Saam met Elena Gerasimova, hoof van die fakulteit "» in Netologie gaan ons voort om te verstaan hoe hulle met mekaar omgaan en hoe datawetenskaplikes en data-ingenieurs verskil.
In die eerste deel het hulle vertel .
In hierdie materiaal sal ons praat oor watter kennis en vaardighede spesialiste moet hê, watter opleiding deur werkgewers gewaardeer word, hoe onderhoude gevoer word en hoeveel data-ingenieurs en datawetenskaplikes verdien.
Wat wetenskaplikes en ingenieurs moet weet
Die gespesialiseerde opleiding vir beide spesialiste is Rekenaarwetenskap.
Enige datawetenskaplike—datawetenskaplike of ontleder—moet die korrektheid van hul gevolgtrekkings kan bewys. Hiervoor kan jy nie sonder kennis klaarkom nie statistiek en statistiekverwante basiese wiskunde.
Masjienleer- en data-analise-instrumente is onontbeerlik in die moderne wêreld. As die gewone gereedskap nie beskikbaar is nie, moet jy die vaardighede hê vinnig nuwe gereedskap te leer, die skep van eenvoudige skrifte om take te outomatiseer.
Dit is belangrik om daarop te let dat die datawetenskaplike die resultate van die analise doeltreffend moet kommunikeer. Dit sal hom hiermee help data visualisering of die resultate van navorsing en toetsing van hipoteses. Spesialiste moet in staat wees om kaarte en grafieke te skep, visualiseringsinstrumente te gebruik, en data vanaf dashboards te verstaan en te verduidelik.
Vir 'n data-ingenieur kom drie areas na vore.
Algoritmes en datastrukture. Dit is belangrik om goed te word met die skryf van kode en die gebruik van basiese strukture en algoritmes:
- algoritme kompleksiteit analise,
- vermoë om duidelike, onderhoubare kode te skryf,
- Batch verwerking,
- intydse verwerking.
Databasisse en datapakhuise, Business Intelligence:
- databerging en verwerking,
- ontwerp van volledige stelsels,
- Data-inname,
- verspreide lêerstelsels.
Hadoop en Big Data. Daar is meer en meer data, en oor die horison van 3–5 jaar sal hierdie tegnologieë vir elke ingenieur nodig word. Plus:
- Data Lakes
- werk met wolkverskaffers.
Masjienleer sal oral gebruik word, en dit is belangrik om te verstaan watter besigheidsprobleme dit sal help oplos. Dit is nie nodig om modelle te kan maak nie (datawetenskaplikes kan dit hanteer), maar jy moet die toepassing daarvan en die ooreenstemmende vereistes verstaan.
Hoeveel verdien ingenieurs en wetenskaplikes?
Data Ingenieur Inkomste
In internasionale praktyk beginsalarisse is tipies $100 000 per jaar en neem aansienlik toe met ondervinding, volgens Glassdoor. Daarbenewens bied maatskappye dikwels aandele-opsies en 5-15% jaarlikse bonusse.
In Rusland aan die begin van 'n loopbaan is die salaris gewoonlik nie minder nie as 50 duisend roebels in die streke en 80 duisend in Moskou. Geen ondervinding anders as voltooide opleiding word op hierdie stadium vereis nie.
Na 1-2 jaar se werk - 'n vurk van 90-100 duisend roebels.
Die vurk vermeerder tot 120–160 duisend in 2–5 jaar. Faktore soos die spesialisasie van vorige maatskappye, die grootte van projekte, werk met groot data, ens.
Na 5 jaar se werk is dit makliker om vakatures in verwante departemente te soek of aansoek te doen vir hoogs gespesialiseerde poste soos:
- Argitek of hoofontwikkelaar in 'n bank of telekommunikasie - sowat 250 duisend.
- Voorverkope van die verkoper met wie se tegnologie u die naaste gewerk het - 200 duisend plus 'n moontlike bonus (1-1,5 miljoen roebels).
- Kundiges in die implementering van Enterprise besigheidstoepassings, soos SAP - tot 350 duisend.
Inkomste van datawetenskaplikes
mark van ontleders van die maatskappy “Normal Research” en die werwingsagentskap New.HR toon dat Data Science-spesialiste gemiddeld 'n hoër salaris ontvang as ontleders van ander spesialiteite.
In Rusland is die aanvangsalaris van 'n datawetenskaplike met tot 'n jaar ondervinding vanaf 113 duisend roebels.
