HeadHunteri ja Mail.ru uuringute järgi ületab nõudlus andmeteadlaste järele pakkumist, kuid sellegipoolest ei õnnestu noortel spetsialistidel alati tööd leida. Millest kursuste lõpetajatel puudu jääb ja kuhu õppima minna, räägime neile, kes plaanivad andmeteaduses suurt karjääri.
"Nad tulevad ja arvavad, et nüüd teenivad nad 500 XNUMX sekundis, sest nad teavad raamistike nimesid ja kuidas neist kaherealist mudelit käivitada."
Emil Maharramov juhib biocadis arvutuskeemia teenuste rühma ja seisab intervjuudel silmitsi tõsiasjaga, et kandidaatidel puudub süsteemne arusaam erialast. Nad läbivad kursused, kaasas on hästi pumbatud Python ja SQL, suudavad Hadoopi või Sparki tõsta 2 sekundiga, täidavad ülesande selge TOR-i järgi. Kuid samal ajal pole sammu enam küljele. Kuigi just lahenduste paindlikkust ootavad tööandjad oma andmeteaduse valdkonna spetsialistidelt.
Mis toimub andmeteaduse turul
Noorte spetsialistide kompetentsid peegeldavad olukorda tööturul. Siin ületab nõudlus oluliselt pakkumist, nii et meeleheitel tööandjad on sageli tõesti valmis palkama täiesti rohelisi spetsialiste ja neid endale kasvatama. Variant töötab, aga sobib vaid siis, kui meeskonnas on juba kogenud meeskonnajuht, kes juuniori treenimise üle võtab.
HeadHunteri ja Mail.ru uuringu kohaselt on andmeteadlased turul ühed nõutumad:
- Andmeanalüüsi valdkonnas oli 2019. aastal vabu töökohti 9,6 korda ja masinõppe valdkonnas 7,2 korda rohkem kui 2015. aastal.
- Võrreldes 2018. aastaga kasvas andmeanalüüsi spetsialistide vabade ametikohtade arv 1,4 korda ja masinõppes - 1,3 korda.
- 38% vabadest töökohtadest on IT-ettevõtetes, 29% finantssektori ettevõtetes ja 9% äriteenuste valdkonnas.
Olukorda soodustavad arvukad veebikoolid, mis koolitavad samu juuniorid. Põhimõtteliselt kestab koolitus kolm kuni kuus kuud, mille jooksul on õpilastel aega põhitasemel omandada peamised tööriistad: Python, SQL, andmeanalüüs, Git ja Linux. Väljundiks on klassikaline juunior: ta suudab lahendada konkreetse probleemi, kuid ta ei saa ikkagi probleemist aru ja probleemi iseseisvalt sõnastada. Suur nõudlus spetsialistide järele ja selle elukutse ümber käiv kära tekitab aga sageli kõrgeid ambitsioone ja palganõudeid.
Kahjuks näeb praegu Data Science’i intervjuu tavaliselt välja selline: kandidaat ütleb, et proovis kasutada paari raamatukogu, ta ei oska vastata küsimustele, kuidas algoritmid töötavad, siis küsib 200, 300, 400 tuhat rubla kuus. tema käed.
Seoses suure hulga reklaamlausete nagu "igaüks võib saada andmeanalüütikuks", "oma masinõpe kolme kuuga ja hakkate palju raha teenima" ja kiire kasumijanu tõttu voolas meie valdkonda tohutu voog pealiskaudseid kandidaate. täiesti ilma süsteemse väljaõppeta.
Viktor Kantor
MTSi peaandmeteadlane
Keda tööandjad otsivad?
Iga tööandja sooviks, et tema juuniorid töötaksid ilma pideva juhendamiseta ja saaksid areneda meeskonnajuhi juhendamisel. Selleks peab algaja koheselt valdama jooksvate probleemide lahendamiseks vajalikud vahendid ning omama piisavat teoreetilist baasi, et järk-järgult pakkuda oma lahendusi ja läheneda keerulisematele probleemidele.
Turul olevate algajatele mõeldud tööriistadega on kõik üsna hästi. Lühiajalised kursused võimaldavad teil need kiiresti omandada ja tööle asuda.
HeadHunteri ja Mail.ru uuringu kohaselt on kõige nõutavam oskus Pythoni tundmine. Seda mainitakse 45% andmeteadlaste töökohtadest ja 51% masinõppe töökohtadest.
Tööandjad soovivad ka, et andmeteadlased tunneksid SQL-i (23%), valdaksid andmekaevet (Data Mining) (19%), matemaatilist statistikat (11%) ja oskaksid töötada suurandmetega (10%).
Tööandjad, kes otsivad masinõppe spetsialiste koos Pythoni teadmistega, eeldavad kandidaadilt C ++ (18%), SQL-i (15%), masinõppe algoritmide (13%) ja Linuxi (11%) valdamist.
Aga kui juunioritel läheb vahenditega hästi, siis on nende juhtidel teine probleem. Enamikul kursuste lõpetajatest ei ole erialast sügavat arusaamist, mistõttu on algajal raske edasi liikuda.
Otsin hetkel oma meeskonda masinõppe spetsialiste. Samas näen, et sageli on kandidaadid omandanud üksikud Data Science’i tööriistad, kuid neil puudub piisavalt sügav arusaam teoreetilistest alustest, et uusi lahendusi luua.
