{"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\/es\/blog\/administrirovanie\/data-engineer-i-data-scientist-chto-umeyut-i-skolko-zarabatyvayut","title":{"rendered":"Ingeniero de datos y cient\u00edfico de datos: qu\u00e9 saben hacer y cu\u00e1nto ganan","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Junto a Elena Gerasimova, directora de la facultad \u00ab<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 y anal\u00edtica<\/a><\/noindex>\u00bb en Netology, continuamos investigando c\u00f3mo interact\u00faan entre s\u00ed y cu\u00e1les son las diferencias entre el cient\u00edfico de datos y el ingeniero de datos.<\/p>\n<p>En la primera parte hablamos <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/netologyru\/blog\/496082\/\">de las principales diferencias entre el cient\u00edfico de datos y el ingeniero de datos<\/a><\/noindex>. <\/p>\n<p>En este material, discutiremos qu\u00e9 conocimientos y habilidades deben tener los especialistas, qu\u00e9 educaci\u00f3n valoran los empleadores, c\u00f3mo se llevan a cabo las entrevistas, as\u00ed como cu\u00e1nto ganan los ingenieros de datos y los cient\u00edficos de datos.\u00a0<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Qu\u00e9 deben saber los cient\u00edficos y los ingenieros<\/h2>\n<p>\nLa educaci\u00f3n espec\u00edfica para ambos especialistas es Ciencias de la Computaci\u00f3n.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Ingeniero de datos y cient\u00edfico de datos: qu\u00e9 saben hacer y cu\u00e1nto ganan\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/14e804895cb4eac665c2b8558a5911ba.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nCualquier especialista en datos, ya sea cient\u00edfico de datos o analista, debe ser capaz de demostrar la validez de sus conclusiones. Para ello, es imprescindible conocer <b>estad\u00edstica y matem\u00e1ticas b\u00e1sicas relacionadas con la estad\u00edstica<\/b>.<\/p>\n<p>El aprendizaje autom\u00e1tico y las herramientas de an\u00e1lisis de datos son indispensables en el mundo actual. Si las herramientas habituales no est\u00e1n disponibles, es necesario tener habilidades <b>para aprender r\u00e1pidamente nuevas herramientas, crear scripts sencillos para automatizar tareas<\/b>.<\/p>\n<p>Es importante se\u00f1alar que un especialista en datos debe comunicar de manera efectiva los resultados del an\u00e1lisis. Para ello, le ayudar\u00e1 <b>la visualizaci\u00f3n de datos<\/b> o los resultados de investigaciones realizadas y la verificaci\u00f3n de hip\u00f3tesis. Los especialistas deben ser capaces de crear diagramas y gr\u00e1ficos, utilizar herramientas de visualizaci\u00f3n y comprender y aclarar los datos de los paneles.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Ingeniero de datos y cient\u00edfico de datos: qu\u00e9 saben hacer y cu\u00e1nto ganan\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/f701a922442a01286c340314861ab343.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nPara el ingeniero de datos, tres \u00e1reas son clave.<\/p>\n<p><b>Algoritmos y estructuras de datos<\/b>. Es importante practicar la escritura de c\u00f3digo y el uso de estructuras y algoritmos b\u00e1sicos:<\/p>\n<ul>\n<li>an\u00e1lisis de la complejidad de los algoritmos,<\/li>\n<li>capacidad para escribir c\u00f3digo claro y mantenible,\u00a0<\/li>\n<li>procesamiento por lotes,<\/li>\n<li>procesamiento en tiempo real.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Bases de datos y almacenamiento de datos, Inteligencia Empresarial<\/b>:<\/p>\n<ul>\n<li>almacenamiento y procesamiento de datos,<\/li>\n<li>dise\u00f1o de sistemas integrales,<\/li>\n<li>Ingesta de datos,<\/li>\n<li>sistemas de archivos distribuidos.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Hadoop y Big Data<\/b>. La cantidad de datos sigue aumentando, y en un horizonte de 3 a 5 a\u00f1os, estas tecnolog\u00edas se volver\u00e1n necesarias para cada ingeniero. Adem\u00e1s:<\/p>\n<ul>\n<li>Lagos de datos,<\/li>\n<li>trabajo con proveedores de la nube.