Sumala sa panukiduki sa HeadHunter ug Mail.ru, ang panginahanglan alang sa mga siyentipiko sa datos milapas sa suplay, apan bisan pa niana, ang mga batan-ong espesyalista dili kanunay makahimo sa pagpangita og trabaho. Gisultihan ka namon kung unsa ang kulang sa mga gradwado sa mga kurso ug kung asa magtuon alang sa mga nagplano sa usa ka dako nga karera sa Data Science.
"Mianhi sila ug naghunahuna nga karon mokita sila 500k matag segundo, tungod kay nahibal-an nila ang mga ngalan sa mga balangkas ug kung giunsa ang pagpadagan sa usa ka modelo nga duha ka linya gikan kanila"
Emil Maharramov nanguna sa usa ka grupo sa mga serbisyo sa computational chemistry sa biocad ug sa mga interbyu nag-atubang sa kamatuoran nga ang mga kandidato walay sistematikong pagsabot sa propesyon. Nakompleto nila ang mga kurso, adunay maayo nga pump nga Python ug SQL, makapataas sa Hadoop o Spark sa 2 segundos, makompleto ang buluhaton sumala sa usa ka klaro nga TOR. Apan sa samang higayon, ang usa ka lakang sa kilid wala na didto. Bisan kung kini ang pagka-flexible sa mga solusyon nga gipaabut sa mga amo gikan sa ilang mga espesyalista sa natad sa Data Science.
Unsa ang nahitabo sa merkado sa Data Science
Ang mga katakus sa mga batan-ong propesyonal nagpakita sa kahimtang sa merkado sa pamuo. Dinhi, ang panginahanglan labi nga milabaw sa suplay, mao nga ang mga desperado nga mga tag-iya kanunay nga andam nga mo-hire og hingpit nga berde nga mga espesyalista ug motubo kini alang sa ilang kaugalingon. Ang kapilian nagtrabaho, apan kini angay lamang kung ang team adunay usa ka eksperyensiyado nga lider sa team nga mopuli sa pagbansay sa junior.
Sumala sa usa ka pagtuon sa HeadHunter ug Mail.ru, ang mga siyentipiko sa datos usa sa labing gipangayo sa merkado:
- Sa 2019, adunay 9,6 ka beses nga mas daghang bakante sa natad sa pagtuki sa datos, ug 7,2 ka beses nga mas daghan sa natad sa pagkat-on sa makina kaysa sa 2015.
- Kung itandi sa 2018, ang gidaghanon sa mga bakante alang sa mga espesyalista sa pagtuki sa datos misaka sa 1,4 ka beses, ug alang sa pagkat-on sa makina - sa 1,3 ka beses.
- 38% sa mga bukas nga bakante naa sa mga kompanya sa IT, 29% sa mga kompanya gikan sa sektor sa pinansya, ug 9% sa mga serbisyo sa negosyo.
Ang sitwasyon gipalihok sa daghang mga online nga eskwelahan nga nagbansay sa parehas nga mga junior. Kasagaran, ang pagbansay nagkinahanglan gikan sa tulo ngadto sa unom ka bulan, diin ang mga estudyante adunay panahon sa pag-master sa mga nag-unang himan sa usa ka sukaranan nga lebel: Python, SQL, pagtuki sa datos, Git ug Linux. Ang output usa ka klasiko nga junior: masulbad niya ang usa ka piho nga problema, apan dili gihapon niya masabtan ang problema ug independente nga paghimo sa problema. Bisan pa, ang taas nga panginahanglan alang sa mga espesyalista ug hype sa palibot sa propesyon kanunay nga nagpatunghag taas nga mga ambisyon ug mga kinahanglanon sa suweldo.
Ikasubo, ang usa ka interbyu sa Data Science karon kasagarang ingon niini: ang kandidato nag-ingon nga siya misulay sa paggamit sa usa ka magtiayon nga sa mga librarya, dili siya makatubag sa mga pangutana kon sa unsang paagi ang mga algorithm nagtrabaho, unya siya nangutana alang sa 200, 300, 400 ka libo ka mga ruble sa usa ka bulan sa. iyang mga kamot.
Tungod sa kadaghan sa mga slogan sa advertising sama sa "ang tanan mahimong usa ka data analyst", "master machine learning sa tulo ka bulan ug magsugod sa paghimo og daghang salapi" ug ang kauhaw sa dali nga salapi, usa ka dako nga sapa sa mga taphaw nga mga kandidato ang mibubo sa among uma. nga walay hingpit nga pagbansay sa sistema.
Victor Kantor
Chief Data Scientist sa MTS
Kinsa ang gipangita sa mga amo?
