{"id":78069,"date":"2020-04-16T01:42:42","date_gmt":"2020-04-15T23:42:42","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/data-engineer-i-data-scientist-chto-umeyut-i-skolko-zarabatyvayut"},"modified":"2020-04-16T01:42:42","modified_gmt":"2020-04-15T23:42:42","slug":"data-engineer-i-data-scientist-chto-umeyut-i-skolko-zarabatyvayut","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/data-engineer-i-data-scientist-chto-umeyut-i-skolko-zarabatyvayut","title":{"rendered":"Data Engineer und Data Scientist: F\u00e4higkeiten und Verdienstm\u00f6glichkeiten","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Zusammen mit Elena Gerasimova, Leiterin des Fachbereichs \u201e<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/netology.ru\/navigation\/?direction=data-science?utm_source=habr&amp;utm_medium=externalblog&amp;utm_campaign=bds_all_ou&amp;utm_content=14042020_dataengscientist\">Data Science und Analytics<\/a><\/noindex>\u201c an der Netology setzen wir unsere Erkundung fort, wie Data Scientists und Data Engineers miteinander interagieren und wie sie sich unterscheiden.<\/p>\n<p>Im ersten Teil haben wir <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/netologyru\/blog\/496082\/\">die wesentlichen Unterschiede zwischen Data Scientist und Data Engineer erl\u00e4utert.<\/a><\/noindex>. <\/p>\n<p>In diesem Artikel sprechen wir dar\u00fcber, \u00fcber welche Kenntnisse und F\u00e4higkeiten die Fachkr\u00e4fte verf\u00fcgen sollten, welche Ausbildung von Arbeitgebern gesch\u00e4tzt wird, wie die Vorstellungsgespr\u00e4che ablaufen und wie viel Data Engineers und Data Scientists verdienen.\u00a0<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Was Data Scientists und Ingenieure wissen sollten<\/h2>\n<p>\nEine relevante Ausbildung f\u00fcr beide Fachrichtungen ist Computer Science.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Data Engineer und Data Scientist: F\u00e4higkeiten und Verdienstm\u00f6glichkeiten\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/14e804895cb4eac665c2b8558a5911ba.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nJeder Datenexperte \u2013 ob Data Scientist oder Analyst \u2013 sollte in der Lage sein, die Richtigkeit seiner Schlussfolgerungen zu beweisen. Dazu ist es unerl\u00e4sslich, Kenntnisse in <b>Statistik und grundlegender Mathematik, die mit Statistik verbunden sind, zu haben.<\/b>.<\/p>\n<p>Maschinelles Lernen und Werkzeuge zur Datenanalyse sind in der modernen Welt unverzichtbar. Sollte der Zugang zu gewohnten Tools fehlen, sind F\u00e4higkeiten <b>zum schnellen Erlernen neuer Werkzeuge sowie zum Erstellen einfacher Skripte zur Automatisierung von Aufgaben erforderlich.<\/b>.<\/p>\n<p>Es ist wichtig zu betonen, dass ein Datenanalyst die Ergebnisse der Analyse effektiv kommunizieren muss. Dabei hilft ihm <b>die Datenvisualisierung<\/b> oder die Ergebnisse durchgef\u00fchrter Studien und Hypothesenpr\u00fcfungen. Fachleute sollten in der Lage sein, Diagramme und Grafiken zu erstellen, Visualisierungstools zu verwenden und Daten aus Dashboards zu verstehen und zu erkl\u00e4ren.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Data Engineer und Data Scientist: F\u00e4higkeiten und Verdienstm\u00f6glichkeiten\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/f701a922442a01286c340314861ab343.