{"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: Was k\u00f6nnen sie und wie viel verdienen sie?","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Zusammen mit Elena Gerasimova, der 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>in Netology, setzen wir uns weiterhin mit der Interaktion und den Unterschieden zwischen Data Scientist und Data Engineer auseinander.<\/p>\n<p>Im ersten Teil haben wir <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/netologyru\/blog\/496082\/\">die grundlegenden Unterschiede zwischen Data Scientist und Data Engineer erl\u00e4utert.<\/a><\/noindex>. <\/p>\n<p>In diesem Material sprechen wir dar\u00fcber, \u00fcber welche Kenntnisse und F\u00e4higkeiten Fachleute verf\u00fcgen sollten, welche Ausbildung von Arbeitgebern gesch\u00e4tzt wird, wie die Vorstellungsgespr\u00e4che ablaufen und wie viel Dateningenieure und Datenwissenschaftler verdienen.\u00a0<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Was m\u00fcssen Wissenschaftler und Ingenieure wissen?<\/h2>\n<p>\nDie Fachausbildung f\u00fcr beide Berufe ist Informatik.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Data Engineer und Data Scientist: Was k\u00f6nnen sie und wie viel verdienen sie?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/14e804895cb4eac665c2b8558a5911ba.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nJeder Datenspezialist \u2013 sei es ein Datenwissenschaftler oder Analyst \u2013 muss in der Lage sein, die Richtigkeit seiner Schlussfolgerungen zu beweisen. Dazu ist es notwendig, <b>Statistik und grundlegende Mathematik in Verbindung mit Statistik zu beherrschen.<\/b>.<\/p>\n<p>Maschinenlernen und Datenanalysetools sind in der modernen Welt unverzichtbar. Wenn die gewohnten Werkzeuge nicht verf\u00fcgbar sind, sollte man die F\u00e4higkeit besitzen, <b>sich schnell in neue Tools einzuarbeiten und einfache Skripte zur Automatisierung von Aufgaben zu erstellen.<\/b>.<\/p>\n<p>Es ist wichtig zu betonen, dass ein Datenspezialist die Ergebnisse der Analyse effektiv kommunizieren muss. Dies kann durch <b>Datenvisualisierung<\/b> oder die Ergebnisse durchgef\u00fchrter Forschungen und Hypothesenpr\u00fcfungen unterst\u00fctzt werden. Fachleute m\u00fcssen in der Lage sein, Diagramme und Grafiken zu erstellen, Visualisierungstools zu nutzen und Daten aus Dashboards zu verstehen und zu erkl\u00e4ren.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Data Engineer und Data Scientist: Was k\u00f6nnen sie und wie viel verdienen sie?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/f701a922442a01286c340314861ab343.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nF\u00fcr Dateningenieure stehen drei Hauptbereiche im Vordergrund.<\/p>\n<p><b>Algorithmen und Datenstrukturen<\/b>. Es ist wichtig, Erfahrungen im Programmieren und im Umgang mit grundlegenden Strukturen und Algorithmen zu sammeln:<\/p>\n<ul>\n<li>Algorithmuskomplexit\u00e4tsanalyse,<\/li>\n<li>F\u00e4higkeit, verst\u00e4ndlichen, wartbaren Code zu schreiben,\u00a0<\/li>\n<li>Batchverarbeitung,<\/li>\n<li>Echtzeitverarbeitung.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Datenbanken und Datenspeicher, Business Intelligence<\/b>:<\/p>\n<ul>\n<li>Datenlagerung und -verarbeitung,<\/li>\n<li>Entwurf von integrierten Systemen,<\/li>\n<li>Datenaufnahme,<\/li>\n<li>verteilte Dateisysteme.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Hadoop und Big Data<\/b>. Die Datenmenge w\u00e4chst st\u00e4ndig, und in den n\u00e4chsten 3\u20135 Jahren werden diese Technologien f\u00fcr jeden Ingenieur notwendig sein. Plus:<\/p>\n<ul>\n<li>Data Lakes,<\/li>\n<li>Arbeit mit Cloud-Anbietern.