{"id":90698,"date":"2020-08-05T01:42:04","date_gmt":"2020-08-04T23:42:04","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/bystryj-start-i-nizkij-potolok-chto-zhdet-molodyh-data-science-speczialistov-na-rynke-truda"},"modified":"2020-08-05T01:42:04","modified_gmt":"2020-08-04T23:42:04","slug":"bystryj-start-i-nizkij-potolok-chto-zhdet-molodyh-data-science-speczialistov-na-rynke-truda","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/bystryj-start-i-nizkij-potolok-chto-zhdet-molodyh-data-science-speczialistov-na-rynke-truda","title":{"rendered":"Schneller Einstieg und niedrige Einstiegsh\u00fcrden. Was erwartet junge Data Science-Spezialisten auf dem Arbeitsmarkt?","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Laut Studien von HeadHunter und Mail.ru \u00fcbersteigt die Nachfrage nach Fachkr\u00e4ften im Bereich Data Science das Angebot, aber selbst so haben es junge Fachkr\u00e4fte nicht immer leicht, einen Job zu finden. Wir erkl\u00e4ren, was Absolventen von Kursen fehlt und wo man lernen kann, wenn man eine gro\u00dfe Karriere im Bereich Data Science anstrebt.<\/p>\n<blockquote><p>\u201eSie kommen und denken, dass sie jetzt 500k pro Sekunde verdienen werden, weil sie die Namen von Frameworks kennen und wissen, wie man in zwei Zeilen ein Modell startet.\u201c<\/p><\/blockquote>\n<p>\n<b>Emil Mageramow<\/b> leitet eine Gruppe f\u00fcr computergest\u00fctzte Chemie bei der Firma biocad und sieht in Vorstellungsgespr\u00e4chen, dass den Bewerbern das systematische Verst\u00e4ndnis f\u00fcr den Beruf fehlt. Sie beenden die Kurse, kommen mit gut ausgepr\u00e4gtem Python und SQL, k\u00f6nnen in zwei Sekunden Hadoop oder Spark hochfahren und eine Aufgabe nach einem klaren Lastenheft ausf\u00fchren. Aber einen Schritt zur Seite \u2013 das geht schon nicht mehr. Dabei erwarten Arbeitgeber genau diese Flexibilit\u00e4t von ihren Fachkr\u00e4ften im Bereich Data Science.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h3>Was passiert auf dem Markt f\u00fcr Data Science<\/h3>\n<p>\nDie Kompetenzen junger Fachkr\u00e4fte spiegeln die Lage auf dem Arbeitsmarkt wider. Hier \u00fcbersteigt die Nachfrage das Angebot erheblich, weshalb verzweifelte Arbeitgeber oft bereit sind, ganz unerfahrene Fachkr\u00e4fte einzustellen und sie nach ihren Bed\u00fcrfnissen auszubilden. Diese Option funktioniert, wenn es im Team bereits einen erfahrenen Teamleiter gibt, der die Ausbildung des Juniors \u00fcbernimmt.<\/p>\n<p>Laut einer Studie von HeadHunter und Mail.ru geh\u00f6ren Datenanalysten zu den gefragtesten Fachleuten auf dem Markt:<\/p>\n<ul>\n<li>Im Jahr 2019 gab es 9,6-mal mehr Stellenangebote im Bereich Datenanalyse und 7,2-mal mehr im Bereich maschinelles Lernen als im Jahr 2015.<\/li>\n<li>Verglichen mit 2018 stieg die Anzahl der Stellenangebote f\u00fcr Datenanalysten um das 1,4-Fache und f\u00fcr maschinelles Lernen um das 1,3-Fache.<\/li>\n<li>38% der offenen Stellen entfallen auf IT-Unternehmen, 29% auf Unternehmen aus dem Finanzsektor und 9% auf Dienstleistungen f\u00fcr Unternehmen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDie Situation wird durch zahlreiche Online-Schulen angeheizt, die genau diese Junioren ausbilden. Das Training dauert in der Regel drei bis sechs Monate, in denen die Sch\u00fcler die Hauptwerkzeuge auf einem grundlegenden Niveau erlernen: Python, SQL, Datenanalyse, Git und Linux. Am Ende steht der klassische Junior: Er kann eine spezifische Aufgabe l\u00f6sen, hat jedoch noch Schwierigkeiten, das Problem zu verstehen und die Aufgabe selbst zu formulieren. Der hohe Bedarf an Fachkr\u00e4ften und der Hype um den Beruf f\u00fchren jedoch oft zu hohen Ambitionen und Gehaltsforderungen.