Sicondu a ricerca di HeadHunter è Mail.ru, a dumanda di scientisti di dati supera l'offerta, ma ancu cusì, i ghjovani specialisti ùn sò micca sempre riesciuti à truvà un travagliu. Vi diciamu ciò chì i laureati di i corsi mancanu è induve studià per quelli chì pianificanu una grande carriera in Data Science.
"Venu è pensanu chì avà da guadagnà 500k per seconda, perchè cunnosci i nomi di i frameworks è cumu per eseguisce un mudellu di duie linee da elli"
Emil Maharramov guida un gruppu di servizii di chimica computazionale in biocad è à l'entrevista hè affruntatu cù u fattu chì i candidati ùn anu micca una cunniscenza sistematica di a professione. Cumplenu i corsi, venenu cù Python è SQL ben pumped, ponu elevà Hadoop o Spark in 2 seconde, compie u compitu secondu un TOR chjaru. Ma à u listessu tempu, un passu à u latu ùn ci hè più. Ancu s'ellu hè a flessibilità di suluzioni chì i patroni aspettanu da i so specialisti in u campu di Data Science.
Ciò chì succede in u mercatu di Data Science
E cumpetenze di i ghjovani prufessiunali riflette a situazione in u mercatu di u travagliu. Quì, a dumanda supera significativamente l'offerta, cusì i patroni disperati sò spessu veramente pronti à cuntrullà specialisti completamente verdi è crescenu per elli stessi. L'opzione hè travagliatu, ma hè adattatu solu se a squadra hà digià un capu di squadra espertu chì ripiglià a furmazione di u junior.
Sicondu un studiu di HeadHunter è Mail.ru, i scientisti di dati sò trà i più dumandati in u mercatu:
- In 2019, ci era 9,6 volte più vacanti in u campu di l'analisi di dati, è 7,2 volte di più in u campu di l'apprendimentu automaticu chè in 2015.
- Comparatu à 2018, u numeru di posti vacanti per i specialisti di l'analisi di dati hè aumentatu da 1,4 volte, è per l'apprendimentu machine - da 1,3 volte.
- 38% di i vacanti aperti sò in cumpagnie IT, 29% in cumpagnie di u settore finanziariu, è 9% in servizii cummerciale.
A situazione hè alimentata da numerosi scole in linea chì furmà i stessi juniors. In fondu, a furmazione dura da trè à sei mesi, durante i quali i studienti anu u tempu di ammaistrà l'arnesi principali à un livellu basicu: Python, SQL, analisi di dati, Git è Linux. L'output hè un junior classicu: pò risolve un prublema specificu, ma ùn pò ancu capisce u prublema è formulà indipindentamente u prublema. Tuttavia, una grande dumanda di specialisti è hype intornu à a professione spessu dà origine à ambizioni elevate è esigenze salariali.
Sfurtunatamente, una entrevista in Data Science avà di solitu s'assumiglia cusì: u candidatu dice chì hà pruvatu à utilizà un paru di biblioteche, ùn pò micca risponde à e dumande nantu à cumu funziona l'algoritmi, allora dumanda 200, 300, 400 mila rubli à u mese. e so mani.
A causa di u gran numaru di slogans publicitarii cum'è "tutti ponu diventà un analista di dati", "maestru machine learning in trè mesi è cumincianu à guadagnà assai soldi" è a sete di prufittu rapidu, un flussu enormu di candidati superficiali si versa in u nostru campu. senza alcuna furmazione di sistema.
Victor Kantor
Chief Data Scientist à MTS
Quale sò i patroni chì cercanu?
Qualchese patronu vuleria chì i so juniors travaglianu senza supervisione constante è puderanu sviluppà sottu a guida di un capu di squadra. Per fà questu, un principiante deve ammaistrà subitu l'arnesi necessarii per risolve i prublemi attuali, è avè una basa teorica sufficiente per offre gradualmente e so solu suluzione è avvicinà i prublemi più cumplessi.
Cù arnesi per i principianti nantu à u mercatu, tuttu hè abbastanza bè. I corsi di corta durazione permettenu di ammaistrà rapidamente è mette à u travagliu.
Sicondu un studiu di HeadHunter è Mail.ru, l'abilità più dumandata hè a cunniscenza di Python. Hè mintuatu in u 45% di l'impieghi di scientist di dati è u 51% di l'impieghi di machine learning.
L'impiegatori volenu ancu chì i scientisti di dati cunnoscenu SQL (23%), esse proficient in data mining (Data Mining) (19%), statistiche matematiche (11%) è esse capaci di travaglià cù big data (10%).
L'impiegatori chì cercanu specialisti di l'apprendimentu di macchina, inseme cù a cunniscenza di Python, aspettanu chì u candidatu sia prufessore in C ++ (18%), SQL (15%), algoritmi di apprendimentu machine (13%) è Linux (11%).
Ma se i juniors facenu bè cù l'arnesi, allora i so dirigenti facenu un altru prublema. A maiò parte di i graduati di i corsi ùn anu micca una cunniscenza prufonda di a professione, per quessa, hè difficiule per un principiante di prugressu.
Attualmente cercu specialisti in apprendimentu automaticu per unisce à a mo squadra. À u listessu tempu, vecu chì spessu i candidati anu ammaistratu arnesi individuali di Data Science, ma ùn anu micca una cunniscenza abbastanza prufonda di i fundamenti teorichi per creà novi suluzioni.
