{"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\/fr\/blog\/administrirovanie\/bystryj-start-i-nizkij-potolok-chto-zhdet-molodyh-data-science-speczialistov-na-rynke-truda","title":{"rendered":"Un d\u00e9marrage rapide et un plafond bas. Qu'attendent les jeunes sp\u00e9cialistes en Data Science sur le march\u00e9 du travail","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Selon des \u00e9tudes de HeadHunter et Mail.ru, la demande de sp\u00e9cialistes en Data Science d\u00e9passe l'offre, mais m\u00eame ainsi, les jeunes professionnels n'arrivent pas toujours \u00e0 trouver un emploi. Nous expliquons ce qui manque aux dipl\u00f4m\u00e9s des cours et o\u00f9 \u00e9tudier pour ceux qui envisagent une grande carri\u00e8re en Data Science.<\/p>\n<blockquote><p>\u00ab Ils viennent en pensant qu'ils vont gagner 500k par seconde parce qu'ils connaissent les noms des frameworks et savent comment lancer un mod\u00e8le en deux lignes \u00bb<\/p><\/blockquote>\n<p>\n<b>\u00c9mil Magh\u00e9ramov<\/b> dirige un groupe de services de chimie computationnelle chez Biocad et constate lors des entretiens que les candidats n'ont pas une compr\u00e9hension syst\u00e9matique de la profession. Ils terminent leurs cours, arrivent avec de solides comp\u00e9tences en Python et SQL, peuvent d\u00e9ployer Hadoop ou Spark en deux secondes, et r\u00e9soudre des t\u00e2ches selon un cahier des charges pr\u00e9cis. Mais d\u00e8s qu'il s'agit d'une pens\u00e9e lat\u00e9rale, ils sont perdus. Or, c'est la flexibilit\u00e9 des solutions que recherchent les employeurs dans le domaine de la Data Science.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h3>Que se passe-t-il sur le march\u00e9 de la Data Science<\/h3>\n<p>\nLes comp\u00e9tences des jeunes professionnels refl\u00e8tent la situation du march\u00e9 du travail. Ici, la demande d\u00e9passe largement l'offre, c'est pourquoi des employeurs d\u00e9sesp\u00e9r\u00e9s sont souvent vraiment pr\u00eats \u00e0 embaucher des sp\u00e9cialistes totalement d\u00e9butants et \u00e0 les former selon leurs besoins. Cela fonctionne, mais seulement si l'\u00e9quipe a d\u00e9j\u00e0 un chef d'\u00e9quipe exp\u00e9riment\u00e9 qui prendra en charge la formation des juniors.<\/p>\n<p>Selon une \u00e9tude de HeadHunter et Mail.ru, les sp\u00e9cialistes de l'analyse de donn\u00e9es sont parmi les plus demand\u00e9s sur le march\u00e9 :<\/p>\n<ul>\n<li>En 2019, le nombre d'offres d'emploi dans le domaine de l'analyse de donn\u00e9es a augment\u00e9 de 9,6 fois, tandis que dans le domaine de l'apprentissage automatique, il a augment\u00e9 de 7,2 fois par rapport \u00e0 2015.<\/li>\n<li>Compar\u00e9 \u00e0 2018, le nombre d'offres d'emploi pour les sp\u00e9cialistes de l'analyse de donn\u00e9es a augment\u00e9 de 1,4 fois, tandis que pour l'apprentissage automatique, il a augment\u00e9 de 1,3 fois.<\/li>\n<li>38 % des offres d'emploi ouvertes sont dans les entreprises informatiques, 29 % dans le secteur financier et 9 % dans le secteur des services aux entreprises.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nLa situation est exacerb\u00e9e par de nombreuses \u00e9coles en ligne qui pr\u00e9parent ces fameux juniors. En g\u00e9n\u00e9ral, la formation dure de trois \u00e0 six mois, durant lesquels les \u00e9l\u00e8ves parviennent \u00e0 acqu\u00e9rir \u00e0 un niveau basique les principaux outils : Python, SQL, analyse de donn\u00e9es, Git et Linux. Au final, on obtient un classique junior : capable de r\u00e9soudre une t\u00e2che sp\u00e9cifique, mais incapable de comprendre le probl\u00e8me et de formuler soi-m\u00eame la t\u00e2che. Cependant, la forte demande pour des sp\u00e9cialistes et le buzz autour de la profession suscitent souvent des ambitions \u00e9lev\u00e9es et des exigences salariales.