<\/p>\n<blockquote><p>Leider l\u00e4uft ein Vorstellungsgespr\u00e4ch im Bereich Data Science derzeit oft so ab: Der Bewerber erz\u00e4hlt, dass er ein paar Bibliotheken ausprobiert hat, kann jedoch nicht auf die Fragen beantworten, wie genau die Algorithmen funktionieren, und fragt dann nach 200, 300, 400 Tausend Rubel im Monat netto.<\/p>\n<p>Aufgrund der Vielzahl von Werbeslogans wie \"Jeder kann Datenanalyst werden\", \"Lerne maschinelles Lernen innerhalb von drei Monaten und fang an, viel Geld zu verdienen\" und dem Drang nach schnellem Geld str\u00f6mt eine riesige Zahl oberfl\u00e4chlicher Kandidaten ohne systematische Ausbildung in unser Feld.<\/p>\n<p><b>Wiktor Kantor<\/b><br \/>\nChief Data Scientist bei MTS<\/p><\/blockquote>\n<p><\/p>\n<h3>Wen erwarten Arbeitgeber?<\/h3>\n<p>\nJeder Arbeitgeber w\u00fcnscht sich, dass seine Junior-Mitarbeiter ohne st\u00e4ndige Kontrolle arbeiten k\u00f6nnen und sich unter der Anleitung von Teamleitern weiterentwickeln. Daf\u00fcr sollte der Neue sofort die ben\u00f6tigten Werkzeuge beherrschen, um aktuelle Aufgaben zu l\u00f6sen, und \u00fcber eine ausreichende theoretische Basis verf\u00fcgen, um schrittweise eigene L\u00f6sungen vorzuschlagen und komplexeren Aufgaben zu begegnen.<\/p>\n<p>Die Verf\u00fcgbarkeit von Werkzeugen f\u00fcr Neulinge auf dem Markt ist insgesamt recht gut. Kurzzeitkurse erm\u00f6glichen es, diese schnell zu erlernen und mit der Arbeit zu beginnen.<\/p>\n<p>Laut einer Umfrage von HeadHunter und Mail.ru ist die gefragteste F\u00e4higkeit die Beherrschung von Python. Sie wird in 45% der Stellenangebote f\u00fcr Datenanalysten und in 51% der Stellenangebote im Bereich des maschinellen Lernens erw\u00e4hnt.<\/p>\n<p>Arbeitgeber m\u00f6chten au\u00dferdem, dass Datenanalysten SQL (23%) verstehen, Kenntnisse in Data Mining (19%), mathematischer Statistik (11%) und F\u00e4higkeiten im Umgang mit gro\u00dfen Datenmengen (10%) haben.<\/p>\n<p>Arbeitgeber, die nach Spezialisten im Bereich des maschinellen Lernens suchen, erwarten neben Kenntnissen in Python auch F\u00e4higkeiten in C++ (18%), SQL (15%), Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen (13%) und Linux (11%).<\/p>\n<p>Wenn die Junior-Experten mit den Werkzeugen gut zurechtkommen, stehen ihre Vorgesetzten vor einem anderen Problem. Die meisten Absolventen von Kursen haben kein tiefes Verst\u00e4ndnis des Berufs, was es neuen Mitarbeitern schwer macht, Fortschritte zu erzielen.<\/p>\n<blockquote><p>Ich suche derzeit Spezialisten f\u00fcr maschinelles Lernen f\u00fcr mein Team. Dabei stelle ich fest, dass viele Kandidaten zwar bestimmte Data-Science-Werkzeuge beherrschen, ihnen jedoch das tiefere Verst\u00e4ndnis der theoretischen Grundlagen fehlt, um neue L\u00f6sungen zu entwickeln.<\/p>\n<p><b>Emil Mageramow<\/b><br \/>\nLeiter der Abteilung f\u00fcr Rechenchemie, Biocad\n<\/p><\/blockquote>\n<p> Die Struktur und Dauer der Kurse erm\u00f6glichen es nicht, das erforderliche Niveau zu erreichen. Oft fehlt den Absolventen genau das, was wir als Soft Skills bezeichnen, die normalerweise in Stellenanzeigen \u00fcbersehen werden. Ehrlich gesagt, wer von uns w\u00fcrde sagen, dass er kein systematisches Denken oder den Wunsch hat, sich weiterzuentwickeln? Im Kontext eines Data-Science-Spezialisten handelt es sich jedoch um eine tiefere Thematik. Um sich weiterzuentwickeln, ist ein starkes Fundament in Theorie und Wissenschaft erforderlich, das nur durch eine l\u00e4ngere Ausbildung, zum Beispiel an einer Universit\u00e4t, m\u00f6glich ist.