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Aprendizaje autom\u00e1tico<\/b> se utilizar\u00e1 en todas partes y es importante entender qu\u00e9 problemas comerciales ayudar\u00e1 a resolver. No es necesario saber dise\u00f1ar modelos (eso lo har\u00e1n los cient\u00edficos de datos), pero hay que comprender su aplicaci\u00f3n y los requisitos correspondientes.<\/p>\n<h2>Cu\u00e1nto ganan los ingenieros y cient\u00edficos de datos<\/h2>\n<p><\/p>\n<h3>Ingresos de ingenieros en procesamiento de datos<\/h3>\n<p>\n<b>En la pr\u00e1ctica internacional<\/b> el salario inicial suele ser de $100,000 al a\u00f1o y aumenta significativamente con la experiencia, seg\u00fan datos de Glassdoor. Adem\u00e1s, las empresas a menudo ofrecen opciones sobre acciones y bonos anuales del 5 al 15%.<\/p>\n<p><b>En Rusia<\/b> al inicio de la carrera, el salario no suele ser inferior a 50,000 rublos en las regiones y 80,000 en Mosc\u00fa. En esta etapa no se requiere experiencia, aparte de la formaci\u00f3n completada.<\/p>\n<p>Despu\u00e9s de 1 o 2 a\u00f1os de trabajo, el rango es de 90 a 100 mil rublos.<\/p>\n<p>El rango aumenta a 120-160 mil despu\u00e9s de 2 a 5 a\u00f1os. Se a\u00f1aden factores como la especializaci\u00f3n de empresas anteriores, el tama\u00f1o de los proyectos, la experiencia con big data y otros.<\/p>\n<p>Despu\u00e9s de 5 a\u00f1os de experiencia, es m\u00e1s f\u00e1cil buscar vacantes en departamentos relacionados o postularse para posiciones especializadas, como:<\/p>\n<ul>\n<li>Arquitecto o desarrollador principal en un banco o telecomunicaciones \u2014 alrededor de 250 mil.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Pre-Sales en el proveedor con el que trabajaste m\u00e1s estrechamente \u2014 200 mil m\u00e1s un posible bono (1-1.5 millones de rublos).\u00a0\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Expertos en implementaci\u00f3n de aplicaciones empresariales como SAP \u2014 hasta 350 mil.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h3>Ingresos de cient\u00edficos de datos<\/h3>\n<p>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/vacancy.newhr.ru\/data\/data\/salary\/Normalresearch.ru_Analysts_2019.pdf\">Investigaci\u00f3n<\/a><\/noindex> el estudio del mercado de analistas de la empresa 'Investigaciones Normales' y de la agencia de reclutamiento New.HR muestra que los especialistas en Data Science reciben, en promedio, un salario m\u00e1s alto que los analistas de otras especialidades.\u00a0<\/p>\n<p>En Rusia, el salario inicial de un cient\u00edfico de datos con hasta un a\u00f1o de experiencia es de al menos 113 mil rublos.\u00a0<\/p>\n<blockquote><p>La experiencia laboral ahora tambi\u00e9n incluye la finalizaci\u00f3n de programas de formaci\u00f3n.<\/p><\/blockquote>\n<p> Despu\u00e9s de 1 o 2 a\u00f1os, tal especialista ya puede ganar hasta 160 mil.<\/p>\n<p>Para un empleado con 4 a 5 a\u00f1os de experiencia, el rango aumenta hasta 310 mil.<\/p>\n<h2>C\u00f3mo son las entrevistas<\/h2>\n<p>\nEn Occidente, los graduados de programas de formaci\u00f3n profesional suelen pasar su primera entrevista en promedio 5 semanas despu\u00e9s de finalizar sus estudios. Alrededor del 85% encuentra trabajo en 3 meses.<\/p>\n<p>El proceso de entrevistas para vacantes de ingeniero de datos y cient\u00edfico de datos pr\u00e1cticamente no se diferencia. Por lo general, consta de cinco etapas.<\/p>\n<p><b>Curr\u00edculum<\/b>A los candidatos con experiencia previa no relacionada (por ejemplo, en marketing) se les requiere preparar una carta de presentaci\u00f3n detallada para cada empresa o tener recomendaciones de un representante de dicha empresa.<\/p>\n<p><b>Cribado t\u00e9cnico<\/b>Generalmente se realiza por tel\u00e9fono. Consiste en una o dos preguntas complejas y tantas preguntas sencillas sobre el stack actual del empleador.<\/p>\n<p><b>Entrevista de recursos humanos<\/b>Puede realizarse por tel\u00e9fono. En esta etapa se eval\u00faa la adecuaci\u00f3n general del candidato y su capacidad de comunicaci\u00f3n.