Elena Gerasimovarekin batera, fakultateko burua "Β» Netology-n ulertzen jarraitzen dugu nola elkarreragiten duten eta nola desberdintzen diren Data Scientists eta Data Engineers.
Lehen zatian kontatu zuten .
Material honetan espezialistek zer ezagutza eta trebetasun izan behar duten, enpresaburuek zer hezkuntza baloratzen duten, elkarrizketak nola egiten diren eta datu-ingeniariek eta datu-zientzialariek zenbat irabazten duten hitz egingo dugu.
Zientzialariek eta ingeniariek jakin behar dutena
Bi espezialistentzako hezkuntza espezializatua Informatika da.
Edozein datu zientzialarik βdatu zientzialariek edo analistakβ bere ondorioen zuzentasuna frogatzeko gai izan behar dute. Honetarako ezin duzu jakintzarik gabe egin estatistika eta estatistikari lotutako oinarrizko matematika.
Ikaskuntza automatikoa eta datuen analisirako tresnak ezinbestekoak dira mundu modernoan. Ohiko tresnak ez badira eskuragarri, trebetasunak izan behar dituzu tresna berriak azkar ikasiz, zereginak automatizatzeko script sinpleak sortuz.
Garrantzitsua da datu-zientzilariak analisiaren emaitzak eraginkortasunez komunikatu behar dituela. Horretan lagunduko dio datuen bistaratzea edo hipotesien ikerketa eta probaren emaitzak. Espezialistek diagramak eta grafikoak sortzeko, bistaratzeko tresnak erabiltzeko eta aginte-paneletako datuak ulertu eta azaltzeko gai izan behar dute.
Datu-ingeniari batentzat, hiru arlo nabarmentzen dira.
Algoritmoak eta datu-egiturak. Garrantzitsua da kodea idazten eta oinarrizko egiturak eta algoritmoak erabiltzen trebatzea:
- algoritmoaren konplexutasunaren azterketa,
- kode argi eta mantendugarria idazteko gaitasuna,
- sorta prozesatzea,
- denbora errealeko prozesatzea.
Datu-baseak eta datu biltegiak, Business Intelligence:
- datuak biltegiratzea eta prozesatzea,
- sistema osoen diseinua,
- Datuak sartzea,
- banatutako fitxategi sistemak.
Hadoop eta Big Data. Gero eta datu gehiago dago, eta 3-5 urteko horizontean, teknologia hauek beharrezkoak izango dira ingeniari guztientzat. Gainera:
- Data Lakes
- hodeiko hornitzaileekin lan egitea.
Ikaskuntza automatikoa nonahi erabiliko da, eta garrantzitsua da ulertzea zer negozio-arazo konpontzen lagunduko duen. Ez da beharrezkoa ereduak egin ahal izatea (datu zientzialariek hori kudeatu dezakete), baina haien aplikazioa eta dagozkion baldintzak ulertu behar dituzu.
Zenbat irabazten dute ingeniariek eta zientzialariek?
Datu-ingeniariaren diru-sarrerak
Nazioarteko praktikan hasierako soldatak normalean $ 100 urtekoak dira eta esperientziarekin nabarmen igotzen dira, Glassdoorren arabera. Horrez gain, enpresek sarritan akzio-aukerak eta urteko % 000-5eko hobariak eskaintzen dituzte.
Errusian karrera baten hasieran, soldata normalean 50 mila errublo baino gutxiagokoa da eskualdeetan eta 80 mila Moskun. Fase honetan ez da beharrezkoa prestakuntza amaitutako beste esperientziarik.
1-2 urteko lanaren ondoren - 90-100 mila errubloko sardexka.
Sardexka 120-160 mila izatera igotzen da 2-5 urtetan. Aurreko enpresen espezializazioa, proiektuen tamaina, big data-ekin egindako lana eta abar bezalako faktoreak gehitzen dira.
5 urteko lanaren ondoren, errazagoa da erlazionatutako sailetan lanpostu hutsak bilatzea edo oso espezializatutako lanpostuetara eskatzea, hala nola:
- Arkitektoa edo garatzaile nagusia banku edo telekomunikazio batean - 250 mila inguru.
- Gehien lan egin zenuen saltzaileen aurre-salmentak - 200 mila gehi balizko bonus bat (1-1,5 milioi errublo).
- Enpresa-aplikazioen ezarpenean adituak, hala nola SAP - 350 mila arte.
Datu-zientzialarien diru-sarrerak
"Normal Research" konpainiako analisten merkatua eta New.HR kontratazio agentziak erakusten du Data Science espezialistek beste espezialitateetako analistek baino soldata handiagoa jasotzen dutela batez beste.
Errusian, urtebeteko esperientzia duen datu-zientzialari baten hasierako soldata 113 mila errublokoa da.