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nF\u00fcr einen Data Engineer stehen drei Bereiche im Mittelpunkt.<\/p>\n<p><b>Algorithmen und Datenstrukturen<\/b>. Es ist wichtig, Erfahrung in der Programmierung und im Umgang mit grundlegenden Strukturen und Algorithmen zu sammeln:<\/p>\n<ul>\n<li>die Analyse der Komplexit\u00e4t von Algorithmen,<\/li>\n<li>die F\u00e4higkeit, verst\u00e4ndlichen und wartbaren Code zu schreiben,\u00a0<\/li>\n<li>Batch-Verarbeitung,<\/li>\n<li>Echtzeitverarbeitung.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Datenbanken und Datenspeicher, Business Intelligence<\/b>:<\/p>\n<ul>\n<li>Speicherung und Verarbeitung von Daten,<\/li>\n<li>Entwicklung koh\u00e4renter Systeme,<\/li>\n<li>Data Ingestion,<\/li>\n<li>verteilte Dateisysteme.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Hadoop und Big Data<\/b>. Die Menge an Daten w\u00e4chst st\u00e4ndig, und in den n\u00e4chsten 3\u20135 Jahren werden diese Technologien f\u00fcr jeden Engineer notwendig sein. Zudem:<\/p>\n<ul>\n<li>Data Lakes,<\/li>\n<li>Arbeiten mit Cloud-Anbietern.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Maschinelles Lernen<\/b> wird \u00fcberall eingesetzt, und es ist wichtig zu verstehen, welche gesch\u00e4ftlichen Herausforderungen es bew\u00e4ltigen kann. Man muss keine Modelle erstellen k\u00f6nnen (das erledigen Datenwissenschaftler), aber man sollte Kenntnisse \u00fcber deren Anwendung und die entsprechenden Anforderungen haben.<\/p>\n<h2>Wie viel verdienen Ingenieure und Datenwissenschaftler?<\/h2>\n<p><\/p>\n<h3>Einkommen von Datenverarbeitungsingenieuren<\/h3>\n<p>\n<b>In der internationalen Praxis<\/b> liegt das Einstiegsgehalt in der Regel bei 100.000 $ pro Jahr und steigt mit der Erfahrung erheblich, so die Daten von Glassdoor. Dar\u00fcber hinaus bieten Unternehmen oft Aktienoptionen und j\u00e4hrliche Boni von 5 bis 15 %.<\/p>\n<p><b>In Russland<\/b> liegt das Gehalt zu Beginn der Karriere normalerweise bei mindestens 50.000 Rubel in den Regionen und 80.000 in Moskau. In dieser Phase ist keine Erfahrung erforderlich, au\u00dfer f\u00fcr das absolvierte Training.<\/p>\n<p>Nach 1 bis 2 Jahren Berufserfahrung liegt das Gehalt bei 90 bis 100.000 Rubel.<\/p>\n<p>Das Gehalt steigt auf 120 bis 160.000 Rubel nach 2 bis 5 Jahren. Faktoren wie die Spezialisierung fr\u00fcherer Unternehmen, Projektgr\u00f6\u00dfe, Erfahrung mit Big Data usw. spielen dabei eine Rolle.<\/p>\n<p>Nach 5 Jahren Berufserfahrung ist es einfacher, Stellenangebote in verwandten Abteilungen zu finden oder sich auf spezialisierte Positionen zu bewerben, wie:<\/p>\n<ul>\n<li>Architekt oder leitender Entwickler in einer Bank oder Telekommunikationsunternehmen \u2013 etwa 250.000 Rubel.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Im Pre-Sales-Bereich bei dem Anbieter, mit dessen Technologien Sie am intensivsten gearbeitet haben, liegt das Gehalt bei 200.000 Euro plus m\u00f6glicher Bonus (1\u20131,5 Millionen Rubel).\u00a0\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Experten f\u00fcr die Implementierung von Unternehmensanwendungen wie SAP verdienen bis zu 350.000 Euro.