{"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\/es\/blog\/administrirovanie\/bystryj-start-i-nizkij-potolok-chto-zhdet-molodyh-data-science-speczialistov-na-rynke-truda","title":{"rendered":"Inicio r\u00e1pido y bajo techo. Lo que espera a los j\u00f3venes especialistas en Ciencia de Datos en el mercado laboral","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Seg\u00fan investigaciones de HeadHunter y Mail.ru, la demanda de especialistas en Data Science supera la oferta, pero incluso as\u00ed, a los j\u00f3venes profesionales no siempre les resulta f\u00e1cil encontrar trabajo. Hablamos sobre lo que les falta a los graduados de los cursos y d\u00f3nde estudiar aquellos que planean una gran carrera en Data Science.<\/p>\n<blockquote><p>\u00abVienen y piensan que ahora ganar\u00e1n 500k en un segundo, porque saben los nombres de los frameworks y c\u00f3mo lanzar un modelo en dos l\u00edneas\u00bb<\/p><\/blockquote>\n<p>\n<b>Emil Maquerremov<\/b> dirige un grupo de servicios de qu\u00edmica computacional en la empresa biocad y en las entrevistas se enfrenta a que los candidatos no tienen una comprensi\u00f3n sistem\u00e1tica de la profesi\u00f3n. Terminan los cursos, vienen con un buen dominio de Python y SQL, pueden levantar Hadoop o Spark en 2 segundos, y realizar tareas seg\u00fan un T\u00e9rmino de Referencia claro. Pero un paso al lado \u2014 ya no pueden. Sin embargo, precisamente esa flexibilidad en las soluciones es lo que los empleadores esperan de sus especialistas en Data Science.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h3>Qu\u00e9 est\u00e1 pasando en el mercado de Data Science<\/h3>\n<p>\nLas competencias de los j\u00f3venes profesionales reflejan la situaci\u00f3n en el mercado laboral. Aqu\u00ed la demanda supera significativamente a la oferta, por lo que los empleadores desesperados a menudo est\u00e1n realmente dispuestos a contratar a especialistas completamente inexpertos y formarlos seg\u00fan sus necesidades. Es una opci\u00f3n viable, pero solo si ya hay un team lead experimentado en el equipo, que se haga cargo de la formaci\u00f3n del junior.<\/p>\n<p>Seg\u00fan un estudio de HeadHunter y Mail.ru, los especialistas en an\u00e1lisis de datos son uno de los m\u00e1s demandados en el mercado:<\/p>\n<ul>\n<li>En 2019, el n\u00famero de vacantes en el campo del an\u00e1lisis de datos aument\u00f3 9,6 veces, y en el \u00e1rea de aprendizaje autom\u00e1tico, en 7,2 veces, en comparaci\u00f3n con 2015.<\/li>\n<li>En comparaci\u00f3n con 2018, el n\u00famero de vacantes para especialistas en an\u00e1lisis de datos aument\u00f3 1,4 veces, mientras que en aprendizaje autom\u00e1tico aument\u00f3 1,3 veces.<\/li>\n<li>El 38% de las vacantes abiertas pertenecen a empresas de TI, el 29% a empresas del sector financiero, y el 9% al \u00e1mbito de servicios empresariales.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nLa situaci\u00f3n es alimentada por numerosas escuelas en l\u00ednea que preparan a los llamados juniors. Principalmente, la formaci\u00f3n dura de tres a seis meses, durante los cuales los estudiantes logran dominar a nivel b\u00e1sico las principales herramientas: Python, SQL, an\u00e1lisis de datos, Git y Linux. Al final, se obtiene un cl\u00e1sico junior: puede resolver una tarea espec\u00edfica, pero a\u00fan no puede comprender el problema y formular la tarea de manera independiente. Sin embargo, la alta demanda de especialistas y el hype alrededor de la profesi\u00f3n a menudo generan altas ambiciones y expectativas salariales.<\/p>\n<blockquote><p>Desafortunadamente, la entrevista de Data Science suele verse as\u00ed: el candidato dice que ha intentado utilizar un par de bibliotecas, no puede responder a las preguntas sobre c\u00f3mo funcionan los algoritmos y luego solicita entre 200, 300 y 400 mil rublos al mes.<\/p>\n<p>Debido a la gran cantidad de esl\u00f3ganes publicitarios como 'cualquiera puede convertirse en analista de datos', 'domina el aprendizaje autom\u00e1tico en tres meses y comienza a ganar mucho dinero', y la avidez por r\u00e1pidas ganancias, ha llegado a nuestro campo una gran ola de candidatos superficiales totalmente sin preparaci\u00f3n sistem\u00e1tica.<\/p>\n<p><b>V\u00edctor Kantor<\/b><br \/>\nChief Data Scientist en MTS<\/p><\/blockquote>\n<p><\/p>\n<h3>Lo que buscan los empleadores<\/h3>\n<p>\nCualquier empleador desear\u00eda que sus juniors trabajaran sin supervisi\u00f3n constante y pudieran desarrollarse bajo la direcci\u00f3n de un team lead. Para ello, el novato debe dominar de inmediato las herramientas necesarias para resolver las tareas actuales y tener una base te\u00f3rica suficiente para proponer gradualmente sus propias soluciones y abordar tareas m\u00e1s complejas.