Emil Maharramov
Biocadi arvutuskeemia teenuste rühma juht
Juba kursuste ülesehitus ja kestus ei võimalda vajaliku tasemeni süvitsi minna. Lõpetajatel puuduvad sageli samad pehmed oskused, mis töökuulutust lugedes tavaliselt kahe silma vahele jäävad. No tõesti, kes meist ütleb, et tal pole süsteemset mõtlemist ega soovi areneda. Andmeteadlasega seoses räägime aga sügavamast loost. Siin on arenemiseks vaja üsna tugevat kallutatust teoorias ja teaduses, mis on võimalik vaid pikaajaliste õpingute käigus, näiteks ülikoolis.
Palju oleneb inimesest: kui hea matemaatika- ja programmeerimisbaasiga õpilane läbib kolmekuulise intensiivkursuse tippettevõtete meeskonnajuhtide kogemusega tugevate õpetajate juurest, süveneb kõikidesse kursuse materjalidesse ja “imab nagu käsn”, nagu koolis kombeks öelda, siis sellise töötajaga on hiljem probleeme Ei. Aga 90-95% inimestest, et midagi igavesti õppida, on vaja õppida kümme korda rohkem ja teha seda süsteemselt mitu aastat järjest. Ja see teeb andmeanalüüsi magistriprogrammidest suurepärase võimaluse saada hea teadmiste alus, millega ei pea intervjuul punastama ja oma tööd on palju lihtsam teha.
Viktor Kantor
MTSi peaandmeteadlane
Kus õppida, et leida tööd andmeteaduses
Turul on palju häid andmeteaduse kursusi ja alghariduse omandamine pole probleem. Kuid on oluline mõista selle hariduse suunda. Kui kandidaadil on juba tugev tehniline taust, siis intensiivkursused on see, mida vajate. Inimene valdab tööriistu, tuleb kohale ja harjub kiiresti ära, sest ta juba oskab mõelda nagu matemaatik, näha probleemi ja sõnastada ülesandeid. Kui sellist tausta pole, siis pärast kursust on hea tegija, kuid piiratud kasvuvõimalustega.
Kui teil on lühiajaline eesmärk vahetada eriala või leida tööd sellel erialal, siis sobivad teile mõned süsteemsed kursused, mis on lühikesed ja annavad kiiresti minimaalsed tehnilised oskused, et saaksite kvalifitseeruda algtasemele. positsioon selles valdkonnas.
Ivan Jamštšikov
Andmeteaduse veebipõhise magistriõppe akadeemiline direktor
Kursuste probleem on see, et need annavad kiire, kuid minimaalse ülekiirenduse. Inimene lendab sõna otseses mõttes ametisse ja jõuab kiiresti lakke. Et erialale pikaks ajaks sisse saada, tuleb koheselt hea vundament laduda pikemaajalise programmi näol, näiteks magistriõppes.
Kõrgharidus sobib siis, kui mõistad, et see valdkond pakub sulle huvi pikemas perspektiivis. Sa ei taha niipea kui võimalik tööle minna. Ja te ei taha, et teil oleks karjääri lagi, ja te ei taha ka seista silmitsi teadmiste ja oskuste puudumise probleemiga, üldise ökosüsteemi mõistmise puudumisega, mille kaudu uuenduslikke tooteid arendatakse. See eeldab kõrgharidust, mis mitte ainult ei moodusta vajalikku tehniliste oskuste kogumit, vaid struktureerib ka teistmoodi mõtlemist ja aitab kujundada mingisuguse nägemuse sinu karjäärist pikemas perspektiivis.
Ivan Jamštšikov
Andmeteaduse veebipõhise magistriõppe akadeemiline direktor
Karjääri ülemmäära puudumine on magistriprogrammi peamine eelis. Kahe aasta jooksul saab spetsialist võimsa teoreetilise baasi. NUST MISIS Data Science programmi esimene semester näeb välja selline:
- Sissejuhatus andmeteadusesse. 2 nädalat.
- Andmeanalüüsi alused. Andmetöötlus. 2 nädalat
- Masinõpe. Andmete eeltöötlus. 2 nädalat
- EDA. Luureandmete analüüs. 3 nädalat
- Põhilised masinõppe algoritmid. P1 + P2 (6 nädalat)
Samal ajal saab tööl ka praktilisi kogemusi. Miski ei takista teil saada juuniorpositsiooni, kui õpilane on omandanud vajalikud tööriistad. See on lihtsalt nii, et erinevalt kursuste lõpetajast ei lõpeta meister sellealast haridusteed, vaid jätkab elukutsesse süvenemist. Tulevikus võimaldab see andmeteaduses piiranguteta areneda.
Teadus- ja Tehnikaülikooli kodulehel "MISiS" neile, kes soovivad töötada andmeteaduses. NUST MISISe, SkillFactory, HeadHunteri, Facebooki, Mail.ru Groupi ja Yandexi esindajad räägivad kõige olulisemast:
- Kuidas leida oma koht andmeteaduses?,
- "Kas andmeteadlaseks on võimalik nullist saada?",
- "Kas andmeteadlasi on vaja 2-5 aasta pärast?",
- "Milliste ülesannete kallal andmeteadlased töötavad?"
- "Kuidas luua karjääri andmeteaduses?"
Veebiõpe, rahvahariduse diplom. vastu võetud kuni 10 august.
Allikas: www.habr.com