🥇Andmeinsener ja Andmete Teadlane: mida nad oskavad ja kui palju nad teenivad

Koos Eлена Герасимова, Нетология «-hool шеф факультетаAndeteaduse ja analüütika» jätkame arutelu, kuidas andmete teadlane ja andmeinsener omavahel suhtlevad ja millised on nende erinevused.

Esimeses osas rääkisime peamistest erinevustest andmete teadlase ja andmeinseneri vahel..

Selles materjalis räägime, milliseid teadmisi ja oskusi spetsialistid peavad omama, millist haridust tööandjad hindavad, kuidas toimub vestlus, ja kui palju teenivad andmeinsenerid ja andmete teadlased.

Mida peaksid teadlased ja insenerid teadma

Erialane haridus mõlemale spetsialistile on - computingiteadus.

Iga andme spetsialist - andmete teadlane või analüütik - peab suutma tõestada oma järelduste õigsust. Selleks on vajalikud teadmised statistikast ja statistikaalastest põhiteadmistest..

Masinõpe ja andmeanalüüsivahendid on tänapäeva maailmas asendamatud. Kui tuttavad tööriistad pole saadaval, peavad oskused olema uutest tööriistadest kiiresti õppima, looma lihtsaid skripte ülesannete automatiseerimiseks..

Oluline on märkida, et andmetega töötav spetsialist peab olema suuteline efektiivselt edastama analüüsi tulemusi. Selleks aitab andmete visualiseerimine või uurimistulemuste ja hüpoteeside testimise visualiseerimine. Spetsialistid peavad oskama luua diagramme ja graafikuid, kasutama visualiseerimisvahendeid, mõistma ja seletama andmeid juhtpaneelidest.

Andmeinseneri jaoks on kolm peamist suunda.

Algsed algoritmid ja andmestruktuurid.On oluline saada kogemusi koodi kirjutamisel ja põhistruktuuride ja algoritmide kasutamisel:

algoritmide efektiivsuse analüüs,
selge ja hooldatava koodi kirjutamise oskus,
grupiprotsesside töötlemine,
reaalajas töötlemine.

Andmebaasid ja andmete salvestamine, Business Intelligence:

andmete salvestamine ja töötlemine,
tööstuslike süsteemide projekteerimine,
Andmete sissetoomine,
jaotatud failisüsteemid.

Hadoop ja Suured Andmed.Andmete maht suureneb pidevalt ja järgmise 3-5 aasta jooksul saavad need tehnoloogiad igale insenerile vajalikuks. Samuti:

Andmejärved,
töötamine pilveteenuse pakkujatega.

Masinõpe hakkab levima kõikjal ja on oluline mõista, milliseid ärilisi ülesandeid see aitab lahendada. Modelleri oskused ei pruugi olla vajalikud (seda teevad andmete teadlased), kuid nende rakendamise ja vastavate nõuete mõistmine on vajalik.

Kui palju teenivad insenerid ja teadlased

Andmete töötlemise inseneride sissetulek

Rahvusvahelises praktikas algne palk on tavaliselt 100 000 dollarit aastas ja tõuseb kogenud töötajatele, vastavalt Glassdoor'i andmetele. Lisaks pakuvad ettevõtted sageli aktsiaoptsioone ja 5–15% aastaseid boonuseid.

Venemaal karjääri alguses on palk tavaliselt vähemalt 50 000 rubla piirkondades ja 80 000 Moskvas. Selles etapis ei ole kogemus vajalik, välja arvatud läbitud koolitus.

1–2 aasta pärast tööd – vahemik 90–100 tuhat rubla.

Vahemik suureneb 120–160 tuhande rubla peale 2–5 aasta pärast. Lisanduvad sellised tegurid nagu eelneva ettevõtte spetsialiseerumine, projektide suurus, töötamine big data'ga jne.

Pärast 5 aastat tööd on lihtsam otsida tööd seotud osakondades või kandideerida nišipositsioonidele, nagu:

Arhitekt või peaarendaja pangas või telekomis – umbes 250 tuhat.

Eel-müügis vendorile, kelle tehnoloogiatega olete kõige lähemalt töötanud – 200 tuhat pluss võimalikud boonused (1–1,5 miljonit rubla).

Enterprise business application'ide, nagu SAP, rakendamise eksperdid – kuni 350 tuhat.

Andmete teadlaste sissetulek

Uuring ettevõtte "Normaalsed uuringud" analüüsituru ja värbamisagentuuri New.HR andmed näitavad, et andeteaduse spetsialistid teenivad keskmiselt kõrgemat palka kui teiste erialade analüütikud.