<\/p>\n<p><b>Entrevista t\u00e9cnica<\/b>Por lo general, se lleva a cabo de manera presencial. El nivel de los puestos en el organigrama var\u00eda entre las diferentes empresas, y las posiciones pueden tener diferentes nombres. Por lo tanto, en esta etapa se eval\u00faan espec\u00edficamente los conocimientos t\u00e9cnicos.<\/p>\n<p><b>Entrevista con el director t\u00e9cnico \/ arquitecto principal<\/b>El ingeniero y el cient\u00edfico de datos son posiciones estrat\u00e9gicas, y para muchas empresas son adem\u00e1s nuevas. Es importante que el colega potencial aguante las expectativas del gerente y coincida con \u00e9l en su visi\u00f3n.<\/p>\n<h2>Lo que ayudar\u00e1 a los cient\u00edficos de datos e ingenieros en su crecimiento profesional<\/h2>\n<p>\nHan surgido bastantes nuevas herramientas para trabajar con datos. Y son pocos los que dominan todas ellas de la misma manera.\u00a0<\/p>\n<p>Muchas empresas no est\u00e1n dispuestas a contratar empleados sin experiencia laboral. Sin embargo, los candidatos con una base m\u00ednima y conocimiento de las herramientas m\u00e1s populares pueden adquirir la experiencia necesaria si se capacitan y desarrollan de manera aut\u00f3noma.<\/p>\n<h3>Cualidades \u00fatiles para un ingeniero de datos y un cient\u00edfico de datos<\/h3>\n<p>\n<b>El deseo y la habilidad para aprender<\/b>No es necesario apresurarse por conseguir experiencia o cambiar de trabajo por una nueva herramienta, pero es importante estar dispuesto a cambiar a un nuevo campo.<\/p>\n<p><b>La ambici\u00f3n por automatizar procesos rutinarios<\/b>Esto es importante no solo para la productividad, sino tambi\u00e9n para mantener la alta calidad de los datos y la rapidez de su entrega al consumidor.<\/p>\n<p><b>Atenci\u00f3n y comprensi\u00f3n de \"qu\u00e9 hay debajo del cap\u00f3\" de los procesos<\/b>El especialista que tiene experiencia y un conocimiento profundo de los procesos resolver\u00e1 m\u00e1s r\u00e1pido el problema.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s de un excelente conocimiento de algoritmos, estructuras de datos y pipelines, es necesario <b>aprender a pensar en t\u00e9rminos de productos<\/b> \u2014 ver la arquitectura y la soluci\u00f3n empresarial como un todo.\u00a0<\/p>\n<p>Por ejemplo, es \u00fatil tomar cualquier servicio conocido y crear una base de datos para \u00e9l. Luego, pensar en c\u00f3mo desarrollar ETL y DW que la llenen con datos, cu\u00e1les ser\u00e1n los consumidores y qu\u00e9 es importante que sepan sobre los datos, as\u00ed como c\u00f3mo interact\u00faan los compradores con las aplicaciones: para buscar trabajo y citas, alquiler de coches, aplicaci\u00f3n de podcasts, plataforma educativa. <\/p>\n<blockquote><p>Las posiciones de analista, cient\u00edfico de datos e ingeniero son muy cercanas, por lo que el cambio de un campo a otro puede hacerse m\u00e1s r\u00e1pido que en otras \u00e1reas.<\/p><\/blockquote>\n<p>En cualquier caso, a quienes tienen un fondo de TI les resultar\u00e1 m\u00e1s f\u00e1cil que a aquellos que no lo tienen. En promedio, las personas adultas y motivadas cambian de carrera y sienten la necesidad de aprender cada 1.5-2 a\u00f1os. Les resulta m\u00e1s f\u00e1cil a quienes estudian en grupo y con un mentor, en comparaci\u00f3n con aquellos que solo se basan en fuentes abiertas.<\/p>\n<h2>De la redacci\u00f3n de Netology<\/h2>\n<p>\nSi est\u00e1s interesado en la profesi\u00f3n de Data Engineer o Data Scientist, te invitamos a explorar los programas de nuestros cursos:<\/p>\n<ul>\n<li>La profesi\u00f3n de \u201c<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>La profesi\u00f3n de \u201c<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>Curso \u00ab<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\">Analista de datos<\/a><\/noindex>\u00bb.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Fuente: <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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