দ্রুত শুরু এবং কম সিলিং। শ্রম বাজারে তরুণ ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য কী অপেক্ষা করছে

HeadHunter এবং Mail.ru-এর গবেষণা অনুসারে, ডেটা বিজ্ঞানীদের চাহিদা সরবরাহকে ছাড়িয়ে যায়, তবে তা সত্ত্বেও, তরুণ বিশেষজ্ঞরা সবসময় চাকরি খুঁজে পেতে পরিচালনা করেন না। আমরা আপনাকে বলি যে কোর্সের স্নাতকদের কী অভাব রয়েছে এবং যারা ডেটা সায়েন্সে বড় ক্যারিয়ারের পরিকল্পনা করছেন তাদের জন্য কোথায় পড়াশোনা করতে হবে।

"তারা আসে এবং মনে করে যে তারা এখন প্রতি সেকেন্ডে 500k উপার্জন করবে, কারণ তারা ফ্রেমওয়ার্কগুলির নাম এবং কীভাবে তাদের থেকে একটি দুই-লাইন মডেল চালাতে হয় তা জানে"

এমিল মাহাররামভ বায়োক্যাডে গণনামূলক রসায়ন পরিষেবাগুলির একটি গ্রুপের নেতৃত্ব দেয় এবং সাক্ষাত্কারে এই সত্যটির মুখোমুখি হয় যে প্রার্থীদের পেশা সম্পর্কে একটি পদ্ধতিগত বোঝাপড়া নেই। তারা কোর্সগুলি সম্পূর্ণ করে, ভাল-পাম্প করা পাইথন এবং SQL সহ আসে, 2 সেকেন্ডের মধ্যে Hadoop বা স্পার্ক বাড়াতে পারে, একটি পরিষ্কার TOR অনুযায়ী কাজটি সম্পূর্ণ করতে পারে। কিন্তু একই সময়ে, পাশে একটি কদম আর নেই। যদিও এটি সমাধানের নমনীয়তা যা নিয়োগকর্তারা ডেটা সায়েন্সের ক্ষেত্রে তাদের বিশেষজ্ঞদের কাছ থেকে আশা করেন।

তথ্য বিজ্ঞান বাজারে কি ঘটছে

তরুণ পেশাদারদের দক্ষতা শ্রমবাজারের পরিস্থিতি প্রতিফলিত করে। এখানে, চাহিদা উল্লেখযোগ্যভাবে সরবরাহকে ছাড়িয়ে গেছে, তাই মরিয়া নিয়োগকর্তারা প্রায়শই সম্পূর্ণ সবুজ বিশেষজ্ঞ নিয়োগ করতে এবং তাদের নিজেদের জন্য বৃদ্ধি করতে প্রস্তুত। বিকল্পটি কাজ করছে, তবে এটি শুধুমাত্র তখনই উপযুক্ত যদি দলে ইতিমধ্যে একজন অভিজ্ঞ দলনেতা থাকে যিনি জুনিয়রদের প্রশিক্ষণ গ্রহণ করবেন।

HeadHunter এবং Mail.ru এর একটি সমীক্ষা অনুসারে, ডেটা বিজ্ঞানীরা বাজারে সবচেয়ে বেশি চাহিদার মধ্যে রয়েছেন:

• 2019 সালে, ডেটা বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে 9,6 গুণ বেশি শূন্যপদ ছিল এবং 7,2 সালের তুলনায় মেশিন লার্নিং ক্ষেত্রে 2015 গুণ বেশি।
• 2018 সালের তুলনায়, ডেটা বিশ্লেষণ বিশেষজ্ঞদের শূন্যপদের সংখ্যা 1,4 গুণ বেড়েছে, এবং মেশিন লার্নিংয়ের জন্য - 1,3 গুণ বেড়েছে।
• 38% খোলা শূন্যপদ আইটি কোম্পানিতে, 29% আর্থিক খাতের কোম্পানিতে এবং 9% ব্যবসায়িক পরিষেবাগুলিতে।

অনেক অনলাইন স্কুল যে একই জুনিয়রদের প্রশিক্ষণ দেয় তার দ্বারা পরিস্থিতির উদ্রেক হয়। মূলত, প্রশিক্ষণের জন্য তিন থেকে ছয় মাস সময় লাগে, এই সময় শিক্ষার্থীদের একটি মৌলিক স্তরে প্রধান সরঞ্জামগুলি আয়ত্ত করার জন্য সময় থাকে: পাইথন, এসকিউএল, ডেটা বিশ্লেষণ, গিট এবং লিনাক্স। আউটপুট একটি ক্লাসিক জুনিয়র: তিনি একটি নির্দিষ্ট সমস্যা সমাধান করতে পারেন, কিন্তু তিনি এখনও সমস্যাটি বুঝতে পারেন না এবং স্বাধীনভাবে সমস্যাটি তৈরি করতে পারেন না। যাইহোক, বিশেষজ্ঞদের উচ্চ চাহিদা এবং পেশার চারপাশে হাইপ প্রায়শই উচ্চ উচ্চাকাঙ্ক্ষা এবং বেতনের প্রয়োজনীয়তার জন্ম দেয়।

