Zusammen mit Elena Gerasimova, der Leiterin des Fachbereichs „in Netology, setzen wir uns weiterhin mit der Interaktion und den Unterschieden zwischen Data Scientist und Data Engineer auseinander.
Im ersten Teil haben wir .
In diesem Material sprechen wir darüber, über welche Kenntnisse und Fähigkeiten Fachleute verfügen sollten, welche Ausbildung von Arbeitgebern geschätzt wird, wie die Vorstellungsgespräche ablaufen und wie viel Dateningenieure und Datenwissenschaftler verdienen.
Was müssen Wissenschaftler und Ingenieure wissen?
Die Fachausbildung für beide Berufe ist Informatik.
Jeder Datenspezialist – sei es ein Datenwissenschaftler oder Analyst – muss in der Lage sein, die Richtigkeit seiner Schlussfolgerungen zu beweisen. Dazu ist es notwendig, Statistik und grundlegende Mathematik in Verbindung mit Statistik zu beherrschen..
Maschinenlernen und Datenanalysetools sind in der modernen Welt unverzichtbar. Wenn die gewohnten Werkzeuge nicht verfügbar sind, sollte man die Fähigkeit besitzen, sich schnell in neue Tools einzuarbeiten und einfache Skripte zur Automatisierung von Aufgaben zu erstellen..
Es ist wichtig zu betonen, dass ein Datenspezialist die Ergebnisse der Analyse effektiv kommunizieren muss. Dies kann durch Datenvisualisierung oder die Ergebnisse durchgeführter Forschungen und Hypothesenprüfungen unterstützt werden. Fachleute müssen in der Lage sein, Diagramme und Grafiken zu erstellen, Visualisierungstools zu nutzen und Daten aus Dashboards zu verstehen und zu erklären.
Für Dateningenieure stehen drei Hauptbereiche im Vordergrund.
Algorithmen und Datenstrukturen. Es ist wichtig, Erfahrungen im Programmieren und im Umgang mit grundlegenden Strukturen und Algorithmen zu sammeln:
- Algorithmuskomplexitätsanalyse,
- Fähigkeit, verständlichen, wartbaren Code zu schreiben,
- Batchverarbeitung,
- Echtzeitverarbeitung.
Datenbanken und Datenspeicher, Business Intelligence:
- Datenlagerung und -verarbeitung,
- Entwurf von integrierten Systemen,
- Datenaufnahme,
- verteilte Dateisysteme.
Hadoop und Big Data. Die Datenmenge wächst ständig, und in den nächsten 3–5 Jahren werden diese Technologien für jeden Ingenieur notwendig sein. Plus:
- Data Lakes,
- Arbeit mit Cloud-Anbietern.
Maschinelles Lernen wird überall verwendet werden, und es ist wichtig zu verstehen, welche geschäftlichen Herausforderungen damit gelöst werden können. Es ist nicht notwendig, Modelle erstellen zu können (das schaffen Datenwissenschaftler), aber man sollte deren Anwendung und die entsprechenden Anforderungen verstehen.
Wie viel verdienen Ingenieure und Wissenschaftler?
Das Einkommen von Datenverarbeitungsingenieuren.
In der internationalen Praxis liegt das Einstiegsgehalt normalerweise bei 100.000 $ pro Jahr und steigt mit der Erfahrung erheblich, laut Glassdoor. Darüber hinaus bieten Unternehmen häufig Aktienoptionen und jährliche Boni von 5-15%.
In Russland liegt das Gehalt zu Beginn der Karriere normalerweise nicht unter 50.000 Rubel in den Regionen und 80.000 in Moskau. Zu diesem Zeitpunkt ist keine Erfahrung erforderlich, außer einer absolvierten Ausbildung.
Nach 1-2 Jahren Arbeit liegt der Bereich bei 90-100.000 Rubel.
Der Bereich erhöht sich auf 120-160.000 nach 2-5 Jahren. Faktoren wie die Spezialisierung früherer Unternehmen, Projektgröße, Arbeit mit Big Data und andere kommen hinzu.
Nach 5 Jahren Arbeit ist es einfacher, Stellenangebote in verwandten Abteilungen zu finden oder sich auf so spezialisierte Positionen wie die folgenden zu bewerben:
- Architekt oder leitender Entwickler in einer Bank oder Telekommunikation – etwa 250.000.
- Pre-Sales bei dem Anbieter, mit dessen Technologien man am meisten gearbeitet hat – 200.000 plus ein möglicher Bonus (1-1,5 Millionen Rubel).
- Experten für die Implementierung von Enterprise-Business-Anwendungen wie SAP – bis zu 350.000.
Einkommen von Data Scientists
der Marktanalysefirma „Normale Untersuchungen“ und der Personalagentur New.HR zeigt, dass Data-Science-Spezialisten im Durchschnitt ein höheres Gehalt erhalten als Analysten anderer Fachrichtungen.
