{"id":78069,"date":"2020-04-16T01:42:42","date_gmt":"2020-04-15T23:42:42","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/data-engineer-i-data-scientist-chto-umeyut-i-skolko-zarabatyvayut"},"modified":"2020-04-16T01:42:42","modified_gmt":"2020-04-15T23:42:42","slug":"data-engineer-i-data-scientist-chto-umeyut-i-skolko-zarabatyvayut","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/administrirovanie\/data-engineer-i-data-scientist-chto-umeyut-i-skolko-zarabatyvayut","title":{"rendered":"Data Engineer e Data Scientist: cosa sanno fare e quanto guadagnano","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Insieme a Elena Gerasimova, responsabile del dipartimento \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/netology.ru\/navigation\/?direction=data-science?utm_source=habr&amp;utm_medium=externalblog&amp;utm_campaign=bds_all_ou&amp;utm_content=14042020_dataengscientist\">Data Science e analisi<\/a><\/noindex>\u00bb in Netology continuiamo ad analizzare come interagiscono e quali sono le differenze tra Data Scientist e Data Engineer.<\/p>\n<p>Nella prima parte abbiamo parlato <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/netologyru\/blog\/496082\/\">delle principali differenze tra Data Scientist e Data Engineer<\/a><\/noindex>. <\/p>\n<p>In questo materiale discuteremo delle conoscenze e delle competenze che devono avere gli specialisti, quale istruzione \u00e8 apprezzata dai datori di lavoro, come si svolgono i colloqui e quanto guadagnano i data engineer e i data scientist.\u00a0<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Cosa devono sapere i scientist e gli ingegneri<\/h2>\n<p>\nLa formazione specialistica per entrambi gli specialisti \u00e8 Computer Science.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Data Engineer e Data Scientist: cosa sanno fare e quanto guadagnano\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/14e804895cb4eac665c2b8558a5911ba.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nQualsiasi specialista dei dati - data scientist o analista - deve saper dimostrare la correttezza delle proprie conclusioni. Per fare ci\u00f2, \u00e8 fondamentale conoscere <b>statistica e matematica di base correlata alla statistica<\/b>.<\/p>\n<p>Il machine learning e gli strumenti di analisi dei dati sono indispensabili nel mondo moderno. Se gli strumenti familiari non sono disponibili, \u00e8 necessario avere abilit\u00e0 <b>nell'apprendimento rapido di nuovi strumenti, creazione di semplici script per l'automazione dei compiti<\/b>.<\/p>\n<p>\u00c8 importante notare che uno specialista nell'analisi dei dati deve comunicare efficacemente i risultati dell'analisi. A questo lo aiuter\u00e0 <b>la visualizzazione dei dati<\/b> o dei risultati delle ricerche condotte e della verifica delle ipotesi. Gli specialisti devono saper creare diagrammi e grafici, utilizzare strumenti di visualizzazione, comprendere e spiegare i dati dai dashboard.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Data Engineer e Data Scientist: cosa sanno fare e quanto guadagnano\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/f701a922442a01286c340314861ab343.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nPer un ingegnere dei dati, tre aree principali emergono.<\/p>\n<p><b>Algoritmi e strutture dati<\/b>. \u00c8 importante acquisire familiarit\u00e0 con la scrittura di codice e l'uso delle principali strutture e algoritmi:<\/p>\n<ul>\n<li>analisi della complessit\u00e0 degli algoritmi,<\/li>\n<li>capacit\u00e0 di scrivere codice chiaro e manutenibile,\u00a0<\/li>\n<li>elaborazione in batch,<\/li>\n<li>elaborazione in tempo reale.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Basi e archiviazione dei dati, Business Intelligence<\/b>:<\/p>\n<ul>\n<li>archiviazione e elaborazione dei dati,<\/li>\n<li>progettazione di sistemi integrati,<\/li>\n<li>Data Ingestion,<\/li>\n<li>sistemi di file distribuiti.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Hadoop e Big Data<\/b>. I dati stanno aumentando e nei prossimi 3-5 anni queste tecnologie saranno necessarie per ogni ingegnere. Inoltre:<\/p>\n<ul>\n<li>Data Lakes,<\/li>\n<li>lavoro con fornitori di cloud.