Dị ka nnyocha HeadHunter na Mail.ru si kwuo, ọchịchọ maka ndị ọkachamara na ngalaba nke Data Science karịrị ọkọnọ, ma n'agbanyeghị nke ahụ, ọ bụghị mgbe niile ka ndị ọkachamara na-eto eto na-achọ ọrụ. Anyị na-agwa gị ihe ndị gụsịrị akwụkwọ na-efu na ebe ị ga-amụ maka ndị na-eme atụmatụ nnukwu ọrụ na Science Science.
"Ha na-abịa na-eche na ugbu a, ha ga-enweta 500k kwa nkeji, n'ihi na ha maara aha nke frameworks na otu esi agba ọsọ ihe nlereanya n'ime ha abụọ ahịrị"
Emil Maharramov ọ na-eduga otu ọrụ kemịkalụ mgbakọ na mwepụ na biocad na n'oge a gbara ajụjụ ọnụ ọ na-eche ihu n'eziokwu na ndị na-eme ntuli aka enweghị nghọta nhazi usoro nke ọrụ ahụ. Ha na-emecha ihe ọmụmụ, na-abịa na Python na SQL a zụrụ nke ọma, nwere ike ịwụnye Hadoop ma ọ bụ Spark na 2 sekọnd, ma mezue ọrụ dịka nkọwa doro anya. Ma n'otu oge ahụ, ọ dịghịzi nzọụkwụ n'akụkụ. Ọ bụ ezie na ọ bụ mgbanwe na ngwọta nke ndị ọrụ na-atụ anya n'aka ndị ọkachamara sayensị data ha.
Kedu ihe na-eme na ahịa sayensị data
Ikike nke ndị ọkachamara na-eto eto na-egosipụta ọnọdụ n'ahịa ọrụ. Ebe a, ina budata karịa ọkọnọ, ya mere na-enweghị olileanya na-ewe ọrụ na-adịkarị njikere iku kpamkpam green ọkachamara na-azụ ha onwe ha. Nhọrọ ahụ na-arụ ọrụ, mana ọ dabara naanị ma ọ bụrụ na otu ahụ enweelarị onye ndu otu nwere ahụmahụ nke ga-eweghara ọzụzụ nke obere.
Dabere na nyocha nke HeadHunter na Mail.ru, ndị ọkachamara nyocha data so na ndị a na-achọkarị n'ahịa:
- Na 2019, enwere ohere ohere ugboro 9,6 karịa na ngalaba nyocha data, yana ugboro 7,2 karịa na ngalaba mmụta igwe karịa na 2015.
- Tụnyere 2018, ọnụ ọgụgụ ohere ohere maka ndị ọkachamara nyocha data mụbara site na 1,4 ugboro, yana maka ndị ọkachamara mmụta igwe site na 1,3 ugboro.
- 38% nke oghere oghere dị na ụlọ ọrụ IT, 29% na ụlọ ọrụ ngalaba ego, yana 9% na ọrụ azụmaahịa.
Ọtụtụ ụlọ akwụkwọ dị n'ịntanetị na-azụ otu obere ụmụaka ahụ na-eme ka ọnọdụ ahụ sie ike. N'ụzọ bụ isi, ọzụzụ na-adị site na ọnwa atọ ruo ọnwa isii, nke ụmụ akwụkwọ jisiri ike mụta ngwa ọrụ na ọkwa dị mkpa: Python, SQL, nyocha data, Git na Linux. Ihe si na ya pụta bụ obere obere oge: ọ nwere ike dozie nsogbu a kapịrị ọnụ, mana enweghị ike ịghọta nsogbu ahụ ma dozie nsogbu ahụ n'onwe ya. Otú ọ dị, nnukwu ọchịchọ maka ndị ọkachamara na mgbasa ozi gburugburu ọrụ ahụ na-ebutekarị nnukwu ọchịchọ na ụgwọ ụgwọ.
N'ụzọ dị mwute, ajụjụ ọnụ na Data Science ugbu a na-emekarị anya dị ka nke a: nwa akwukwo na-ekwu na ọ gbalịrị iji a di na nwunye nke ọba akwụkwọ, enweghị ike ịza ajụjụ banyere otú kpọmkwem algọridim ọrụ, mgbe ahụ jụrụ 200, 300, 400 puku rubles otu ọnwa na aka .
N'ihi ọnụ ọgụgụ dị ukwuu nke mgbasa ozi mgbasa ozi dị ka "onye ọ bụla nwere ike ịghọ onye nyocha data", "master machine learner n'ime ọnwa atọ wee malite ịkpata nnukwu ego" na akpịrị ịkpọ nkụ maka ego ngwa ngwa, nnukwu iyi nke ndị na-eme elu elu abanyela n'ime anyị. ubi na-enweghị ezigbo ọzụzụ usoro.
Victor Kantor
Onye isi sayensị data na MTS
Kedu ndị na-ewe ọrụ na-echere?