দুর্ভাগ্যবশত, ডেটা সায়েন্সের একটি সাক্ষাত্কার এখন সাধারণত এইরকম দেখায়: প্রার্থী বলেছেন যে তিনি কয়েকটি লাইব্রেরি ব্যবহার করার চেষ্টা করেছেন, তিনি অ্যালগরিদমগুলি কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে প্রশ্নের উত্তর দিতে পারেন না, তারপরে তিনি মাসে 200, 300, 400 হাজার রুবেল চেয়েছিলেন তার হাত

"প্রত্যেকে একজন ডেটা বিশ্লেষক হতে পারে", "তিন মাসে মাস্টার মেশিন লার্নিং এবং প্রচুর অর্থ উপার্জন করা শুরু করুন" এবং দ্রুত লাভের তৃষ্ণার মতো বিপুল সংখ্যক বিজ্ঞাপনের স্লোগানের কারণে, আমাদের মাঠে একটি বিশাল প্রবাহিত প্রার্থীরা ঢেলে দেয়। একেবারে কোন সিস্টেম প্রশিক্ষণ সঙ্গে.

ভিক্টর কান্টর
এমটিএস-এর চিফ ডেটা সায়েন্টিস্ট

নিয়োগকর্তারা কারা খুঁজছেন?

যেকোন নিয়োগকর্তা চান তার জুনিয়ররা অবিরাম তত্ত্বাবধান ছাড়াই কাজ করুক এবং দলের নেতার নির্দেশনায় বিকাশ করতে সক্ষম হোক। এটি করার জন্য, একজন শিক্ষানবিসকে অবশ্যই বর্তমান সমস্যা সমাধানের জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জামগুলিকে অবিলম্বে আয়ত্ত করতে হবে এবং ধীরে ধীরে তাদের নিজস্ব সমাধানগুলি অফার করার এবং আরও জটিল সমস্যাগুলির সাথে যোগাযোগ করার জন্য পর্যাপ্ত তাত্ত্বিক ভিত্তি থাকতে হবে।

বাজারে নতুনদের জন্য সরঞ্জাম সহ, সবকিছু বেশ ভাল। স্বল্পমেয়াদী কোর্সগুলি আপনাকে দ্রুত সেগুলি আয়ত্ত করতে এবং কাজ করতে দেয়৷

HeadHunter এবং Mail.ru-এর একটি সমীক্ষা অনুসারে, সবচেয়ে বেশি দাবি করা দক্ষতা হল পাইথনের জ্ঞান। এটি 45% ডেটা সায়েন্টিস্ট চাকরি এবং 51% মেশিন লার্নিং চাকরিতে উল্লেখ করা হয়েছে।

নিয়োগকর্তারাও চান ডেটা বিজ্ঞানীরা এসকিউএল (23%), ডেটা মাইনিং (ডেটা মাইনিং) (19%), গাণিতিক পরিসংখ্যান (11%) এবং বড় ডেটা (10%) নিয়ে কাজ করতে পারদর্শী হন।

পাইথনের জ্ঞানের সাথে সাথে মেশিন লার্নিং বিশেষজ্ঞের সন্ধানকারী নিয়োগকর্তারা আশা করেন প্রার্থী C++ (18%), SQL (15%), মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম (13%) এবং Linux (11%) এ দক্ষ হবেন।

কিন্তু জুনিয়ররা টুলস নিয়ে ভালো করলে তাদের নেতারা অন্য সমস্যায় পড়েন। বেশিরভাগ কোর্স গ্র্যাজুয়েটদের পেশা সম্পর্কে গভীর ধারণা নেই, তাই একজন শিক্ষানবিশের পক্ষে অগ্রগতি করা কঠিন।

আমি বর্তমানে আমার দলে যোগ দেওয়ার জন্য মেশিন লার্নিং বিশেষজ্ঞদের খুঁজছি। একই সময়ে, আমি দেখতে পাচ্ছি যে প্রায়শই প্রার্থীরা ব্যক্তিগত ডেটা সায়েন্স টুলগুলিতে আয়ত্ত করেছেন, কিন্তু নতুন সমাধান তৈরি করার তাত্ত্বিক ভিত্তি সম্পর্কে তাদের যথেষ্ট গভীর ধারণা নেই।