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h3>Einkommen von Data Scientists<\/h3>\n<p>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/vacancy.newhr.ru\/data\/data\/salary\/Normalresearch.ru_Analysts_2019.pdf\">Studie<\/a><\/noindex> Marktforschungen des Unternehmens \u201eNormale Studien\u201c und der Personalagentur New.HR zeigen, dass Data Science-Spezialisten im Durchschnitt ein h\u00f6heres Gehalt erzielen als Analysten anderer Bereiche.\u00a0<\/p>\n<p>In Russland liegt das Einstiegsgehalt eines Data Scientists mit weniger als einem Jahr Erfahrung bei mindestens 113.000 Rubel.\u00a0<\/p>\n<blockquote><p>Auch die Teilnahme an Ausbildungsprogrammen wird derzeit als Berufserfahrung anerkannt.<\/p><\/blockquote>\n<p> Nach 1\u20132 Jahren kann ein solcher Spezialist bereits bis zu 160.000 Rubel verdienen.<\/p>\n<p>F\u00fcr einen Mitarbeiter mit 4\u20135 Jahren Berufserfahrung steigt die Spanne auf bis zu 310.000 Rubel.<\/p>\n<h2>Ablauf von Vorstellungsgespr\u00e4chen<\/h2>\n<p>\nIm Westen haben Absolventen von Berufsbildungsprogrammen im Durchschnitt 5 Wochen nach Abschluss ihr erstes Vorstellungsgespr\u00e4ch. Etwa 85% finden innerhalb von 3 Monaten einen Job.<\/p>\n<p>Der Prozess der Vorstellungsgespr\u00e4che f\u00fcr Stellen als Dateningenieur und Data Scientist unterscheidet sich praktisch nicht. Er besteht \u00fcblicherweise aus f\u00fcnf Phasen.<\/p>\n<p><b>Zusammenfassung<\/b>. Kandidaten mit nicht-fachlichem Vorwissen (zum Beispiel aus dem Marketing) m\u00fcssen f\u00fcr jedes Unternehmen ein detailliertes Anschreiben vorbereiten oder Empfehlungen von einem Vertreter dieses Unternehmens vorweisen.<\/p>\n<p><b>Technischer Screening<\/b>. Findet in der Regel telefonisch statt. Besteht aus ein bis zwei komplexen und ebenso vielen einfachen Fragen zu dem aktuellen Technologie-Stack des Arbeitgebers.<\/p>\n<p><b>HR-Interview<\/b>. Kann telefonisch stattfinden. In diesem Schritt wird die generelle Eignung und die Kommunikationsf\u00e4higkeit des Kandidaten \u00fcberpr\u00fcft.<\/p>\n<p><b>Technisches Interview<\/b>. Findet meistens pers\u00f6nlich statt. In verschiedenen Unternehmen variiert das Niveau der Positionen, und die Bezeichnungen k\u00f6nnen unterschiedlich sein. Daher werden an dieser Stelle speziell die technischen Kenntnisse getestet.<\/p>\n<p><b>Interview mit dem technischen Direktor \/ Chefarchitekten<\/b>. Ingenieure und Wissenschaftler sind strategische Positionen, und f\u00fcr viele Unternehmen sind sie zudem neu. Es ist wichtig, dass der potenzielle Kollege dem Vorgesetzten gef\u00e4llt und in seinen Ansichten \u00fcbereinstimmt.<\/p>\n<h2>Was Wissenschaftlern und Ingenieuren im Karrierewachstum helfen kann<\/h2>\n<p>\nEs gibt inzwischen viele neue Werkzeuge zur Datenverarbeitung. Nur wenige beherrschen alle gleicherma\u00dfen gut.\u00a0<\/p>\n<p>Viele Unternehmen sind nicht bereit, Mitarbeiter ohne Berufserfahrung einzustellen. Allerdings k\u00f6nnen Kandidaten mit einer grundlegenden Basis und Kenntnissen \u00fcber g\u00e4ngige Werkzeuge die n\u00f6tige Erfahrung erwerben, wenn sie bereit sind, sich selbstst\u00e4ndig weiterzubilden und zu entwickeln.<\/p>\n<h3>Wichtige Eigenschaften f\u00fcr Dateningenieure und Data Scientists<\/h3>\n<p>\n<b>Lernbereitschaft und die F\u00e4higkeit, zu lernen<\/b>. Es ist nicht notwendig, sofort auf Erfahrung zu dr\u00e4ngen oder den Job zu wechseln, nur um ein neues Werkzeug kennenzulernen, aber man sollte bereit sein, sich in ein neues Gebiet zu vertiefen.