Onye ọ bụla na-arụrụ ọrụ ga-achọ ka ndị na-eto eto ya na-arụ ọrụ na-enweghị nlekọta mgbe niile yana nwee ike ịmalite n'okpuru nduzi nke ndị isi otu. Iji mee nke a, onye mbido ga-enweta ngwa ngwa ndị dị mkpa iji dozie nsogbu ndị dị ugbu a, ma nwee usoro izizi zuru oke iji jiri nwayọ wepụta ihe ngwọta nke aka ha wee bịaruo nsogbu ndị dị mgbagwoju anya.
Ndị ọhụrụ nọ n'ahịa na-eji ngwá ọrụ ha eme nke ọma. Ọmụmụ ihe dị mkpirikpi na-enye gị ohere ịmụta ha ngwa ngwa wee banye ọrụ.
Dabere na nyocha nke HeadHunter na Mail.ru, nka a na-achọkarị bụ Python. A kpọtụrụ ya na 45% ohere ohere ndị ọkà mmụta sayensị data yana 51% nke ohere mmụta igwe.
Ndị na-ewe ọrụ chọkwara ka ndị nyocha data mara SQL (23%), nchịkọta data (19%), mgbakọ na mwepụ mgbakọ na mwepụ (11%) ma nwee ike ịrụ ọrụ na nnukwu data (10%).
Ndị na-ewe ọrụ na-achọ ndị ọkachamara mmụta igwe na-atụ anya ka onye ga-abụ ọkachamara na C ++ (18%), SQL (15%), igwe mmụta algọridim (13%) na Linux (11%) na mgbakwunye na ihe ọmụma nke Python.
Ma ọ bụrụ na ndị na-eto eto na-eme nke ọma na ngwá ọrụ, mgbe ahụ, ndị ọrụ ha na-eche nsogbu ọzọ ihu. Ọtụtụ ndị gụsịrị akwụkwọ anaghị enwe nghọta miri emi banyere ọrụ ahụ, na-eme ka o sie ike maka onye mbido inwe ọganihu.
Ana m achọ ndị ọkachamara mmụta igwe ka m sonyere ndị otu m. N'otu oge ahụ, m na-ahụ na ndị na-eme ntuli aka na-ejikarị ụfọdụ ngwaọrụ sayensị Data Science, ma ha enweghị nghọta miri emi nke ọma nke ntọala usoro iwu iji mepụta ngwọta ọhụrụ.
Emil Maharramov
Onye isi nke Compputational Chemistry Services Group, Biocad
Ọdịdị na ogologo oge nke ọmụmụ ihe anaghị ekwe ka ị banye n'ime omimi na ọkwa achọrọ. Ndị gụsịrị akwụkwọ na-enwekarị nkà ndị ahụ dị nro nke a na-atụkarị anya mgbe ha na-agụ ohere ọrụ. Ọfọn, n'ezie, ònye n'ime anyị ga-asị na o nweghị usoro echiche ma ọ bụ ọchịchọ ịzụlite. Agbanyeghị, n'ihe gbasara ọkachamara sayensị data, anyị na-ekwu maka akụkọ miri emi. N'ebe a, iji zụlite, ịkwesịrị inwe echiche siri ike nke ọma na tiori na sayensị, nke ga-ekwe omume naanị site na ọmụmụ ogologo oge, dịka ọmụmaatụ, na mahadum.
Ọtụtụ na-adabere na onye ahụ: ọ bụrụ na usoro mmụta siri ike nke ọnwa atọ sitere n'aka ndị nkuzi siri ike nwere ahụmahụ dị ka ndị otu na-eduga na ụlọ ọrụ dị elu na-agwụcha site na nwa akwụkwọ nwere ezigbo ndabere na mgbakọ na mwepụ na mmemme, na-abanye n'ime ihe ọmụmụ niile na "na-aṅụ dị ka sponge. , "dị ka ha kwuru n'ụlọ akwụkwọ, mgbe ahụ, a ga-enwe nsogbu na onye ọrụ dị otú ahụ mgbe e mesịrị No. Ma 90-95% nke ndị mmadụ, iji mụta ihe ruo mgbe ebighị ebi, ọ dị mkpa ịmụta ugboro iri karịa ma mee ya n'usoro ruo ọtụtụ afọ n'usoro. Na nke a na-eme ka mmemme nna ukwu na nyocha data bụrụ nhọrọ magburu onwe ya iji nweta ezigbo ntọala nke ihe ọmụma, nke ị na-agaghị agbaji n'ajụjụ ọnụ, ọ ga-adịkwa mfe ịrụ ọrụ ahụ.