Emil Maharramov
Capu di u gruppu di servizii di chimica computazionale, Biocad
A struttura stessa è a durata di i corsi ùn permettenu micca di andà in fondu à u livellu necessariu. I graduati spessu mancanu di e stesse cumpetenze dolci chì sò generalmente trascurate quandu leghje un postu di travagliu. Eppo, veramente, quale trà noi diciarà chì ùn hà micca un pensamentu sistemicu o un desideriu di sviluppà. Tuttavia, in relazione à un Data Scientist, parlemu di una storia più profonda. Quì, per sviluppà, avete bisognu di un preghjudiziu abbastanza forte in a teoria è a scienza, chì hè pussibule solu durante i studii à longu andà, per esempiu, in una università.
Moltu dipende da a persona: se un studiente cù una bona basa in matematica è prugrammazione passa un cursu intensivu di trè mesi da i prufessori forti cù l'esperienza di i capi di squadra in cumpagnie di punta, sfondate in tutti i materiali di u cursu è "assorbe cum'è una spugna", cum'elli dicenu à a scola, allora ci saranu prublemi cù un tali impiigatu dopu No. Ma 90-95% di e persone, per amparà qualcosa per sempre, avete bisognu à amparà dece volte più è fà sistematicamente per parechji anni in una fila. E questu facenu i prugrammi di maestru in l'analisi di dati una grande opzione per ottene una bona fundazione di cunniscenza, cù quale ùn avete micca da blush à l'entrevista, è serà assai più faciule per fà u vostru travagliu.
Victor Kantor
Chief Data Scientist à MTS
Induve studià per truvà un travagliu in Data Science
Ci sò assai boni corsi di Data Science nantu à u mercatu è avè una educazione iniziale ùn hè micca un prublema. Ma hè impurtante capisce a direzzione di sta educazione. Se u candidatu hà digià un forte fondu tecnicu, allora i corsi intensivi sò ciò chì avete bisognu. Una persona hà da ammaistrà l'arnesi, vene à u locu è s'abitua rapidamente, perchè ellu sà dighjà pensà cum'è un matematicu, vede u prublema è formulate prublemi. Se ùn ci hè micca un tali sfondate, dopu à u cursu ci sarà un bon performer, ma cù opportunità limitate di crescita.
Sè vo avete un scopu à cortu termine di cambià di professione o di truvà un impiegu in questa specialità, allora alcuni corsi sistematichi sò adattati per voi, chì sò brevi è rapidamente furniscenu un minimu di cumpetenze tecniche in modu chì pudete qualificà per un livellu di ingressu. pusizioni in stu campu.
Ivan Yamschikov
Direttore Accademicu di u MSc Online in Data Science
U prublema cù i corsi hè chì dà un overclocking rapidu, ma minimu. Una persona literalmente vola in a professione è ghjunghje rapidamente à u tettu. Per entra in a professione per un bellu pezzu, avete bisognu di mette immediatamente una bona fundazione in a forma di un prugramma più longu, per esempiu, in un prugramma di maestru.
L'educazione superiore hè adattata quandu capisce chì sta zona hè di interessu per voi per u longu andà. Ùn vulete micca andà à travaglià u più prestu pussibule. È ùn vulete micca avè un tettu di carriera, è ancu ùn vulete affruntà u prublema di una mancanza di cunniscenze, cumpetenze, una mancanza di capiscitura di l'ecosistema generale attraversu quale sò sviluppati i prudutti innovatori. Questu hè bisognu di una educazione superiore, chì ùn solu forma u settore necessariu di cumpetenze tecniche, ma ancu struttura u vostru pensamentu in un modu diversu è aiuta à furmà una visione di a vostra carriera à longu andà.
Ivan Yamschikov
Direttore Accademicu di u MSc Online in Data Science
L'assenza di un tettu di carriera hè u vantaghju principale di u prugramma di u maestru. Per dui anni, u specialista riceve una basa teorica putente. Eccu cumu si vede u primu semestru di u prugramma NUST MISIS Data Science:
- Introduzione à Data Science. 2 settimane.
- Fundamenti di l'analisi di dati. Trattamentu di dati. 2 settimane
- Learning machine. Preprocessing di dati. 2 settimane
- EDA. Analisi di dati di intelligenza. 3 settimane
- Algoritmi basi di apprendimentu machine. P1 + P2 (6 settimane)
À u listessu tempu, pudete ancu acquistà una sperienza pratica à u travagliu. Nunda ùn vi impedisce di ottene un postu junior, una volta chì u studiente hà ammaistratu l'arnesi necessarii. Hè solu, à u cuntrariu di un graduatu di corsi, u maestru ùn ferma micca a so educazione nantu à questu, ma cuntinueghja à sfondà in a professione. In u futuru, questu permette di sviluppà in Data Science senza restrizioni.
In u situ web di l'Università di Scienza è Tecnulugia "MISiS" per quelli chì volenu travaglià in Data Science. I rapprisentanti di NUST MISIS, SkillFactory, HeadHunter, Facebook, Mail.ru Group è Yandex, parlanu di i più impurtanti:
- Cumu truvà u vostru postu in Data Science ?,
- "Hè pussibule diventà un scientist di dati da zero?",
- "Serà bisognu di scientisti di dati in 2-5 anni?",
- "Quali compiti sò i scientifichi di dati chì travaglianu?",
- "Cumu custruisce una carriera in Data Science?"
Apprendimentu in linea, diploma di educazione publica. accettatu finu à 10 Aug.
Source: www.habr.com