Zajedno sa Elenom Gerasimovom, šeficom fakulteta "» u Netologiji nastavljamo da razumijemo kako oni međusobno djeluju i po čemu se razlikuju naučnici podataka i inženjeri podataka.
U prvom dijelu su rekli .
U ovom materijalu ćemo govoriti o tome koja znanja i vještine trebaju imati stručnjaci, koje obrazovanje cijene kod poslodavaca, kako se provode intervjui i koliko zarađuju inženjeri podataka i naučnici podataka.
Šta bi naučnici i inženjeri trebali znati
Specijalizovano obrazovanje za oba specijaliste je računarstvo.
Svaki naučnik podataka – naučnik podataka ili analitičar – mora biti u stanju da dokaže tačnost svojih zaključaka. Za ovo ne možete bez znanja statistika i osnovna matematika vezana za statistiku.
Alati za strojno učenje i analizu podataka su nezamjenjivi u modernom svijetu. Ako uobičajeni alati nisu dostupni, morate imati vještine brzo učenje novih alata, kreiranje jednostavnih skripti za automatizaciju zadataka.
Važno je napomenuti da naučnik podataka mora efikasno prenijeti rezultate analize. To će mu pomoći u tome vizualizacija podataka ili rezultate istraživanja i testiranja hipoteza. Stručnjaci moraju biti u stanju da kreiraju grafikone i grafikone, koriste alate za vizualizaciju i razumiju i objasne podatke sa nadzornih ploča.
Za inženjera podataka tri oblasti dolaze do izražaja.
Algoritmi i strukture podataka. Važno je biti dobar u pisanju koda i korištenju osnovnih struktura i algoritama:
- analiza složenosti algoritma,
- sposobnost pisanja jasnog koda za održavanje,
- serijska obrada,
- obrada u realnom vremenu.
Baze podataka i skladišta podataka, Business Intelligence:
- pohranjivanje i obrada podataka,
- projektovanje kompletnih sistema,
- Unošenje podataka,
- distribuirani sistem datoteka.
Hadoop i veliki podaci. Sve je više podataka, a kroz horizont od 3-5 godina ove tehnologije će postati neophodne svakom inženjeru. Plus:
- Data Lakes
- rad sa cloud provajderima.
Mašinsko učenje će se koristiti svuda, a važno je razumjeti koje poslovne probleme će pomoći u rješavanju. Nije neophodno biti u stanju da pravite modele (naučnici podataka to mogu da podnesu), ali morate razumeti njihovu primenu i odgovarajuće zahteve.
Koliko zarađuju inženjeri i naučnici?
Prihod inženjera podataka
U međunarodnoj praksi početne plate su obično 100 dolara godišnje i značajno se povećavaju sa iskustvom, navodi Glassdoor. Osim toga, kompanije često nude opcije dionica i 000-5% godišnjih bonusa.
U Rusiji na početku karijere, plata obično nije manja od 50 hiljada rubalja u regionima i 80 hiljada u Moskvi. U ovoj fazi nije potrebno nikakvo iskustvo osim završene obuke.
Nakon 1-2 godine rada - vilica od 90-100 hiljada rubalja.
Vilica se povećava na 120–160 hiljada za 2–5 godina. Dodaju se faktori kao što su specijalizacija prethodnih kompanija, veličina projekata, rad sa velikim podacima itd.
Nakon 5 godina rada lakše je tražiti slobodna radna mjesta u srodnim odjelima ili se prijaviti za visokospecijalizirane pozicije kao što su:
- Arhitekta ili glavni programer u banci ili telekomu - oko 250 hiljada.
- Pretprodaja od prodavca sa čijom ste tehnologijom najbliže sarađivali - 200 hiljada plus mogući bonus (1-1,5 miliona rubalja).
- Stručnjaci za implementaciju poslovnih aplikacija Enterprise, kao što je SAP - do 350 hiljada.
Prihodi naučnika podataka
Tržište analitičara kompanije “Normal Research” i agencije za zapošljavanje New.HR pokazuje da stručnjaci za Data Science u prosjeku primaju veću plaću od analitičara drugih specijalnosti.