In Russland liegt das Einstiegsgehalt eines Data Scientists mit weniger als einem Jahr Erfahrung bei 113.000 Rubel.
Aktuell wird auch die Teilnahme an Schulungsprogrammen als Berufserfahrung berücksichtigt.
Nach 1-2 Jahren kann ein solcher Spezialist bereits bis zu 160.000 verdienen.
Für einen Mitarbeiter mit 4-5 Jahren Erfahrung steigt der Bereich auf 310.000.
Wie Vorstellungsgespräche ablaufen
Im Westen suchen Absolventen von beruflichen Ausbildungsprogrammen im Durchschnitt 5 Wochen nach Abschluss des Trainings ihr erstes Vorstellungsgespräch. Etwa 85% finden innerhalb von 3 Monaten eine Stelle.
Der Prozess der Vorstellungsgespräche für Dateningenieure und Data Scientists unterscheidet sich praktisch nicht. Er besteht normalerweise aus fünf Phasen.
Zusammenfassung. Bewerber mit nicht-fachbezogener vorheriger Erfahrung (z.B. aus dem Marketing) müssen für jedes Unternehmen ein detailliertes Bewerbungsschreiben vorbereiten oder Empfehlungen von einem Vertreter dieses Unternehmens haben.
Technisches Screening. Findet in der Regel telefonisch statt. Besteht aus ein bis zwei schwierigen Fragen und ebenso vielen einfachen Fragen, die sich auf den aktuellen Technologiestack des Arbeitgebers beziehen.
HR-Interview. Kann telefonisch stattfinden. In diesem Schritt wird der Kandidat auf allgemeine Angemessenheit und Kommunikationsfähigkeit überprüft.
Technisches Vorstellungsgespräch. Meistens findet es persönlich statt. In verschiedenen Unternehmen variiert das Niveau der Positionen im Stellenplan und die Bezeichnungen können unterschiedlich sein. Deshalb werden in diesem Schritt spezifisch die Fachkenntnisse überprüft.
Interview mit dem technischen Direktor / Hauptarchitekten. Ingenieur und Data Scientist sind strategische Positionen und für viele Unternehmen zudem neu. Es ist wichtig, dass der potenzielle Kollege dem Vorgesetzten gefällt und ähnliche Ansichten hat.
Was für den Karriereaufstieg von Data Scientists und Ingenieuren hilfreich ist
Es sind viele neue Tools zur Datenverarbeitung verfügbar. Nur wenige verstehen sich in allen gleich gut.
Viele Unternehmen sind nicht bereit, Mitarbeiter ohne Berufserfahrung einzustellen. Kandidaten mit einer minimalen Basis und Grundkenntnissen der gängigen Tools können jedoch relevante Erfahrungen sammeln, wenn sie sich selbstständig weiterbilden und entwickeln.
Nützliche Eigenschaften für Data Engineers und Data Scientists
Wille und Fähigkeit zu lernen. Es ist nicht erforderlich, sofort nach Erfahrung zu streben oder den Job wegen eines neuen Tools zu wechseln, aber man muss bereit sein, sich in ein neues Gebiet einzuarbeiten.
Streben nach Automatisierung von Routineprozessen. Das ist wichtig, nicht nur für die Produktivität, sondern auch für die Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität und der Schnelligkeit der Lieferung an den Verbraucher.
Aufmerksamkeit und Verständnis für „was unter der Haube“ der Prozesse steckt. Ein Spezialist, der Erfahrung hat und die Prozesse genau kennt, wird Probleme schneller lösen.
Neben hervorragenden Kenntnissen in Algorithmen, Datenstrukturen und Pipelines muss man lernen, produktorientiert zu denken — die Architektur und die Geschäftsentscheidung als ein Gesamtbild zu sehen.
Zum Beispiel ist es nützlich, einen bekannten Dienst auszuwählen und dafür eine Datenbank zu entwerfen. Dann sollte man darüber nachdenken, wie man ETL und DW entwickeln kann, die sie mit Daten füllen, welche Verbraucher es geben wird und welche Informationen für sie wichtig sind, sowie wie die Käufer mit den Anwendungen interagieren: zur Jobsuche, für Dating, zum Mietwagen, für Podcasts, Bildungsplattform.
Die Positionen des Analysten, Data Scientists und Ingenieurs sind sehr ähnlich, sodass der Wechsel von einem Bereich zum anderen schneller erfolgen kann als in anderen Branchen.
In jedem Fall wird es für Personen mit einem IT-Hintergrund einfacher sein als für diejenigen, die keinen haben. Im Durchschnitt wechseln motivierte Erwachsenen alle 1,5‒2 Jahre den Beruf. Es fällt denjenigen leichter, die in einer Gruppe mit einem Mentor lernen, im Vergleich zu denen, die sich nur auf offene Quellen verlassen.
Von der Redaktion von Netology
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Quelle: habr.com
