Xunto con Elena Gerasimova, xefa da facultade "» en Netology seguimos entendendo como interactúan entre si e como se diferencian os científicos de datos e os enxeñeiros de datos.
Na primeira parte contaron .
Neste material falaremos de que coñecementos e habilidades deben ter os especialistas, que educación valoran os empresarios, como se realizan as entrevistas e canto gañan os enxeñeiros de datos e os científicos de datos.
O que deberían saber os científicos e enxeñeiros
A formación especializada para ambos os especialistas é Informática.
Calquera científico de datos, científico de datos ou analista, debe ser capaz de demostrar a corrección das súas conclusións. Para iso non pode prescindir do coñecemento estatística e matemáticas básicas relacionadas coa estatística.
As ferramentas de aprendizaxe automática e de análise de datos son indispensables no mundo moderno. Se as ferramentas habituais non están dispoñibles, cómpre ter as habilidades aprendendo rapidamente novas ferramentas, creando scripts sinxelos para automatizar tarefas.
É importante ter en conta que o científico de datos debe comunicar eficazmente os resultados da análise. Axudaralle con isto visualización de datos ou os resultados da investigación e comprobación de hipóteses. Os especialistas deben ser capaces de crear cadros e gráficos, utilizar ferramentas de visualización e comprender e explicar os datos dos paneis de control.
Para un enxeñeiro de datos, tres áreas pasan a primer plano.
Algoritmos e estruturas de datos. É importante ser bo para escribir código e usar estruturas e algoritmos básicos:
- análise da complexidade do algoritmo,
- capacidade de escribir código claro e mantible,
- procesamento por lotes,
- procesamento en tempo real.
Bases de datos e almacéns de datos, Business Intelligence:
- almacenamento e tratamento de datos,
- deseño de sistemas completos,
- Inxestión de datos,
- sistemas de ficheiros distribuídos.
Hadoop e Big Data. Cada vez hai máis datos e, nun horizonte de 3-5 anos, estas tecnoloxías serán necesarias para todos os enxeñeiros. Ademais:
- Data Lakes
- traballar con provedores de nube.
Aprendizaxe automática será usado en todas partes, e é importante comprender que problemas de negocio vai axudar a resolver. Non é necesario poder facer modelos (os científicos de datos poden manexar isto), pero cómpre comprender a súa aplicación e os requisitos correspondentes.
Canto gañan os enxeñeiros e científicos?
Ingresos de enxeñeiro de datos
Na práctica internacional Segundo Glassdoor, os salarios iniciais adoitan ser de 100 dólares ao ano e aumentan significativamente coa experiencia. Ademais, as empresas adoitan ofrecer opcións de accións e bonos anuais do 000-5%.
En Rusia ao comezo dunha carreira, o salario adoita ser de nada menos que 50 mil rublos nas rexións e 80 mil en Moscova. Non se require ningunha experiencia que non sexa a formación completa nesta fase.
Despois de 1-2 anos de traballo - un garfo de 90-100 mil rublos.
O garfo aumenta a 120-160 mil en 2-5 anos. Engádense factores como a especialización de empresas anteriores, o tamaño dos proxectos, o traballo con big data, etc.
Despois de 5 anos de traballo, é máis fácil buscar prazas en departamentos afíns ou solicitar postos de alta especialización como:
- Arquitecto ou desenvolvedor principal nun banco ou telecomunicacións - preto de 250 mil.
- Prevendas do provedor cuxas tecnoloxías traballaches máis de preto: 200 mil máis un posible extra (1-1,5 millóns de rublos).
- Expertos na implementación de aplicacións empresariais empresariais, como SAP - ata 350 mil.
Ingresos dos científicos de datos
mercado de analistas da empresa “Normal Research” e da axencia de contratación New.HR demostra que os especialistas en Data Science reciben de media un salario superior ao dos analistas doutras especialidades.
En Rusia, o salario inicial dun científico de datos con ata un ano de experiencia é de 113 mil rublos.