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Apprendimento automatico<\/b> sar\u00e0 utilizzato ovunque ed \u00e8 importante comprendere quali compiti aziendali possa aiutare a risolvere. Non \u00e8 necessario saper creare modelli (questo sar\u00e0 compito dei data scientist), ma bisogna capire la loro applicazione e i requisiti corrispondenti.<\/p>\n<h2>Quanto guadagnano ingegneri e data scientist<\/h2>\n<p><\/p>\n<h3>Reddito degli ingegneri di elaborazione dati<\/h3>\n<p>\n<b>Nella pratica internazionale<\/b> lo stipendio iniziale \u00e8 solitamente di $100.000 all'anno e aumenta notevolmente con l'esperienza, secondo quanto riportato da Glassdoor. Inoltre, le aziende spesso offrono opzioni su azioni e bonus annuali che vanno dal 5 al 15%.<\/p>\n<p><b>In Russia<\/b> all'inizio della carriera, lo stipendio solitamente non \u00e8 inferiore a 50.000 rubli nelle province e 80.000 a Mosca. In questa fase non \u00e8 richiesta esperienza, salvo la formazione completata.<\/p>\n<p>Dopo 1-2 anni di lavoro, il range \u00e8 di 90-100.000 rubli.<\/p>\n<p>Il range aumenta a 120-160.000 dopo 2-5 anni. Fattori come la specializzazione delle aziende precedenti, la dimensione dei progetti, il lavoro con big data e altro entrano in gioco.<\/p>\n<p>Dopo 5 anni di lavoro, \u00e8 pi\u00f9 facile cercare posizioni in reparti correlati o candidarsi per posizioni specializzate, come:<\/p>\n<ul>\n<li>Architetto o sviluppatore senior in banca o telecomunicazioni \u2014 circa 250.000.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Pre-Sales presso il fornitore con cui si \u00e8 lavorato pi\u00f9 a lungo \u2014 200.000 pi\u00f9 bonus possibile (1-1,5 milioni di rubli).\u00a0\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Esperti nell'implementazione di applicazioni aziendali Enterprise, come SAP \u2014 fino a 350.000.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h3>Reddito dei data scientist<\/h3>\n<p>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/vacancy.newhr.ru\/data\/data\/salary\/Normalresearch.ru_Analysts_2019.pdf\">Ricerca<\/a><\/noindex> il mercato degli analisti dell'azienda \u00abRicerche Normali\u00bb e l'agenzia di reclutamento New.HR mostrano che gli specialisti in Data Science guadagnano in media salari pi\u00f9 elevati rispetto ad altri analisti specializzati.\u00a0<\/p>\n<p>In Russia, lo stipendio iniziale di un data scientist con meno di un anno di esperienza \u00e8 a partire da 113.000 rubli.\u00a0<\/p>\n<blockquote><p>Attualmente, il completamento di programmi di formazione viene considerato come esperienza lavorativa.<\/p><\/blockquote>\n<p> Dopo 1-2 anni, un tale specialista pu\u00f2 gi\u00e0 guadagnare fino a 160.000.<\/p>\n<p>Per un dipendente con 4-5 anni di esperienza, il range cresce fino a 310.000.<\/p>\n<h2>Come si svolgono i colloqui<\/h2>\n<p>\nIn Occidente, i laureati dei programmi di formazione professionale si sottopongono a un primo colloquio in media dopo 5 settimane dal termine della formazione. Circa l'85% trova lavoro entro 3 mesi.<\/p>\n<p>Il processo di colloqui per posizioni di ingegnere di dati e data scientist \u00e8 praticamente lo stesso. Di solito consiste di cinque fasi.<\/p>\n<p><b>Riepilogo<\/b>. I candidati con un'esperienza pregressa non pertinente (ad esempio, provenienti dal marketing) devono preparare una lettera di presentazione dettagliata per ogni azienda o avere referenze da un rappresentante di quest'ultima.<\/p>\n<p><b>Screening tecnico<\/b>. Di solito avviene per telefono. Consiste in una o due domande complesse e altrettante semplici, riguardanti lo stack attuale del datore di lavoro.<\/p>\n<p><b>Colloquio HR<\/b>. Pu\u00f2 svolgersi per telefono. In questo fase si verifica la generale adeguatezza del candidato e la sua capacit\u00e0 di comunicare.<\/p>\n<p><b>Colloquio tecnico<\/b>. Generalmente avviene di persona. Nei vari aziende il livello delle posizioni nel personale pu\u00f2 differire, e i nomi delle posizioni possono variare. Pertanto, in questa fase si verificano specificamente le conoscenze tecniche.<\/p>\n<p><b>Colloquio con il direttore tecnico \/ architetto principale<\/b>. Ingegnere e scienziato sono posizioni strategiche e, per molte aziende, anche nuove. \u00c8 importante che il potenziale collega piaccia al datore di lavoro e condivida le sue visioni.