<\/p>\n<p>Los novatos en el mercado tienen una buena base en herramientas. Los cursos a corto plazo permiten dominarlas r\u00e1pidamente y comenzar a trabajar.<\/p>\n<p>Seg\u00fan un estudio de HeadHunter y Mail.ru, la habilidad m\u00e1s demandada es el dominio de Python. Se menciona en el 45% de las ofertas de empleo para especialistas en an\u00e1lisis de datos y en el 51% de las ofertas en el campo del aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, los empleadores esperan que los especialistas en an\u00e1lisis de datos conozcan SQL (23%), dominen el an\u00e1lisis de datos (Data Mining) (19%), la estad\u00edstica matem\u00e1tica (11%) y sepan trabajar con grandes vol\u00famenes de datos (10%).<\/p>\n<p>Los empleadores que buscan especialistas en aprendizaje autom\u00e1tico, adem\u00e1s de conocimiento en Python, esperan que el candidato domine C++ (18%), SQL (15%), algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico (13%) y Linux (11%).<\/p>\n<p>Pero si los juniors manejan bien las herramientas, sus l\u00edderes se enfrentan a otro problema. La mayor\u00eda de los graduados de los cursos no tienen una comprensi\u00f3n profunda de la profesi\u00f3n, por lo que les resulta dif\u00edcil progresar.<\/p>\n<blockquote><p>En este momento estoy buscando especialistas en aprendizaje autom\u00e1tico para mi equipo. Al mismo tiempo, veo que a menudo los candidatos han dominado herramientas espec\u00edficas de Data Science, pero carecen de una comprensi\u00f3n te\u00f3rica suficiente para crear nuevas soluciones.<\/p>\n<p><b>Emil Maquerremov<\/b><br \/>\nL\u00edder del grupo de servicios de qu\u00edmica computacional, Biocad\n<\/p><\/blockquote>\n<p> La propia estructura y duraci\u00f3n de los cursos no permiten profundizar al nivel necesario. A menudo, los graduados carecen de esas soft skills que normalmente se pasan por alto al leer una oferta laboral. La verdad es que, \u00bfqui\u00e9n de nosotros dir\u00e1 que no tiene pensamiento sist\u00e9mico o deseo de desarrollarse? Sin embargo, en el caso de un especialista en Data Science, es una historia m\u00e1s profunda. Aqu\u00ed, para desarrollarse, se necesita una inclinaci\u00f3n bastante fuerte hacia la teor\u00eda y la ciencia, lo cual solo es posible con una formaci\u00f3n prolongada, por ejemplo, en una universidad.<\/p>\n<blockquote><p>Mucho depende de la persona: si un oyente con una buena base en matem\u00e1ticas y programaci\u00f3n asiste a un intensivo de tres meses con excelentes profesores con experiencia como l\u00edderes de equipo en empresas top, y se sumerge en todo el material del curso y 'absorbe como esponja', como dec\u00edamos en la escuela, despu\u00e9s no habr\u00e1 problemas con ese empleado. Pero el 90-95% de las personas necesitan aprender diez veces m\u00e1s para asimilarlo de forma permanente y hacerlo sistem\u00e1ticamente durante varios a\u00f1os. Y eso hace que los programas de maestr\u00eda en an\u00e1lisis de datos sean una excelente opci\u00f3n para obtener una buena base de conocimientos, con la que no habr\u00e1 que sonrojarse en una entrevista, y ser\u00e1 mucho m\u00e1s f\u00e1cil hacer el trabajo.<\/p>\n<p><b>V\u00edctor Kantor<\/b><br \/>\nChief Data Scientist en MTS<\/p><\/blockquote>\n<h3>\u00bfD\u00f3nde estudiar para encontrar trabajo en Data Science?<\/h3>\n<p>\nEn el mercado hay muchos buenos cursos de Data Science, y no es un problema obtener una educaci\u00f3n inicial. Pero es importante entender la direcci\u00f3n de esta educaci\u00f3n. Si un candidato ya tiene un s\u00f3lido trasfondo t\u00e9cnico, entonces los cursos intensivos son lo que necesita. La persona dominar\u00e1 las herramientas, se integrar\u00e1 r\u00e1pidamente en el puesto y se adaptar\u00e1 pronto, porque ya sabe pensar como un matem\u00e1tico, ver problemas y formular tareas. Si no hay tal trasfondo, despu\u00e9s del curso habr\u00e1 un buen ejecutor, pero con oportunidades limitadas para crecer.<\/p>\n<blockquote><p>Si se enfrenta a una tarea a corto plazo de cambio de profesi\u00f3n o b\u00fasqueda de trabajo en esta especialidad, entonces le convienen ciertos cursos sistem\u00e1ticos, que son cortos y ofrecen r\u00e1pidamente un conjunto m\u00ednimo de habilidades t\u00e9cnicas para que pueda aspirar a una posici\u00f3n inicial en este campo.