এমিল মাহাররামভ
কম্পিউটেশনাল কেমিস্ট্রি সার্ভিসেস গ্রুপের প্রধান, বায়োক্যাড

কোর্সের খুব গঠন এবং সময়কাল আপনাকে প্রয়োজনীয় স্তরের গভীরে যেতে দেয় না। স্নাতকদের প্রায়ই একই নরম দক্ষতার অভাব হয় যা সাধারণত চাকরির পোস্টিং পড়ার সময় উপেক্ষা করা হয়। ঠিক আছে, সত্যিই, আমাদের মধ্যে কে বলবে যে তার সিস্টেমিক চিন্তাভাবনা বা বিকাশের ইচ্ছা নেই। যাইহোক, একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট সম্পর্কে, আমরা একটি গভীর গল্প সম্পর্কে কথা বলছি। এখানে, বিকাশের জন্য, আপনার তত্ত্ব এবং বিজ্ঞানে মোটামুটি শক্তিশালী পক্ষপাতের প্রয়োজন, যা শুধুমাত্র দীর্ঘমেয়াদী অধ্যয়নের সময় সম্ভব, উদাহরণস্বরূপ, একটি বিশ্ববিদ্যালয়ে।

অনেক কিছু ব্যক্তির উপর নির্ভর করে: গণিত এবং প্রোগ্রামিং-এ ভাল বেস সহ একজন ছাত্র যদি শীর্ষস্থানীয় কোম্পানিতে টিম লিডারদের অভিজ্ঞতা সহ শক্তিশালী শিক্ষকদের কাছ থেকে তিন মাসের একটি নিবিড় কোর্স পাস করে, সমস্ত কোর্সের উপকরণগুলি অধ্যয়ন করে এবং "স্পঞ্জের মতো শোষণ করে", যেমনটা তারা স্কুলে বলত, পরে এরকম একজন কর্মচারীর সাথে সমস্যা হবে না। কিন্তু 90-95% লোক, চিরকালের জন্য কিছু শিখতে, আপনাকে দশগুণ বেশি শিখতে হবে এবং এটি একটি সারিতে বেশ কয়েক বছর ধরে পদ্ধতিগতভাবে করতে হবে। এবং এটি ডেটা বিশ্লেষণে মাস্টার্স প্রোগ্রামগুলিকে জ্ঞানের একটি ভাল ভিত্তি পাওয়ার জন্য একটি দুর্দান্ত বিকল্প করে তোলে, যার সাহায্যে আপনাকে সাক্ষাত্কারে লজ্জা পেতে হবে না এবং আপনার কাজ করা আরও সহজ হবে।

ভিক্টর কান্টর
এমটিএস-এর চিফ ডেটা সায়েন্টিস্ট

ডেটা সায়েন্সে চাকরি খুঁজতে কোথায় পড়াশোনা করতে হবে

বাজারে অনেক ভালো ডেটা সায়েন্স কোর্স রয়েছে এবং প্রাথমিক শিক্ষা লাভ করা কোনো সমস্যা নয়। কিন্তু এই শিক্ষার ফোকাস বোঝা গুরুত্বপূর্ণ। যদি প্রার্থীর ইতিমধ্যে একটি শক্তিশালী প্রযুক্তিগত পটভূমি থাকে, তাহলে নিবিড় কোর্সগুলি তাদের প্রয়োজন। একজন ব্যক্তি সরঞ্জামগুলি আয়ত্ত করবে, জায়গায় আসবে এবং দ্রুত এটিতে অভ্যস্ত হবে, কারণ সে ইতিমধ্যেই জানে যে কীভাবে একজন গণিতবিদদের মতো ভাবতে হয়, একটি সমস্যা দেখতে হয় এবং সমস্যাগুলি তৈরি করতে হয়। যদি এমন কোনও পটভূমি না থাকে, তবে কোর্সের পরে আপনি একজন ভাল পারফর্মার হবেন, তবে বৃদ্ধির সীমিত সুযোগ সহ।

যদি আপনার পেশা পরিবর্তন করার বা এই বিশেষত্বে চাকরি খোঁজার একটি স্বল্পমেয়াদী লক্ষ্য থাকে, তবে কিছু পদ্ধতিগত কোর্স আপনার জন্য উপযুক্ত, যেগুলি সংক্ষিপ্ত এবং দ্রুত প্রযুক্তিগত দক্ষতার একটি ন্যূনতম সেট প্রদান করে যাতে আপনি একটি এন্ট্রি-লেভেলের জন্য যোগ্যতা অর্জন করতে পারেন। এই ক্ষেত্রে অবস্থান।