<\/p>\n<blockquote><p>Viel h\u00e4ngt von der Person ab: Wenn ein Teilnehmer eines dreimonatigen Intensivkurses bei starken Lehrern mit Erfahrung als Teamleiter in Top-Unternehmen \u00fcber eine gute Basis in Mathematik und Programmierung verf\u00fcgt, sich mit allen Kursinhalten auseinandersetzt und \"wie ein Schwamm aufsaugt\", wie man in der Schule sagt, gibt es sp\u00e4ter keine Probleme mit diesem Mitarbeiter. Aber 90-95 % der Menschen m\u00fcssen, um etwas dauerhaft zu lernen, zehnmal mehr lernen und das systematisch \u00fcber mehrere Jahre hinweg tun. Das macht Masterprogramme in Datenanalyse zu einer hervorragenden M\u00f6glichkeit, ein solides Wissensfundament zu erlangen, mit dem man sich sowohl in Vorstellungsgespr\u00e4chen nicht sch\u00e4men muss als auch die Arbeit erheblich einfacher wird.<\/p>\n<p><b>Wiktor Kantor<\/b><br \/>\nChief Data Scientist bei MTS<\/p><\/blockquote>\n<h3>Wo man lernen kann, um einen Job in Data Science zu finden<\/h3>\n<p>\nEs gibt viele gute Kurse zum Thema Data Science, und es ist nicht schwierig, eine Grundausbildung zu erhalten. Wichtig ist jedoch, die Ausrichtung dieser Ausbildung zu verstehen. Verf\u00fcgt der Kandidat bereits \u00fcber einen soliden technischen Hintergrund, sind intensive Kurse genau das Richtige. Eine Person wird die Werkzeuge beherrschen, schnell im Job Fu\u00df fassen, weil sie bereits wie ein Mathematiker denkt, Probleme erkennt und Aufgaben formuliert. Fehlt dieser Hintergrund, wird man nach dem Kurs ein guter Ausf\u00fchrer sein, jedoch mit begrenzten M\u00f6glichkeiten zur Weiterentwicklung.<\/p>\n<blockquote><p>Wenn Sie vor der kurzfristigen Aufgabe stehen, die Berufung zu wechseln oder eine Stelle in diesem Bereich zu finden, dann sind f\u00fcr Sie systematische, kurze Kurse geeignet, die schnell einen minimalen Satz technischer F\u00e4higkeiten vermitteln, damit Sie sich f\u00fcr eine Einstiegsposition in diesem Bereich qualifizieren k\u00f6nnen.<\/p>\n<p><b>Ivan Jamshchikov<\/b><br \/>\nAkademischer Direktor des Online-Masterprogramms \u201eDatenwissenschaft\u201c<\/p><\/blockquote>\n<p>Das Problem mit Kursen liegt darin, dass sie schnelle, aber minimale Fortschritte bieten. Man springt f\u00f6rmlich in den Beruf und erreicht rasch eine Blockade. Um langfristig in der Profession zu bleiben, ist es n\u00f6tig, von Anfang an eine solide Basis mit einem langfristigen Programm, wie zum Beispiel einem Masterstudium, zu legen.<\/p>\n<blockquote><p>Eine h\u00f6here Ausbildung ist sinnvoll, wenn Sie langfristig Interesse an diesem Bereich haben. Sie streben nicht danach, so schnell wie m\u00f6glich in den Job einzusteigen, und m\u00f6chten kein berufliches Limit erreichen. Zudem m\u00f6chten Sie nicht mit Wissens- und F\u00e4higkeitsmangel oder einem unzureichenden Verst\u00e4ndnis f\u00fcr das Gesamtsystem konfrontiert werden, in dem innovative Produkte entwickelt werden. Daf\u00fcr ist eine h\u00f6here Ausbildung notwendig, die nicht nur die erforderlichen technischen F\u00e4higkeiten vermittelt, sondern auch Ihr Denken anders strukturiert und Ihnen hilft, eine langfristige Vision f\u00fcr Ihre Karriere zu entwickeln.<\/p>\n<p><b>Ivan Jamshchikov<\/b><br \/>\nAkademischer Direktor des Online-Masterprogramms \u201eDatenwissenschaft\u201c\n<\/p><\/blockquote>\n<p>Das Fehlen eines beruflichen Limits ist der gr\u00f6\u00dfte Vorteil eines Masterprogramms. In zwei Jahren erh\u00e4lt der Teilnehmer eine umfassende theoretische Grundlage. So sieht das erste Semester im Data Science Programm der NITU \u201eMISIS\u201c aus:<\/p>\n<ul>\n<li>Einf\u00fchrung in Data Science. 2 Wochen.<\/li>\n<li>Grundlagen der Datenanalyse. Datenverarbeitung. 