Voltooiing van opleidingsprogramme word nou ook as werkservaring in ag geneem.
Na 1-2 jaar kan so 'n spesialis reeds tot 160 duisend ontvang.
Vir 'n werknemer met 4-5 jaar ondervinding, verhoog die vurk tot 310 duisend.
Hoe word onderhoude gevoer?
In die Weste het gegradueerdes van beroepsopleidingsprogramme hul eerste onderhoud gemiddeld 5 weke na graduering. Sowat 85% kry werk na 3 maande.
Die onderhoudsproses vir poste van data-ingenieur en datawetenskaplike is feitlik dieselfde. Bestaan gewoonlik uit vyf fases.
Opsomming. Daar word van kandidate met nie-kern vorige ondervinding (bv. bemarking) vereis om 'n gedetailleerde dekbrief vir elke maatskappy voor te berei of 'n verwysing van 'n verteenwoordiger van daardie maatskappy te hê.
Tegniese keuring. Dit vind gewoonlik oor die telefoon plaas. Bestaan uit een of twee komplekse en soveel eenvoudige vrae wat verband hou met die werkgewer se huidige stapel.
HR onderhoud. Kan oor die telefoon gedoen word. Op hierdie stadium word die kandidaat getoets vir algemene toereikendheid en vermoë om te kommunikeer.
Tegniese onderhoud. Meestal vind dit persoonlik plaas. In verskillende maatskappye is die vlak van poste in die personeeltabel verskillend, en poste kan anders benoem word. Daarom is dit in hierdie stadium tegniese kennis wat getoets word.
Onderhoud met CTO/Hoofargitek. Ingenieur en wetenskaplike is strategiese posisies, en vir baie maatskappye is dit ook nuut. Dit is belangrik dat die bestuurder van die potensiële kollega hou en met hom saamstem in sy standpunte.
Wat sal wetenskaplikes en ingenieurs help in hul loopbaangroei?
Heelwat nuwe gereedskap om met data te werk het verskyn. En min mense is ewe goed met almal.
Baie maatskappye is nie gereed om werknemers aan te stel sonder werkservaring nie. Kandidate met 'n minimale agtergrond en kennis van die basiese beginsels van populêre gereedskap kan egter die nodige ervaring opdoen as hulle op hul eie leer en ontwikkel.
Nuttige eienskappe vir 'n data-ingenieur en data-wetenskaplike
Begeerte en vermoë om te leer. Jy hoef nie dadelik ondervinding na te jaag of werk te verander vir 'n nuwe instrument nie, maar jy moet bereid wees om na 'n nuwe area oor te skakel.
Die begeerte om roetine prosesse te outomatiseer. Dit is nie net belangrik vir produktiwiteit nie, maar ook vir die handhawing van hoë datakwaliteit en spoed van aflewering aan die verbruiker.
Aandag en begrip van "wat onder die kap is" van prosesse. ’n Spesialis wat waarneming en deeglike kennis van die prosesse het, sal die probleem vinniger oplos.
Benewens uitstekende kennis van algoritmes, datastrukture en pyplyne, benodig jy leer om in produkte te dink - sien argitektuur en besigheidsoplossing as 'n enkele prentjie.
Dit is byvoorbeeld nuttig om enige bekende diens te neem en met 'n databasis daarvoor vorendag te kom. Dink dan aan hoe om ETL en DW te ontwikkel wat dit met data sal vul, watter soort verbruikers sal wees en wat vir hulle belangrik is om van die data te weet, en ook hoe kopers met toepassings omgaan: vir werksoek en afsprake, motorhuur , podcast-toepassing, opvoedkundige platform.
Die posisies van 'n ontleder, datawetenskaplike en ingenieur is baie naby, so jy kan vinniger van een rigting na 'n ander beweeg as van ander gebiede.
Dit sal in elk geval makliker wees vir diegene met enige IT-agtergrond as vir diegene wat dit nie het nie. Gemiddeld heroplei en verander gemotiveerde volwassenes elke 1,5–2 jaar van werk. Dit is makliker vir diegene wat in 'n groep en met 'n mentor studeer, in vergelyking met diegene wat slegs op oop bronne staatmaak.
Van die redaksie van Netology
As jy na die beroep van Data Ingenieur of Data Scientist kyk, nooi ons jou uit om die programme van ons kursusse te bestudeer:
- Beroep"".
- Beroep"".
- Wel"".
Bron: will.com