Victor Kantor
Onye isi sayensị data na MTS
Ebe ị ga-amụ iji chọta ọrụ na Science Data
Enwere ọtụtụ nkuzi sayensị sayensị dị mma n'ahịa yana inweta agụmakwụkwọ izizi abụghị nsogbu. Mana ọ dị mkpa ịghọta ihe mmụta a lekwasịrị anya. Ọ bụrụ na onye ndoro-ndoro nwere ikike nka siri ike, mgbe ahụ nkuzi kpụ ọkụ n'ọnụ bụ ihe ha chọrọ. Mmadụ ga-amara ngwá ọrụ, bịa n'ebe ahụ ngwa ngwa mara ya, n'ihi na ọ maaralarị otú e si eche echiche dị ka onye mgbakọ na mwepụ, hụ nsogbu na ịmepụta nsogbu. Ọ bụrụ na enweghị ndabere dị otú ahụ, mgbe ahụ, mgbe usoro ahụ gasịrị, ị ga-abụ onye na-eme ihe dị mma, ma na-enwe oke ohere maka uto.
Ọ bụrụ na ị na-eche ọrụ dị mkpirikpi ihu nke ịgbanwe ọrụ ma ọ bụ ịchọta ọrụ na ọpụrụiche a, mgbe ahụ, ụfọdụ usoro usoro dị mma maka gị, nke dị mkpụmkpụ na ngwa ngwa na-enye obere nka nke teknụzụ ka i wee ruo eruo maka otu. ọkwa ntinye na mpaghara a.
Ivan Yamshchikov
Onye isi nkuzi nke mmemme nna ukwu n'ịntanetị "Data Science"
Nsogbu dị na nkuzi a bụ kpọmkwem na ha na-enye ngwa ngwa mana opekata mpe. Mmadụ na-efeba n'ụzọ nkịtị n'ọrụ ahụ wee rute n'uko ngwa ngwa. Iji banye ọrụ ahụ ogologo oge, ịkwesịrị ịtọ ntọala dị mma ozugbo n'ụdị mmemme ogologo oge, dịka ọmụmaatụ, akara ugo mmụta nna ukwu.
Agụmakwụkwọ dị elu dabara adaba mgbe ị ghọtara na mpaghara a masịrị gị ogologo oge. Ọ naghị agụ gị agụụ ịbanye ọrụ ozugbo enwere ike. Ma ị chọghị inwe ụlọ ọrụ; ị chọghịkwa ihu nsogbu nke enweghị ihe ọmụma, nkà, enweghị nghọta nke gburugburu ebe obibi n'ozuzu site n'enyemaka nke ngwaahịa na-emepụta ihe ọhụrụ. Maka nke a, ịchọrọ agụmakwụkwọ ka elu, nke ọ bụghị naanị na-emepụta usoro nka nke teknụzụ dị mkpa, kamakwa na-ahazi echiche gị n'ụzọ dị iche ma nyere gị aka ịmepụta ụfọdụ ọhụụ nke ọrụ gị ogologo oge.
Ivan Yamshchikov
Onye isi nkuzi nke mmemme nna ukwu n'ịntanetị "Data Science"
Enweghị ụlọ ọrụ bụ isi uru nke mmemme nna ukwu. N'ime afọ abụọ, onye ọkachamara na-enweta isi ihe ọmụma dị ike. Nke a bụ ihe semester mbụ na mmemme Science Science na NUST MISIS dị ka:
- Okwu Mmalite Sayensị Data. Izu 2.
- Ihe ndabere nke nyocha data. Nhazi data. Izu 2
- Ịmụ igwe. Nhazi data. Izu 2
- EDA. Nyocha data ọgụgụ isi. Izu 3
- Algọridim mmụta igwe bụ isi. Ch1 + Ch2 (izu isii)
N'otu oge ahụ, ị nwere ike nweta ahụmịhe bara uru n'ọrụ. Ọ nweghị ihe na-egbochi gị ịnweta ọkwa nke obere ozugbo nwa akwụkwọ ahụ ghọchara ngwaọrụ ndị dị mkpa. Mana, n'adịghị ka onye gụsịrị akwụkwọ, akara ugo mmụta nna ukwu anaghị akwụsị ọmụmụ ya ebe ahụ, mana ọ na-aga n'ihu na-abanye n'ime ọrụ ahụ. N'ọdịnihu, nke a na-enye gị ohere ịzụlite na Data Science na-enweghị ihe mgbochi.
Na webụsaịtị nke Mahadum Sayensị na Nkà na ụzụ "MISiS" maka ndị chọrọ ịrụ ọrụ na Science Data. Ndị nnọchianya nke NUST MISIS, SkillFactory, HeadHunter, Facebook, Mail.ru Group na Yandex, m ga-agwa gị ihe ndị kacha mkpa:
- "Kedu ka ị ga-esi chọta ebe gị na Science Data?",
- "Ọ ga-ekwe omume ịghọ ọkà mmụta sayensị data site na ọkọ?",
- "Ọ dị mkpa maka ndị ọkà mmụta sayensị data ka ga-adị n'ime afọ 2-5?"
- "Kedu nsogbu ndị sayensị data na-arụ ọrụ?"
- "Otu esi ewulite ọrụ na Science Data?"
Ọzụzụ n'ịntanetị, diplọma agụmakwụkwọ ọha. nabatara ruo mgbe 10 Aug.
isi: www.habr.com