2 Wochen<\/li>\n<li>Maschinenlernen. Datenvorverarbeitung. 2 Wochen<\/li>\n<li>EDA. Explorative Datenanalyse. 3 Wochen<\/li>\n<li>Wichtige Algorithmen des Maschinenlernens. Teil 1 + Teil 2 (6 Wochen)<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDabei kann man parallel auch praktische Erfahrungen im Job sammeln. Nichts hindert daran, eine Junior-Position zu \u00fcbernehmen, sobald der Student die erforderlichen Werkzeuge beherrscht. Im Gegensatz zu einem Absolventen der Kurse stoppt ein Master sein Lernen nicht, sondern vertieft sich weiter in den Beruf. Dies erm\u00f6glicht eine ungehinderte Entwicklung im Bereich Data Science in der Zukunft.<\/p>\n<blockquote><p>Auf der Website der Nationalen Wissenschafts- und Technologiestiftung \"MISiS\" finden <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/data.misis.ru\/?utm_source=habr&amp;utm_medium=st&amp;utm_campaign=hhmail&amp;utm_term=statiahh&amp;utm_content=2707#dayopendoor\">Tage der offenen T\u00fcr und Webinare<\/a><\/noindex> f\u00fcr diejenigen, die im Bereich Data Science arbeiten m\u00f6chten. Vertreter der NITU \"MISiS\", SkillFactory, HeadHunter, Facebook, Mail.ru Group und Yandex erz\u00e4hlen \u00fcber das Wichtigste:<\/p>\n<ul>\n<li>\"Wie finde ich meinen Platz in der Data Science?\"<\/li>\n<li>\"Kann man von Grund auf Data Scientist werden?\"<\/li>\n<li>\"Wird es in 2-5 Jahren weiterhin Bedarf an Data Scientists geben?\"<\/li>\n<li>\"An welchen Aufgaben arbeiten Data Science Spezialisten?\"<\/li>\n<li>\"Wie baue ich eine Karriere in der Data Science auf?\"<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nOnline-Lernen, staatlich anerkanntes Diplom. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/data.misis.ru\/?utm_source=habr&amp;utm_medium=st&amp;utm_campaign=hhmail&amp;utm_term=statiahh&amp;utm_content=2707\">Bewerbungen f\u00fcr das Programm<\/a><\/noindex> Anmeldungen bis <b>10. August<\/b>.<\/p><\/blockquote>\n<p>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/513566\/\">habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041f\u043e \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c HeadHunter \u0438 Mail.ru \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043d\u0430 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 Data Science \u043f\u0440\u0435\u0432\u044b\u0448\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043d\u043e \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0442\u0430\u043a \u043c\u043e\u043b\u043e\u0434\u044b\u043c \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0443\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443. \u0420\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c, \u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0445\u0432\u0430\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u0433\u0434\u0435 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0442\u0435\u043c, \u043a\u0442\u043e \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u044c\u0435\u0440\u0443 \u0432 Data Science. \u00ab\u041e\u043d\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0438 \u0434\u0443\u043c\u0430\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0437\u0430\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c 500\u043a \u0432 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0443, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u044e\u0442 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[688],"tags":[],"class_list":["post-90698","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-administrirovanie"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO 5.0.0.1 - 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