ইভান ইয়ামশিকভ
ডেটা সায়েন্সে অনলাইন এমএসসির একাডেমিক ডিরেক্টর

কোর্সের সমস্যা হল যে তারা দ্রুত, কিন্তু সর্বনিম্ন ওভারক্লকিং দেয়। একজন ব্যক্তি আক্ষরিক অর্থে পেশায় উড়ে যায় এবং দ্রুত সিলিংয়ে পৌঁছে যায়। দীর্ঘ সময়ের জন্য পেশায় আসার জন্য, আপনাকে অবিলম্বে একটি দীর্ঘমেয়াদী প্রোগ্রামের আকারে একটি ভাল ভিত্তি স্থাপন করতে হবে, উদাহরণস্বরূপ, একটি মাস্টার্স প্রোগ্রামে।

আপনি যখন বুঝতে পারেন যে এই ক্ষেত্রটি আপনার জন্য দীর্ঘমেয়াদী আগ্রহের বিষয় তখন উচ্চশিক্ষা উপযুক্ত। আপনি যত তাড়াতাড়ি সম্ভব কাজে যেতে চান না। এবং আপনি ক্যারিয়ারের সিলিং পেতে চান না, এবং আপনি জ্ঞান, দক্ষতার অভাব, সাধারণ বাস্তুতন্ত্রের বোঝার অভাবের সমস্যার মুখোমুখি হতে চান না যার মাধ্যমে উদ্ভাবনী পণ্যগুলি তৈরি করা হয়। এর জন্য একটি উচ্চ শিক্ষার প্রয়োজন, যা শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় প্রযুক্তিগত দক্ষতার সেট তৈরি করে না, বরং আপনার চিন্তাভাবনাকে একটি ভিন্ন উপায়ে গঠন করে এবং দীর্ঘমেয়াদে আপনার কর্মজীবনের কিছু দৃষ্টিভঙ্গি গঠনে সাহায্য করে।

ইভান ইয়ামশিকভ
ডেটা সায়েন্সে অনলাইন এমএসসির একাডেমিক ডিরেক্টর

একটি কর্মজীবন সিলিং অনুপস্থিতি মাস্টার প্রোগ্রামের প্রধান সুবিধা। দুই বছরের জন্য, বিশেষজ্ঞ একটি শক্তিশালী তাত্ত্বিক ভিত্তি পায়। NUST MISIS ডেটা সায়েন্স প্রোগ্রামের প্রথম সেমিস্টারটি এভাবে দেখায়:

• তথ্য বিজ্ঞান ভূমিকা. ২ সপ্তাহ.
• তথ্য বিশ্লেষণের মৌলিক বিষয়। তথ্য প্রক্রিয়াজাতকরণ. ২ সপ্তাহ
• মেশিন লার্নিং। ডেটা প্রিপ্রসেসিং। ২ সপ্তাহ
• ইডিএ। গোয়েন্দা তথ্য বিশ্লেষণ। 3 সপ্তাহ
• বেসিক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম। P1 + P2 (6 সপ্তাহ)

একই সময়ে, আপনি কর্মক্ষেত্রে বাস্তব অভিজ্ঞতাও অর্জন করতে পারেন। ছাত্রটি প্রয়োজনীয় সরঞ্জামগুলি আয়ত্ত করার পরে, আপনাকে জুনিয়র অবস্থান পেতে বাধা দেয় না। এটি ঠিক, কোর্সের স্নাতকদের বিপরীতে, মাস্টার এতে তার শিক্ষা বন্ধ করেন না, তবে পেশায় অধ্যয়ন চালিয়ে যান। ভবিষ্যতে, এটি আপনাকে সীমাবদ্ধতা ছাড়াই ডেটা সায়েন্সে বিকাশ করতে দেয়।

বিজ্ঞান ও প্রযুক্তি বিশ্ববিদ্যালয়ের ওয়েবসাইটে "MISiS" খোলা দিন এবং ওয়েবিনার যারা ডেটা সায়েন্সে কাজ করতে চান তাদের জন্য। NUST MISIS, SkillFactory, HeadHunter, Facebook, Mail.ru Group এবং Yandex-এর প্রতিনিধিরা সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়ে কথা বলেন:

• ডেটা সায়েন্সে কীভাবে আপনার স্থান খুঁজে পাবেন?,
• "শুরু থেকে ডেটা বিজ্ঞানী হওয়া কি সম্ভব?",
• "2-5 বছরের মধ্যে কি ডেটা সায়েন্টিস্টের প্রয়োজন হবে?",
• "ডেটা বিজ্ঞানীরা কি কাজ করছেন?",
• "কিভাবে ডেটা সায়েন্সে ক্যারিয়ার গড়বেন?"

অনলাইন লার্নিং, পাবলিক এডুকেশন ডিপ্লোমা। প্রোগ্রাম অ্যাপ্লিকেশন পর্যন্ত গৃহীত 10 আগস্ট.

উত্স: www.habr.com