U Rusiji, početna plata stručnjaka za podatke sa iskustvom do godinu dana iznosi 113 hiljada rubalja.
Završetak programa obuke sada se takođe uzima u obzir kao radno iskustvo.
Nakon 1-2 godine, takav stručnjak već može dobiti do 160 hiljada.
Za zaposlenog sa 4-5 godina iskustva, vilica se povećava na 310 hiljada.
Kako se provode intervjui?
Na Zapadu, diplomci programa stručnog osposobljavanja prvi intervju imaju u prosjeku 5 sedmica nakon diplomiranja. Oko 85% nađe posao nakon 3 mjeseca.
Proces intervjua za pozicije inženjera podataka i naučnika podataka je praktično isti. Obično se sastoji od pet faza.
Rezime. Kandidati sa neosnovnim prethodnim iskustvom (npr. marketing) moraju pripremiti detaljno propratno pismo za svaku kompaniju ili imati referencu od predstavnika te kompanije.
Tehnički pregled. Obično se odvija preko telefona. Sastoji se od jednog ili dva složena i isto toliko jednostavnih pitanja vezanih za trenutni stack poslodavca.
HR intervju. Može se obaviti preko telefona. U ovoj fazi, kandidat se testira na opštu adekvatnost i sposobnost komunikacije.
Tehnički intervju. Najčešće se odvija lično. U različitim kompanijama nivo pozicija u kadrovskoj tabeli je različit, a pozicije se mogu različito imenovati. Stoga se u ovoj fazi testira tehničko znanje.
Intervju sa tehničkim direktorom/glavnim arhitektom. Inženjer i naučnik su strateške pozicije, a za mnoge kompanije su i nove. Važno je da se menadžer sviđa potencijalni kolega i da se slaže s njim u njegovim stavovima.
Šta će pomoći naučnicima i inženjerima u razvoju karijere?
Pojavilo se dosta novih alata za rad sa podacima. I malo ljudi je podjednako dobro u svima.
Mnoge kompanije nisu spremne da zapošljavaju radnike bez radnog iskustva. Međutim, kandidati s minimalnim iskustvom i znanjem o osnovama popularnih alata mogu steći potrebno iskustvo ako sami uče i razvijaju se.
Korisni kvaliteti za inženjera podataka i naučnika podataka
Želja i sposobnost učenja. Ne morate odmah tražiti iskustvo ili mijenjati posao za novi alat, ali morate biti spremni da se prebacite na novo područje.
Želja za automatizacijom rutinskih procesa. Ovo je važno ne samo za produktivnost, već i za održavanje visokog kvaliteta podataka i brzine isporuke do potrošača.
Pažnja i razumijevanje „šta je ispod haube“ procesa. Stručnjak koji ima opservaciju i temeljno poznavanje procesa brže će riješiti problem.
Pored odličnog poznavanja algoritama, struktura podataka i cevovoda, potrebno vam je naučite razmišljati u proizvodima — vidi arhitekturu i poslovno rješenje kao jednu sliku.
Na primjer, korisno je uzeti bilo koju dobro poznatu uslugu i osmisliti bazu podataka za nju. Zatim razmislite o tome kako razviti ETL i DW koji će ga ispuniti podacima, kakvi će biti potrošači i šta im je važno da znaju o podacima, kao i kako kupci komuniciraju s aplikacijama: za traženje posla i upoznavanje, iznajmljivanje automobila , podcast aplikacija, obrazovna platforma.
Pozicije analitičara, data naučnika i inženjera su veoma bliske, tako da se možete kretati iz jednog smjera u drugi brže nego iz drugih područja.
U svakom slučaju, biće lakše onima sa bilo kakvim IT iskustvom nego onima koji ga nemaju. U proseku, motivisane odrasle osobe se prekvalifikuju i menjaju posao svake 1,5-2 godine. To je lakše onima koji uče u grupi i sa mentorom, u poređenju sa onima koji se oslanjaju samo na otvorene izvore.
Od urednika Netologije
Ako tražite zanimanje Data Engineer ili Data Scientist, pozivamo vas da proučite naše programe kurseva:
- profesija"".
- profesija"".
- pa "".
izvor: www.habr.com