Agora tamén se ten en conta a realización de programas formativos como experiencia laboral.
Despois de 1-2 anos, este especialista xa pode recibir ata 160 mil.
Para un empregado con 4-5 anos de experiencia, o garfo aumenta a 310 mil.
Como se realizan as entrevistas?
En Occidente, os titulados dos programas de formación profesional teñen a súa primeira entrevista de media 5 semanas despois da graduación. Preto do 85% atopa un traballo despois de 3 meses.
O proceso de entrevista para os postos de enxeñeiro de datos e científico de datos é practicamente o mesmo. Normalmente consta de cinco etapas.
Resumo. Os candidatos con experiencia previa non básica (por exemplo, marketing) deben preparar unha carta de presentación detallada para cada empresa ou ter unha referencia dun representante desa empresa.
Proba técnica. Adoita levarse a cabo por teléfono. Consiste nunha ou dúas preguntas complexas e outras tantas sinxelas relacionadas coa pila actual do empresario.
Entrevista de RRHH. Pódese facer por teléfono. Nesta fase, o candidato é probado para a adecuación xeral e a capacidade de comunicación.
Entrevista técnica. A maioría das veces ten lugar en persoa. En diferentes empresas, o nivel de postos no cadro de persoal é diferente e os postos poden ser nomeados de forma diferente. Polo tanto, nesta fase son os coñecementos técnicos os que se proban.
Entrevista co CTO/Arquitecto Xefe. Enxeñeiro e científico son postos estratéxicos, e para moitas empresas tamén son novos. É importante que o xestor lle guste ao posible compañeiro e estea de acordo con el nas súas opinións.
Que vai axudar aos científicos e enxeñeiros no seu crecemento profesional?
Apareceron bastantes novas ferramentas para traballar con datos. E poucas persoas son igual de boas con todos.
Moitas empresas non están preparadas para contratar empregados sen experiencia laboral. Non obstante, os candidatos cunha formación mínima e coñecementos sobre os conceptos básicos das ferramentas populares poden adquirir a experiencia necesaria se aprenden e se desenvolven por si mesmos.
Calidades útiles para un enxeñeiro de datos e un científico de datos
Desexo e capacidade de aprender. Non tes que buscar experiencia inmediatamente nin cambiar de traballo por unha nova ferramenta, pero debes estar disposto a cambiar a unha nova área.
O desexo de automatizar os procesos rutineiros. Isto é importante non só para a produtividade, senón tamén para manter a alta calidade dos datos e a velocidade de entrega ao consumidor.
Atención e comprensión do "que hai baixo o capó" dos procesos. Un especialista que teña observación e coñecemento profundo dos procesos resolverá o problema máis rápido.
Ademais dun excelente coñecemento de algoritmos, estruturas de datos e canalizacións, necesitas aprender a pensar nos produtos — ver a arquitectura e a solución empresarial como unha única imaxe.
Por exemplo, é útil tomar calquera servizo coñecido e crear unha base de datos para el. A continuación, pense en como desenvolver ETL e DW que o encherán de datos, que tipo de consumidores serán e que é importante para eles saber sobre os datos, e tamén como interactúan os compradores coas aplicacións: para buscar emprego e citas, aluguer de vehículos. , aplicación de podcast, plataforma educativa.
As posicións dun analista, científico de datos e enxeñeiro están moi próximas, polo que podes moverte dunha dirección a outra máis rápido que doutras áreas.
En calquera caso, será máis doado para aqueles con calquera formación informática que para os que non o teñan. De media, os adultos motivados se reciclan e cambian de traballo cada 1,5 ou 2 anos. Isto é máis sinxelo para aqueles que estudan en grupo e cun mentor, en comparación cos que confían só en fontes abertas.
Dos editores de Netology
Se estás mirando a profesión de Enxeñeiro de Datos ou Científico de Datos, invitámosche a estudar os nosos programas de cursos:
- Profesión"».
- Profesión"».
- Pois "».
Fonte: www.habr.com