<\/p>\n<blockquote><p>Malheureusement, les entretiens en Data Science ressemblent g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 cela : le candidat explique qu'il a essay\u00e9 d'appliquer quelques biblioth\u00e8ques, mais il ne peut pas r\u00e9pondre aux questions sur le fonctionnement des algorithmes, puis il demande 200, 300, 400 mille roubles par mois net.<\/p>\n<p>En raison d'un grand nombre de slogans tels que \u00ab tout le monde peut devenir analyste de donn\u00e9es \u00bb, \u00ab ma\u00eetrisez l'apprentissage automatique en trois mois et commencez \u00e0 gagner beaucoup d'argent \u00bb, et de la qu\u00eate de gains rapides, notre domaine a re\u00e7u un \u00e9norme influx de candidats superficiels compl\u00e8tement d\u00e9pourvus de pr\u00e9paration syst\u00e9matique.<\/p>\n<p><b>Victor Kantor<\/b><br \/>\nChief Data Scientist chez MTS<\/p><\/blockquote>\n<p><\/p>\n<h3>Ce que recherchent les employeurs<\/h3>\n<p>\nTout employeur aimerait que ses juniors travaillent sans contr\u00f4le constant et puissent se d\u00e9velopper sous la direction d'un team lead. Pour cela, le novice doit ma\u00eetriser imm\u00e9diatement les outils n\u00e9cessaires pour r\u00e9soudre les t\u00e2ches en cours et poss\u00e9der une base th\u00e9orique suffisante pour proposer progressivement ses propres solutions et s'attaquer \u00e0 des t\u00e2ches plus complexes.<\/p>\n<p>Les novices sur le march\u00e9 ont plut\u00f4t bien ma\u00eetris\u00e9 les outils. Les cours \u00e0 court terme permettent de les apprendre rapidement et de commencer \u00e0 travailler.<\/p>\n<p>Selon une \u00e9tude de HeadHunter et Mail.ru, la comp\u00e9tence la plus demand\u00e9e est la ma\u00eetrise de Python. Elle est mentionn\u00e9e dans 45 % des offres d'emploi pour les sp\u00e9cialistes de l'analyse de donn\u00e9es et dans 51 % des offres dans le domaine de l'apprentissage automatique.<\/p>\n<p>Les employeurs souhaitent \u00e9galement que les sp\u00e9cialistes en analyse de donn\u00e9es sachent SQL (23 %), ma\u00eetrisent l'analyse intellectuelle des donn\u00e9es (Data Mining) (19 %), la statistique math\u00e9matique (11 %) et soient capables de travailler avec de grandes donn\u00e9es (10 %).<\/p>\n<p>Les employeurs \u00e0 la recherche de sp\u00e9cialistes en apprentissage automatique s'attendent, en plus de la connaissance de Python, \u00e0 ce que le candidat ma\u00eetrise C++ (18 %), SQL (15 %), les algorithmes d'apprentissage automatique (13 %) et Linux (11 %).<\/p>\n<p>Mais si les juniors ma\u00eetrisent bien les outils, leurs sup\u00e9rieurs rencontrent un autre probl\u00e8me. La plupart des dipl\u00f4m\u00e9s des formations n'ont pas une compr\u00e9hension approfondie de la profession, ce qui rend difficile le progr\u00e8s pour un novice.<\/p>\n<blockquote><p>Je suis actuellement \u00e0 la recherche de sp\u00e9cialistes en apprentissage automatique pour mon \u00e9quipe. Je constate cependant que souvent, les candidats ont ma\u00eetris\u00e9 certains outils de Data Science, mais manquent d'une compr\u00e9hension th\u00e9orique suffisante pour cr\u00e9er de nouvelles solutions.