<\/p>\n<h2>Cosa pu\u00f2 aiutare scienziati e ingegneri nella crescita carriera<\/h2>\n<p>\nSono emersi numerosi nuovi strumenti per l'analisi dei dati. E pochi sono altrettanto competenti in tutti.\u00a0<\/p>\n<p>Molte aziende non sono pronte ad assumere dipendenti senza esperienza lavorativa. Tuttavia, i candidati con una base minima e conoscenza delle nozioni fondamentali degli strumenti pi\u00f9 popolari possono acquisire l'esperienza necessaria se si impegnano nell'autoapprendimento e nello sviluppo.<\/p>\n<h3>Qualit\u00e0 utili per un ingegnere dei dati e un data scientist<\/h3>\n<p>\n<b>Desiderio e capacit\u00e0 di imparare<\/b>. Non \u00e8 necessario inseguire subito l'esperienza o cambiare lavoro per un nuovo strumento, ma \u00e8 importante essere pronti a passare a un nuovo campo.<\/p>\n<p><b>Ambizione per l'automatizzazione dei processi di routine<\/b>. \u00c8 importante non solo per la produttivit\u00e0, ma anche per mantenere un'elevata qualit\u00e0 dei dati e velocit\u00e0 di consegna al consumatore.<\/p>\n<p><b>Attenzione e comprensione di \u00abcosa c'\u00e8 sotto il cofano\u00bb nei processi<\/b>. Risolver\u00e0 il problema pi\u00f9 rapidamente quel professionista che ha esperienza e conoscenza approfondita dei processi.<\/p>\n<p>Oltre a una buona conoscenza di algoritmi, strutture dati e pipeline, \u00e8 necessario <b>imparare a pensare in termini di prodotto<\/b> \u2014 vedere l'architettura e la soluzione aziendale come un tutto unico.\u00a0<\/p>\n<p>Ad esempio, \u00e8 utile prendere un servizio noto e immaginare un database per esso. Poi pensare a come sviluppare un ETL e un DW che lo riempiranno di dati, quali saranno i consumatori e cosa \u00e8 importante per loro sapere sui dati, e come i clienti interagiscono con le applicazioni: per la ricerca di lavoro e incontri, noleggio auto, applicazione per podcast, piattaforma educativa. <\/p>\n<blockquote><p>Le posizioni di analista, data scientist e ingegnere sono molto simili, quindi il passaggio da un'area all'altra pu\u00f2 avvenire pi\u00f9 rapidamente rispetto ad altri settori.<\/p><\/blockquote>\n<p>In ogni caso, per chi ha un background informatico \u00e8 pi\u00f9 facile rispetto a chi non ce l'ha. In media, gli adulti motivati si riqualificano e cambiano lavoro ogni 1,5\u20132 anni. \u00c8 pi\u00f9 facile per coloro che studiano in gruppo e con un mentore, rispetto a chi si affida solo a fonti aperte.<\/p>\n<h2>Dalla redazione di Netology<\/h2>\n<p>\nSe stai considerando la professione di Data Engineer o Data Scientist, ti invitiamo a esplorare i programmi dei nostri corsi:<\/p>\n<ul>\n<li>Professione \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/netology.ru\/programs\/data-engineer?utm_source=habr&amp;utm_medium=externalblog&amp;utm_campaign=bds_deg_ou&amp;utm_content=14042020_dataengscientist\">Data Engineer<\/a><\/noindex>\u00bb.\u00a0\u00a0<\/li>\n<li>Professione \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/netology.ru\/programs\/data-scientist\/?utm_source=habr&amp;utm_medium=externalblog&amp;utm_campaign=bds_ds_ou&amp;utm_content=14042020_dataengscientist\">Data Scientist<\/a><\/noindex>\u00bb.<\/li>\n<li>Corso \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/netology.ru\/programs\/data-analyst\/?utm_source=habr&amp;utm_medium=externalblog&amp;utm_campaign=bds_da_ou&amp;utm_content=14042020_dataengscientist\">Analista dei dati<\/a><\/noindex>\u00bb.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Fonte: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/netologyru\/blog\/497214\/\">habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u0415\u043b\u0435\u043d\u043e\u0439 \u0413\u0435\u0440\u0430\u0441\u0438\u043c\u043e\u0432\u043e\u0439, \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c \u0444\u0430\u043a\u0443\u043b\u044c\u0442\u0435\u0442\u0430 \u00abData Science \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430\u00bb \u0432 \u041d\u0435\u0442\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0435\u043c 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