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Maschinelles Lernen<\/b> wird \u00fcberall verwendet werden, und es ist wichtig zu verstehen, welche gesch\u00e4ftlichen Herausforderungen damit gel\u00f6st werden k\u00f6nnen. Es ist nicht notwendig, Modelle erstellen zu k\u00f6nnen (das schaffen Datenwissenschaftler), aber man sollte deren Anwendung und die entsprechenden Anforderungen verstehen.<\/p>\n<h2>Wie viel verdienen Ingenieure und Wissenschaftler?<\/h2>\n<p><\/p>\n<h3>Das Einkommen von Datenverarbeitungsingenieuren.<\/h3>\n<p>\n<b>In der internationalen Praxis<\/b> liegt das Einstiegsgehalt normalerweise bei 100.000 $ pro Jahr und steigt mit der Erfahrung erheblich, laut Glassdoor. Dar\u00fcber hinaus bieten Unternehmen h\u00e4ufig Aktienoptionen und j\u00e4hrliche Boni von 5-15%.<\/p>\n<p><b>In Russland<\/b> 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, au\u00dfer einer absolvierten Ausbildung.<\/p>\n<p>Nach 1-2 Jahren Arbeit liegt der Bereich bei 90-100.000 Rubel.<\/p>\n<p>Der Bereich erh\u00f6ht sich auf 120-160.000 nach 2-5 Jahren. Faktoren wie die Spezialisierung fr\u00fcherer Unternehmen, Projektgr\u00f6\u00dfe, Arbeit mit Big Data und andere kommen hinzu.<\/p>\n<p>Nach 5 Jahren Arbeit ist es einfacher, Stellenangebote in verwandten Abteilungen zu finden oder sich auf so spezialisierte Positionen wie die folgenden zu bewerben:<\/p>\n<ul>\n<li>Architekt oder leitender Entwickler in einer Bank oder Telekommunikation \u2013 etwa 250.000.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Pre-Sales bei dem Anbieter, mit dessen Technologien man am meisten gearbeitet hat \u2013 200.000 plus ein m\u00f6glicher Bonus (1-1,5 Millionen Rubel).\u00a0\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Experten f\u00fcr die Implementierung von Enterprise-Business-Anwendungen wie SAP \u2013 bis zu 350.000.\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> der Marktanalysefirma \u201eNormale Untersuchungen\u201c und der Personalagentur New.HR zeigt, dass Data-Science-Spezialisten im Durchschnitt ein h\u00f6heres Gehalt erhalten als Analysten anderer Fachrichtungen.\u00a0<\/p>\n<p>In Russland liegt das Einstiegsgehalt eines Data Scientists mit weniger als einem Jahr Erfahrung bei 113.000 Rubel.\u00a0<\/p>\n<blockquote><p>Aktuell wird auch die Teilnahme an Schulungsprogrammen als Berufserfahrung ber\u00fccksichtigt.<\/p><\/blockquote>\n<p> Nach 1-2 Jahren kann ein solcher Spezialist bereits bis zu 160.000 verdienen.<\/p>\n<p>F\u00fcr einen Mitarbeiter mit 4-5 Jahren Erfahrung steigt der Bereich auf 310.000.<\/p>\n<h2>Wie Vorstellungsgespr\u00e4che ablaufen<\/h2>\n<p>\nIm Westen suchen Absolventen von beruflichen Ausbildungsprogrammen im Durchschnitt 5 Wochen nach Abschluss des Trainings ihr erstes Vorstellungsgespr\u00e4ch. Etwa 85% finden innerhalb von 3 Monaten eine Stelle.<\/p>\n<p>Der Prozess der Vorstellungsgespr\u00e4che f\u00fcr Dateningenieure und Data Scientists unterscheidet sich praktisch nicht. Er besteht normalerweise aus f\u00fcnf Phasen.<\/p>\n<p><b>Zusammenfassung<\/b>. Bewerber mit nicht-fachbezogener vorheriger Erfahrung (z.B. aus dem Marketing) m\u00fcssen f\u00fcr jedes Unternehmen ein detailliertes Bewerbungsschreiben vorbereiten oder Empfehlungen von einem Vertreter dieses Unternehmens haben.<\/p>\n<p><b>Technisches Screening<\/b>. 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.