<\/p>\n<p><b>\u00c9mil Magh\u00e9ramov<\/b><br \/>\nResponsable du groupe des services de chimie computationnelle, Biocad\n<\/p><\/blockquote>\n<p> La structure m\u00eame et la dur\u00e9e des cours ne permettent pas d'approfondir au niveau n\u00e9cessaire. Les dipl\u00f4m\u00e9s manquent souvent de ces soft skills qui sont g\u00e9n\u00e9ralement n\u00e9glig\u00e9es lors de la lecture des offres d'emploi. Qui parmi nous dirait qu'il n'a pas de pens\u00e9e syst\u00e9mique ou de d\u00e9sir de se d\u00e9velopper ? Cependant, pour un sp\u00e9cialiste en Data Science, il s'agit d'une histoire plus complexe. Pour progresser, il faut une forte incline vers la th\u00e9orie et la science, ce qui n\u2019est possible qu'avec un apprentissage prolong\u00e9, par exemple, \u00e0 l'universit\u00e9.<\/p>\n<blockquote><p>Beaucoup d\u00e9pend de la personne : si un participant avec une bonne base en math\u00e9matiques et en programmation suit un programme intensif de trois mois dispens\u00e9 par d'excellents enseignants ayant une exp\u00e9rience de leaders d'\u00e9quipe dans des entreprises de premier plan, et assimile tous les mat\u00e9riaux du cours comme une \u00e9ponge, comme on disait \u00e0 l'\u00e9cole, alors il n'y a pas de probl\u00e8me avec un tel employ\u00e9 plus tard. Mais 90-95 % des personnes doivent apprendre dix fois plus et le faire syst\u00e9matiquement pendant plusieurs ann\u00e9es pour acqu\u00e9rir d\u00e9finitivement des connaissances. Et cela fait des programmes de master en analyse de donn\u00e9es une excellente option pour obtenir une bonne base de connaissances, gr\u00e2ce \u00e0 laquelle l'entretien d'embauche sera moins stressant et le travail sera bien plus facile.<\/p>\n<p><b>Victor Kantor<\/b><br \/>\nChief Data Scientist chez MTS<\/p><\/blockquote>\n<h3>O\u00f9 \u00e9tudier pour trouver un emploi en Data Science<\/h3>\n<p>\nIl existe de nombreux bons cours de Data Science sur le march\u00e9 et obtenir une formation initiale n'est pas un probl\u00e8me. Mais il est important de comprendre l'orientation de cette formation. Si un candidat a d\u00e9j\u00e0 un solide bagage technique, alors des cours intensifs sont ce qu'il lui faut. La personne ma\u00eetrisera les outils, arrivera au poste et s'adaptera rapidement, car elle sait d\u00e9j\u00e0 penser comme un math\u00e9maticien, identifier les probl\u00e8mes et formuler des t\u00e2ches. Si ce bagage n'existe pas, apr\u00e8s le cours, elle sera un bon ex\u00e9cutant, mais avec des possibilit\u00e9s de croissance limit\u00e9es.<\/p>\n<blockquote><p>Si vous avez une t\u00e2che \u00e0 court terme de changement de profession ou de recherche d'emploi dans ce domaine, des cours syst\u00e9matiques qui sont courts et qui offrent rapidement un minimum de comp\u00e9tences techniques vous conviendront alors, afin que vous puissiez pr\u00e9tendre \u00e0 un poste de d\u00e9butant dans ce domaine.<\/p>\n<p><b>Ivan Yamshchikov<\/b><br \/>\nDirecteur acad\u00e9mique du master en ligne \u00ab Science des donn\u00e9es \u00bb<\/p><\/blockquote>\n<p>Le probl\u00e8me des cours r\u00e9side pr\u00e9cis\u00e9ment dans le fait qu'ils offrent un d\u00e9marrage rapide, mais minimal. La personne entre litt\u00e9ralement dans la profession et atteint rapidement un plafond. Pour entrer dans un m\u00e9tier sur le long terme, il est n\u00e9cessaire de poser d\u00e8s le d\u00e9part de bonnes bases sous forme d'un programme plus long, comme un master.