason Data Scientist tai tiimiä johtava rooli voi ylittää tämän tason.

Data Scientist – keskeiset osaamiset

Tyypillisiä osaamisvaatimuksia ovat:

Analyyttinen osaaminen

• tilastotiede
• matematiikka
• datatiede

Ohjelmointi

• Python
• R
• SQL

Koneoppiminen

• ennustavat mallit
• ML-algoritmit
• datan mallintaminen

Datan käsittely ja visualisointi

• Pandas
• Power BI
• Tableau
• muut analytiikkatyökalut

Liiketoimintaymmärrys

• kyky tulkita dataa liiketoiminnan näkökulmasta
• kyky selittää analyysi selkeästi päätöksentekijöille

Milloin yritys tarvitsee Data Scientistin

Data Scientist rekrytoidaan usein tilanteessa, jossa:

• analytiikkaa halutaan viedä raportoinnista ennustamiseen
• dataa halutaan hyödyntää tuotteissa tai palveluissa
• AI-ratkaisut siirtyvät kokeiluista tuotantoon
• organisaatio rakentaa ensimmäistä data- tai analytiikkatiimiään