Venemaal on algne palk andeteadlasele, kellel on vähem kui aasta töökogemust – alates 113 000 rubla.

Praegusena arvestatakse töökogusena ka koolitusprogrammide läbimist.

1–2 aasta jooksul võib selline spetsialist teenida kuni 160 tuhat.

4–5 aasta kogemusega töötaja palk tõuseb 310 tuhande rubla peale.

Kuidas toimuvad intervjuud

Läänes saavad kutsehariduse programmid lõpetanud tudengid pärast lõpetamist keskmiselt 5 nädala pärast esimese intervjuu. Umbes 85% leidub tööd kolme kuu jooksul.

Andmeinseneri ja andeteadlase ametikohtade puhul ei erine intervjuu läbisõidud praktiliselt. See koosneb tavaliselt viiest etapist.

Elulookirjeldus. Kandidatidel, kellel on mittespetsialiseerunud eelnevad kogemused (näiteks turundusest), on igaks ettevõtteks vaja ette valmistada põhjalik saatekirja või omada soovitusi selle ettevõtte esindajalt.

Tehniline skriining. Tüüpiliselt toimub see telefoni teel. Koosneb ühest kahest keerulisest ja sama palju lihtsast küsimusest, mis puudutavad tööandja praegust tehnoloogiat.

HR-intervjuu. Võib toimuda telefoni teel. Selles etapis kontrollitakse kandidaadi üldist adekvaatsust ja suhtlemisvõimet.

Tehniline intervjuu. Tüüpiliselt toimub see silmast silma. Erinevates ettevõtetes on ametikohtade tasemed erinevad ja nimed võivad varieeruda. Seetõttu kontrollitakse selles etapis just tehnilisi teadmisi.

Intervjuu tehnilise juhi / pea arhitektiga. Insenerid ja teadlased on strateegilised positsioonid ning paljudele ettevõtetele ka uued. Oluline on, et potentsiaalne kolleeg meeldiks juhile ja oleks temaga sarnaste maailmavaadetega.

Mis aitab teadlastel ja inseneridel karjääriredelil tõusta

On tulnud piisavalt uusi tööriistu andmetega töötamiseks. Vähe inimesi tunneb kõiki neist võrdselt hästi.

Paljud ettevõtted ei ole valmis palkama töötajaid ilma töökogemuseta. Siiski saavad kandidaadid, kellel on minimaalne baas ja teadlikkus tuntud tööriistadest, vajalikku kogemust, kui nad õpivad ja arenevad iseseisvalt.

Kasulikud omadused andmeinsenerile ja andmete teadlasele

Soov ja oskus õppida. Ei ole vajalikkust kohe kogemuse järele tormata või uut töökohta vahetada uue tööriista tõttu, kuid tuleks olla valmis uuele valdkonnale üleminekuks.

Soov automatiseerida rutiinseid protsesse. See on oluline mitte ainult tootlikkuse, vaid ka andmete kvaliteedi ja nende edastamise kiirus säilitamise seisukohalt.

Tähelepanelikkus ja arusaamine „mis seal masina all“ toimub. Probleemi lahendab kiiremini see spetsialist, kellel on kogemus ja sügavad teadmised protsessidest.

Lisaks suurepärasele algoritmide, andmestruktuuride ja torujuhtmete tundmisele tuleb õppida mõtlema toodetena — nägema arhitektuuri ja äriotsuseid kui ühtset pilti.

Näiteks on kasulik võtta mõni tuntud teenus ja mõelda sellele andmebaas. Siis tasub mõelda, kuidas arendada ETL ja DW, mis täidavad selle andmetega, kes saavad olema tarbijad ja mida neile on andmete kohta oluline teada, samuti kuidas kasutajad rakendustega suhtlevad: tööotsimise ja tutvumise jaoks, autorendi, taskuhäälingu rakendus, haridusplatvorm.

Analüütiku, andmete teadlase ja inseneri ametikohad on väga lähedased, seega on üleminek ühelt suunalt teisele kiirem kui teistelt aladelt.

Igatahes on IT-taustaga inimestel lihtsam kui neil, kellel seda pole. Keskmiselt vahetavad motiveeritud täiskasvanud tööd ja õpivad ümber iga 1,5–2 aasta tagant. Seda on kergem teha neil, kes õpivad grupis ja mentoriga, võrreldes nendega, kes toetuvad vaid avatud allikatele.