Gaur egun, prestakuntza-programak amaitzea ere kontuan hartzen da lan-esperientzia gisa.
1-2 urte igaro ondoren, espezialista batek 160 mila jaso ditzake dagoeneko.
4-5 urteko esperientzia duen langile batentzat, sardexka 310 milara igotzen da.
Nola egiten dira elkarrizketak?
Mendebaldean, lanbide heziketako programetako tituludunek lehen elkarrizketa egiten dute, batez beste, graduatu eta 5 aste geroago. %85 inguruk lana aurkitzen dute 3 hilabeteren buruan.
Datu-ingeniari eta datu-zientzialari postuetarako elkarrizketa-prozesua ia berdina da. Normalean bost etapaz osatuta dago.
Laburpena. Oinarrizko esperientzia ez duten hautagaiek (adibidez, marketina) enpresa bakoitzerako aurkezpen gutun zehatza prestatu behar dute edo enpresa horretako ordezkari baten erreferentzia bat izan behar dute.
Emanaldi teknikoa. Normalean telefonoz egiten da. Enpresaburuaren uneko pilari lotutako galdera konplexu bat edo bi konplexuz eta beste horrenbestez osatuta dago.
HR elkarrizketa. Telefonoz egin daiteke. Fase honetan, hautagaiari egokitasun orokorra eta komunikatzeko gaitasuna aztertzen da.
Elkarrizketa teknikoa. Gehienetan pertsonalki egiten da. Enpresa ezberdinetan, langileen mahaiko postuen maila ezberdina da, eta lanpostuak ezberdin izenda daitezke. Beraz, fase honetan ezagutza teknikoa da probatzen dena.
Elkarrizketa CTO/Arkitekto Nagusiarekin. Ingeniaria eta zientzialaria postu estrategikoak dira, eta enpresa askorentzat berriak ere badira. Garrantzitsua da zuzendariari balizko lankidea gustatzea eta berarekin ados egotea bere iritzietan.
Zerk lagunduko die zientzialariei eta ingeniariei beren karrera hazten?
Datuekin lan egiteko tresna berri dezente agertu dira. Eta jende gutxi da denekin berdin ona.
Enpresa asko ez daude prest lan esperientziarik gabe langileak kontratatzeko. Hala ere, tresna ezagunen oinarrizko ezagutza eta ezagutza minimoa duten hautagaiek beharrezko esperientzia lor dezakete beren kabuz ikasten eta garatzen badute.
Datu-ingeniari eta datu-zientzialarientzako ezaugarri erabilgarriak
Ikasteko gogoa eta gaitasuna. Ez duzu berehala esperientziaren bila edo lana aldatu behar tresna berri batengatik, baina eremu berri batera aldatzeko prest egon behar duzu.
Ohiko prozesuak automatizatzeko nahia. Hau garrantzitsua da produktibitatearentzat ez ezik, datuen kalitate handia eta kontsumitzaileari bidaltzeko abiadura mantentzeko ere.
Prozesuen βkapapean dagoenarenβ arreta eta ulermena. Behaketa eta prozesuen ezagutza sakona duen espezialista batek arazoa azkarrago konponduko du.
Algoritmoen, datuen egituren eta kanalizazioen ezagutza bikainaz gain, behar duzu produktuetan pentsatzen ikasi β arkitektura eta negozio irtenbidea argazki bakar gisa ikusi.
Esaterako, erabilgarria da edozein zerbitzu ezagun hartu eta horretarako datu-base bat egitea. Ondoren, pentsatu nola garatu datuekin beteko duten ETL eta DW, nolako kontsumitzaileak izango diren eta zer garrantzitsua den haiek datuei buruz jakitea, eta baita erosleek aplikazioekin nola elkarreragiten duten: lana bilatzeko eta dataziorako, autoen alokairua. , podcast aplikazioa, hezkuntza plataforma.
Analista, datu-zientzialari eta ingeniari baten posizioak oso hurbil daude, beraz, norabide batetik bestera beste arlo batzuetatik baino azkarrago mugi zaitezke.
Edonola ere, errazagoa izango da edozein informatikako jatorria dutenentzat ez dutenentzat baino. Batez beste, heldu motibatuak birziklatzea eta lanpostua aldatzen dute 1,5-2 urtean behin. Hori errazagoa da taldean eta tutore batekin ikasten dutenentzat, iturri irekietan soilik oinarritzen direnen aldean.
Netology-ko editoreen eskutik
Datu-ingeniariaren edo datu-zientzialariaren lanbidea aztertzen ari bazara, gure ikastaro-programak aztertzera gonbidatzen zaitugu:
- Lanbidea"'.
- Lanbidea"'.
- Beno "'.
Iturria: www.habr.com