<\/p>\n<p><b>Streben nach Automatisierung von Routineprozessen<\/b>. Dies ist wichtig, nicht nur f\u00fcr die Produktivit\u00e4t, sondern auch f\u00fcr die Aufrechterhaltung hoher Datenqualit\u00e4t und die Geschwindigkeit der Lieferung an den Verbraucher.<\/p>\n<p><b>Aufmerksamkeit und das Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr, \u201ewas unter der Haube\u201c der Prozesse steckt<\/b>. Ein Spezialist, der Erfahrung hat und die Prozesse genau kennt, wird ein Problem schneller l\u00f6sen.<\/p>\n<p>Zus\u00e4tzlich zu ausgezeichneten Kenntnissen \u00fcber Algorithmen, Datenstrukturen und Pipelines ist es notwendig, <b>produktorientiert zu denken<\/b> \u2014 die Architektur und Gesch\u00e4ftsentscheidungen als einheitliches Bild zu sehen.\u00a0<\/p>\n<p>Es ist beispielsweise n\u00fctzlich, einen bekannten Dienst auszuw\u00e4hlen und daf\u00fcr eine Datenbank zu entwickeln. Danach sollte man sich \u00fcberlegen, wie man ein ETL und ein Data Warehouse (DW) erstellen kann, um sie mit Daten zu f\u00fcllen, welche Nutzer es geben wird und was f\u00fcr sie wichtig ist, sowie wie Benutzer mit Anwendungen interagieren: bei der Jobsuche und bei Dating-Apps, Autovermietung oder Bildungsplattformen. <\/p>\n<blockquote><p>Die Positionen von Analysten, Data Scientists und Ingenieuren sind sehr \u00e4hnlich, daher kann der Wechsel von einem Bereich in den anderen schneller erfolgen als aus anderen Branchen.<\/p><\/blockquote>\n<p>In jedem Fall wird es Personen mit einem IT-Hintergrund leichter fallen als denen ohne. Im Durchschnitt wechseln motivierte Erwachsene ihren Beruf alle 1,5 bis 2 Jahre. Dies geht einfacher f\u00fcr diejenigen, die in Gruppen und mit Mentoren lernen, im Vergleich zu denen, die sich nur auf \u00f6ffentliche Ressourcen st\u00fctzen.<\/p>\n<h2>Von der Redaktion von Netologie<\/h2>\n<p>\nWenn Sie an der Berufung zum Data Engineer oder Data Scientist interessiert sind, laden wir Sie ein, unsere Kursprogramme zu erkunden:<\/p>\n<ul>\n<li>Beruf \u201e<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/netology.ru\/programs\/data-engineer?utm_source=habr&amp;utm_medium=externalblog&amp;utm_campaign=bds_deg_ou&amp;utm_content=14042020_dataengscientist\">Data Engineer<\/a><\/noindex>\u00bb.\u00a0\u00a0<\/li>\n<li>Beruf \u201e<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/netology.ru\/programs\/data-scientist\/?utm_source=habr&amp;utm_medium=externalblog&amp;utm_campaign=bds_ds_ou&amp;utm_content=14042020_dataengscientist\">Data Scientist<\/a><\/noindex>\u00bb.<\/li>\n<li>Kurs \u201e<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/netology.ru\/programs\/data-analyst\/?utm_source=habr&amp;utm_medium=externalblog&amp;utm_campaign=bds_da_ou&amp;utm_content=14042020_dataengscientist\">Datenanalyst<\/a><\/noindex>\u00bb.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/netologyru\/blog\/497214\/\">habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u0415\u043b\u0435\u043d\u043e\u0439 \u0413\u0435\u0440\u0430\u0441\u0438\u043c\u043e\u0432\u043e\u0439, \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c \u0444\u0430\u043a\u0443\u043b\u044c\u0442\u0435\u0442\u0430 \u00abData Science \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430\u00bb \u0432 \u041d\u0435\u0442\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0435\u043c 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