<\/p>\n<blockquote><p>L'enseignement sup\u00e9rieur est appropri\u00e9 lorsque vous comprenez que ce domaine vous int\u00e9resse \u00e0 long terme. Vous ne cherchez pas \u00e0 entrer sur le march\u00e9 du travail le plus vite possible. Vous ne voulez pas avoir un plafond de carri\u00e8re, et vous ne voulez pas faire face \u00e0 un manque de connaissances, de comp\u00e9tences, ou \u00e0 un manque de compr\u00e9hension de l'\u00e9cosyst\u00e8me g\u00e9n\u00e9ral qui d\u00e9veloppe des produits innovants. Pour cela, un enseignement sup\u00e9rieur est n\u00e9cessaire, car il fa\u00e7onne non seulement un ensemble de comp\u00e9tences techniques n\u00e9cessaires, mais restructure \u00e9galement votre pens\u00e9e et vous aide \u00e0 former une vision de votre carri\u00e8re sur le long terme.<\/p>\n<p><b>Ivan Yamshchikov<\/b><br \/>\nDirecteur acad\u00e9mique du master en ligne \u00ab Science des donn\u00e9es \u00bb\n<\/p><\/blockquote>\n<p>L'absence de plafond de carri\u00e8re est le principal avantage d'un programme de master. En deux ans, un sp\u00e9cialiste acquiert une solide base th\u00e9orique. Voici \u00e0 quoi ressemble le premier semestre du programme Data Science de NITU \u00ab MISiS \u00bb :<\/p>\n<ul>\n<li>Introduction \u00e0 la Data Science. 2 semaines.<\/li>\n<li>Fondamentaux de l'analyse des donn\u00e9es. Traitement des donn\u00e9es. 2 semaines.<\/li>\n<li>Apprentissage automatique. Pr\u00e9traitement des donn\u00e9es. 2 semaines.<\/li>\n<li>EDA. Analyse exploratoire des donn\u00e9es. 3 semaines.<\/li>\n<li>Algorithmes principaux d'apprentissage automatique. Partie 1 + Partie 2 (6 semaines)<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEn m\u00eame temps, il est possible d'acqu\u00e9rir une exp\u00e9rience pratique au travail. Rien n'emp\u00eache de d\u00e9crocher un poste de junior d\u00e8s que l'\u00e9tudiant ma\u00eetrise les outils n\u00e9cessaires. Cependant, contrairement \u00e0 un dipl\u00f4m\u00e9 d'un cours, le master ne s'arr\u00eate pas l\u00e0 dans son apprentissage et continue \u00e0 approfondir sa profession. \u00c0 l'avenir, cela permet de se d\u00e9velopper dans le Data Science sans limites.<\/p>\n<blockquote><p>Sur le site de l'universit\u00e9 des sciences et technologies \u00ab MISIS \u00bb, se d\u00e9roulent <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\">des journ\u00e9es portes ouvertes et des webinaires<\/a><\/noindex> pour ceux qui souhaitent travailler dans le Data Science. Des repr\u00e9sentants de l'Institut national des technologies et des sciences \u00ab MISIS \u00bb, SkillFactory, HeadHunter, Facebook, Mail.ru Group et Yandex, parlent des choses les plus importantes :<\/p>\n<ul>\n<li>\u00ab Comment trouver sa place dans le Data Science ? \u00bb<\/li>\n<li>\u00ab Est-il possible de devenir data scientist \u00e0 partir de z\u00e9ro ? \u00bb<\/li>\n<li>\u00ab La n\u00e9cessit\u00e9 des data scientists persistera-t-elle dans 2 \u00e0 5 ans ? \u00bb<\/li>\n<li>\u00ab Sur quels probl\u00e8mes les sp\u00e9cialistes du data science travaillent-ils ? \u00bb<\/li>\n<li>\u00ab Comment construire une carri\u00e8re dans le Data Science ? \u00bb<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nFormation en ligne, dipl\u00f4me de l'\u00e9ducation d'\u00c9tat. <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\">Les candidatures pour le programme<\/a><\/noindex> sont accept\u00e9es jusqu'au <b>10 ao\u00fbt<\/b>.<\/p><\/blockquote>\n<p>Source : <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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