<\/p>\n<p><b>HR-Interview<\/b>. Kann telefonisch stattfinden. In diesem Schritt wird der Kandidat auf allgemeine Angemessenheit und Kommunikationsf\u00e4higkeit \u00fcberpr\u00fcft.<\/p>\n<p><b>Technisches Vorstellungsgespr\u00e4ch<\/b>. Meistens findet es pers\u00f6nlich statt. In verschiedenen Unternehmen variiert das Niveau der Positionen im Stellenplan und die Bezeichnungen k\u00f6nnen unterschiedlich sein. Deshalb werden in diesem Schritt spezifisch die Fachkenntnisse \u00fcberpr\u00fcft.<\/p>\n<p><b>Interview mit dem technischen Direktor \/ Hauptarchitekten<\/b>. Ingenieur und Data Scientist sind strategische Positionen und f\u00fcr viele Unternehmen zudem neu. Es ist wichtig, dass der potenzielle Kollege dem Vorgesetzten gef\u00e4llt und \u00e4hnliche Ansichten hat.<\/p>\n<h2>Was f\u00fcr den Karriereaufstieg von Data Scientists und Ingenieuren hilfreich ist<\/h2>\n<p>\nEs sind viele neue Tools zur Datenverarbeitung verf\u00fcgbar. Nur wenige verstehen sich in allen gleich gut.\u00a0<\/p>\n<p>Viele Unternehmen sind nicht bereit, Mitarbeiter ohne Berufserfahrung einzustellen. Kandidaten mit einer minimalen Basis und Grundkenntnissen der g\u00e4ngigen Tools k\u00f6nnen jedoch relevante Erfahrungen sammeln, wenn sie sich selbstst\u00e4ndig weiterbilden und entwickeln.<\/p>\n<h3>N\u00fctzliche Eigenschaften f\u00fcr Data Engineers und Data Scientists<\/h3>\n<p>\n<b>Wille und F\u00e4higkeit zu lernen<\/b>. 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.<\/p>\n<p><b>Streben nach Automatisierung von Routineprozessen<\/b>. Das ist wichtig, nicht nur f\u00fcr die Produktivit\u00e4t, sondern auch f\u00fcr die Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualit\u00e4t und der Schnelligkeit der Lieferung an den Verbraucher.<\/p>\n<p><b>Aufmerksamkeit und Verst\u00e4ndnis f\u00fcr \u201ewas unter der Haube\u201c der Prozesse steckt<\/b>. Ein Spezialist, der Erfahrung hat und die Prozesse genau kennt, wird Probleme schneller l\u00f6sen.<\/p>\n<p>Neben hervorragenden Kenntnissen in Algorithmen, Datenstrukturen und Pipelines muss man <b>lernen, produktorientiert zu denken<\/b> \u2014 die Architektur und die Gesch\u00e4ftsentscheidung als ein Gesamtbild zu sehen.\u00a0<\/p>\n<p>Zum Beispiel ist es n\u00fctzlich, einen bekannten Dienst auszuw\u00e4hlen und daf\u00fcr eine Datenbank zu entwerfen. Dann sollte man dar\u00fcber nachdenken, wie man ETL und DW entwickeln kann, die sie mit Daten f\u00fcllen, welche Verbraucher es geben wird und welche Informationen f\u00fcr sie wichtig sind, sowie wie die K\u00e4ufer mit den Anwendungen interagieren: zur Jobsuche, f\u00fcr Dating, zum Mietwagen, f\u00fcr Podcasts, Bildungsplattform. <\/p>\n<blockquote><p>Die Positionen des Analysten, Data Scientists und Ingenieurs sind sehr \u00e4hnlich, sodass der Wechsel von einem Bereich zum anderen schneller erfolgen kann als in anderen Branchen.<\/p><\/blockquote>\n<p>In jedem Fall wird es f\u00fcr Personen mit einem IT-Hintergrund einfacher sein als f\u00fcr diejenigen, die keinen haben. Im Durchschnitt wechseln motivierte Erwachsenen alle 1,5\u20122 Jahre den Beruf. Es f\u00e4llt denjenigen leichter, die in einer Gruppe mit einem Mentor lernen, im Vergleich zu denen, die sich nur auf offene Quellen verlassen.<\/p>\n<h2>Von der Redaktion von Netology<\/h2>\n<p>\nWenn Sie sich f\u00fcr die Berufe Data Engineer oder Data Scientist interessieren, 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>Der 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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