Bisan kinsa nga amo gusto ang iyang mga junior nga magtrabaho nga walay kanunay nga pagdumala ug makahimo sa pagpalambo ubos sa paggiya sa usa ka team leader. Sa pagbuhat niini, ang usa ka beginner kinahanglan diha-diha dayon master sa gikinahanglan nga mga himan sa pagsulbad sa kasamtangan nga mga problema, ug adunay usa ka igo nga theoretical base sa hinay-hinay sa paghalad sa ilang kaugalingon nga mga solusyon ug sa pagduol sa mas komplikado nga mga problema.
Uban sa mga himan alang sa mga nagsugod sa merkado, ang tanan maayo ra. Ang mga short-term nga kurso nagtugot kanimo nga dali nga ma-master kini ug makatrabaho.
Sumala sa usa ka pagtuon sa HeadHunter ug Mail.ru, ang labing gipangayo nga kahanas mao ang kahibalo sa Python. Gihisgutan kini sa 45% sa mga trabaho sa data scientist ug 51% sa mga trabaho sa pagkat-on sa makina.
Gusto usab sa mga employer nga ang mga data scientist makahibalo sa SQL (23%), hanas sa data mining (Data Mining) (19%), mathematical statistics (11%) ug makatrabaho sa dagkong datos (10%).
Ang mga nagpatrabaho nga nangita mga espesyalista sa pagkat-on sa makina, kauban ang kahibalo sa Python, nagpaabut nga ang kandidato hanas sa C ++ (18%), SQL (15%), mga algorithm sa pagkat-on sa makina (13%) ug Linux (11%).
Apan kung maayo ang nahimo sa mga juniors sa mga himan, nan ang ilang mga lider nag-atubang sa laing problema. Kadaghanan sa mga gradwado sa kurso walay lawom nga pagsabot sa propesyon, mao nga lisud alang sa usa ka bag-ohan nga mouswag.
Nangita ko karon og mga espesyalista sa pagkat-on sa makina nga moapil sa akong team. Sa samang higayon, nakita nako nga kasagaran ang mga kandidato naka-master sa indibidwal nga mga himan sa Data Science, apan wala sila'y igong lawom nga pagsabot sa teoretikal nga mga pundasyon aron makahimo og bag-ong mga solusyon.
Emil Maharramov
Ulo sa Computational Chemistry Services Group, Biocad
Ang mismong istruktura ug gidugayon sa mga kurso wala magtugot kanimo sa pag-adto sa lawom sa gikinahanglan nga lebel. Ang mga gradwado kanunay nga kulang sa parehas nga humok nga kahanas nga kasagarang mataligam-an kung magbasa sa usa ka pag-post sa trabaho. Aw, sa pagkatinuod, kinsa kanato ang moingon nga siya walay sistematikong panghunahuna o tinguha nga molambo. Bisan pa, bahin sa usa ka Data Scientist, naghisgot kami bahin sa usa ka mas lawom nga istorya. Dinhi, aron molambo, kinahanglan nimo ang usa ka medyo lig-on nga pagpihig sa teorya ug siyensya, nga posible lamang sa mga dugay nga pagtuon, pananglitan, sa usa ka unibersidad.
Daghan ang nagdepende sa tawo: kung ang usa ka estudyante nga adunay maayo nga base sa matematika ug programming moagi sa tulo ka bulan nga intensive nga kurso gikan sa lig-on nga mga magtutudlo nga adunay kasinatian sa mga lider sa team sa mga nanguna nga kompanya, gisusi ang tanan nga mga materyales sa kurso ug "misuhop sama sa usa ka espongha", sa giingon nila kaniadto sa eskwelahan, unya adunay mga problema sa ingon nga empleyado unya No. Apan 90-95% sa mga tawo, aron makakat-on sa usa ka butang sa kahangturan, kinahanglan nimo nga makat-on napulo ka beses nga labi pa ug buhaton kini nga sistematikong sulod sa daghang mga tuig nga sunud-sunod. Ug kini naghimo sa mga programa sa agalon sa pagtuki sa datos nga usa ka maayo nga kapilian aron makakuha usa ka maayong pundasyon sa kahibalo, diin dili ka kinahanglan nga mamula sa interbyu, ug labi ka dali nga buhaton ang imong trabaho.