<\/p>\n<p><b>Ivan Yamshchikov<\/b><br \/>\nDirector acad\u00e9mico del m\u00e1ster online en \u00abCiencia de Datos\u00bb<\/p><\/blockquote>\n<p>El problema de los cursos es precisamente que ofrecen un impulso r\u00e1pido, pero m\u00ednimo. La persona literalmente salta a la profesi\u00f3n y alcanza r\u00e1pidamente un techo. Para entrar en la profesi\u00f3n a largo plazo, es necesario sentar una buena base mediante un programa m\u00e1s prolongado, por ejemplo, en un m\u00e1ster.<\/p>\n<blockquote><p>La educaci\u00f3n superior es adecuada cuando comprende que este campo le interesa a largo plazo. No tiene prisa por conseguir un trabajo. Y no quiere tener un techo profesional, tampoco quiere enfrentarse al problema de la falta de conocimientos, habilidades, o de comprensi\u00f3n del ecosistema general a trav\u00e9s del cual se desarrollan los productos innovadores. Para esto, se necesita precisamente una educaci\u00f3n superior que no solo forme el conjunto de habilidades t\u00e9cnicas necesarias, sino que tambi\u00e9n estructure su pensamiento de una manera diferente y ayude a formar una visi\u00f3n de su carrera en un horizonte m\u00e1s a largo plazo.<\/p>\n<p><b>Ivan Yamshchikov<\/b><br \/>\nDirector acad\u00e9mico del m\u00e1ster online en \u00abCiencia de Datos\u00bb\n<\/p><\/blockquote>\n<p>La ausencia de un techo profesional es la principal ventaja del programa de maestr\u00eda. En dos a\u00f1os, el especialista adquiere una poderosa base te\u00f3rica. As\u00ed es como se ve el primer semestre en el programa de Data Science de la Universidad Nacional de Tecnolog\u00eda de la Informaci\u00f3n, Misis:<\/p>\n<ul>\n<li>Introducci\u00f3n a Data Science. 2 semanas.<\/li>\n<li>Fundamentos del an\u00e1lisis de datos. Procesamiento de datos. 2 semanas.<\/li>\n<li>Aprendizaje autom\u00e1tico. Preprocesamiento de datos. 2 semanas.<\/li>\n<li>EDA. An\u00e1lisis exploratorio de datos. 3 semanas.<\/li>\n<li>Principales algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico. Parte 1 + Parte 2 (6 semanas)<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nAl mismo tiempo, se puede obtener experiencia pr\u00e1ctica en el trabajo. Nada impide conseguir un puesto de junior tan pronto como el estudiante domine las herramientas necesarias. Sin embargo, a diferencia de un graduado de un curso, un m\u00e1ster no detiene su formaci\u00f3n aqu\u00ed, sino que contin\u00faa profundizando en la profesi\u00f3n. En el futuro, esto permite crecer en Data Science sin limitaciones.<\/p>\n<blockquote><p>En el sitio web de la Universidad de Ciencia y Tecnolog\u00eda \"MISIS\" se llevan a cabo <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\">D\u00edas de puertas abiertas y seminarios web<\/a><\/noindex> para quienes desean trabajar en Data Science. Representantes de NITU \"MISIS\", SkillFactory, HeadHunter, Facebook, Mail.ru Group y Yandex compartir\u00e1n lo m\u00e1s importante:<\/p>\n<ul>\n<li>\"\u00bfC\u00f3mo encontrar su lugar en Data Science?\"<\/li>\n<li>\"\u00bfSe puede convertirse en data scientist desde cero?\"<\/li>\n<li>\"\u00bfSeguir\u00e1 habiendo necesidad de data scientists en 2-5 a\u00f1os?\"<\/li>\n<li>\"\u00bfEn qu\u00e9 tareas trabajan los especialistas en data science?\"<\/li>\n<li>\"\u00bfC\u00f3mo construir una carrera en Data Science?\"<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEducaci\u00f3n en l\u00ednea, diploma de educaci\u00f3n estatal. <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\">Las solicitudes para el programa<\/a><\/noindex> se aceptan hasta <b>10 de agosto<\/b>.<\/p><\/blockquote>\n<p>Fuente: <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 5.0.2 - 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Lo que espera a los j\u00f3venes especialistas en Data Science en el mercado laboral | ProHoster","description":"Seg\u00fan investigaciones de HeadHunter y Mail.ru, la demanda de especialistas en el \u00e1rea de Data Science supera la oferta, pero aun as\u00ed, a los j\u00f3venes especialistas no siempre les resulta f\u00e1cil encontrar trabajo.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/administrirovanie\/bystryj-start-i-nizkij-potolok-chto-zhdet-molodyh-data-science-speczialistov-na-rynke-truda","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"es_ES","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS 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