Victor Kantor
Chief Data Scientist sa MTS
Kung asa magtuon aron makapangita trabaho sa Data Science
Adunay daghang maayo nga mga kurso sa Data Science sa merkado ug ang pagkuha sa usa ka inisyal nga edukasyon dili usa ka problema. Apan importante nga masabtan ang direksyon niini nga edukasyon. Kung ang kandidato adunay lig-on nga teknikal nga background, nan ang mga intensive nga kurso mao ang imong kinahanglan. Ang usa ka tawo mag-master sa mga himan, moabut sa lugar ug dali nga maanad niini, tungod kay nahibal-an na niya kung unsaon paghunahuna sama sa usa ka matematiko, tan-awa ang problema ug paghimo og mga problema. Kung walaβy ingon nga background, pagkahuman sa kurso adunay usa ka maayo nga tigpasundayag, apan adunay limitado nga mga oportunidad alang sa pagtubo.
Kung ikaw adunay usa ka mubo nga termino nga katuyoan sa pagbag-o sa mga propesyon o pagpangita usa ka trabaho sa kini nga espesyalidad, nan ang pipila nga mga sistematikong kurso angay alang kanimo, nga mubo ug dali nga naghatag usa ka minimum nga hugpong sa mga kahanas sa teknikal aron mahimo ka kuwalipikado alang sa lebel sa pagsulod. posisyon niini nga natad.
Ivan Yamschikov
Academic Director sa Online MSc sa Data Science
Ang problema sa mga kurso mao nga naghatag sila usa ka dali, apan gamay nga overclocking. Ang usa ka tawo literal nga molupad sa propesyon ug dali nga makaabut sa kisame. Aron makasulod sa propesyon sa dugay nga panahon, kinahanglan nimo nga ibutang dayon ang usa ka maayong pundasyon sa porma sa usa ka mas dugay nga programa, pananglitan, sa programa sa master.
Ang mas taas nga edukasyon angay kung imong masabtan nga kini nga lugar interesado kanimo sa taas nga termino. Dili nimo gusto nga magtrabaho sa labing dali nga panahon. Ug dili nimo gusto nga adunay usa ka kisame sa karera, ug dili usab nimo gusto nga atubangon ang problema sa kakulang sa kahibalo, kahanas, kakulang sa pagsabut sa kinatibuk-ang ekosistema diin ang mga bag-ong produkto naugmad. Nagkinahanglan kini og mas taas nga edukasyon, nga dili lamang nagporma sa gikinahanglan nga hugpong sa mga teknikal nga kahanas, apan nagtukod usab sa imong panghunahuna sa laing paagi ug makatabang sa pagporma sa pipila ka panan-awon sa imong karera sa mas taas nga termino.
Ivan Yamschikov
Academic Director sa Online MSc sa Data Science
Ang pagkawala sa kisame sa karera mao ang panguna nga bentaha sa programa sa agalon. Sulod sa duha ka tuig, ang espesyalista nakadawat usa ka kusgan nga teoretikal nga sukaranan. Ingon niini ang hitsura sa unang semestre sa programa sa NUST MISIS Data Science:
- Pasiuna sa Data Science. 2 ka semana.
- Mga sukaranan sa pagtuki sa datos. Pagproseso sa datos. 2 ka semana
- Pagkat-on sa makina. Preprocessing sa datos. 2 ka semana
- EDA. Pagtuki sa datos sa paniktik. 3 ka semana
- Panguna nga mga algorithm sa pagkat-on sa makina. P1 + P2 (6 ka semana)
Sa samang higayon, makabaton ka usab ug praktikal nga kasinatian sa trabaho. Walay makapugong kanimo sa pagkuha sa usa ka junior nga posisyon, sa higayon nga ang estudyante nahanas sa gikinahanglan nga mga himan. Kana lang, dili sama sa usa ka gradwado sa mga kurso, ang agalon wala mohunong sa iyang edukasyon niini, apan nagpadayon sa pagsusi sa propesyon. Sa umaabot, kini nagtugot kanimo sa pagpalambo sa Data Science nga walay mga pagdili.
Sa website sa University of Science and Technology "MISiS" para sa mga gustong motrabaho sa Data Science. Ang mga representante sa NUST MISIS, SkillFactory, HeadHunter, Facebook, Mail.ru Group ug Yandex, naghisgot bahin sa labing hinungdanon:
- Giunsa pagpangita ang imong lugar sa Data Science?,
- "Posible ba nga mahimong data scientist gikan sa sinugdanan?",
- "Adunay panginahanglan alang sa mga siyentipiko sa datos sa 2-5 ka tuig?",
- "Unsang mga buluhaton ang gitrabaho sa mga data scientist?",
- "Unsaon pagtukod ang usa ka karera sa Data Science?"
Online nga pagkat-on, diploma sa edukasyon sa publiko. gidawat hangtod 10 Ago.
Source: www.habr.com