{"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: competenze e retribuzioni","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Insieme a Elena Gerasimova, responsabile del Dipartimento \"<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>\" in Netology, continuiamo a esplorare 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 articolo discuteremo delle conoscenze e competenze che questi specialisti devono avere, del tipo di istruzione che i datori di lavoro apprezzano, di 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 engineer<\/h2>\n<p>\nL'istruzione specifica per entrambi i professionisti \u00e8 la Computer Science.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Data Engineer e Data Scientist: competenze e retribuzioni\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/14e804895cb4eac665c2b8558a5911ba.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nQualsiasi professionista dei dati \u2014 data scientist o analista \u2014 deve saper dimostrare la correttezza delle proprie conclusioni. Per fare ci\u00f2, \u00e8 fondamentale avere conoscenze <b>di statistica e matematica di base collegata alla statistica.<\/b>.<\/p>\n<p>L'apprendimento automatico e gli strumenti di analisi dei dati sono indispensabili nel mondo moderno. Se gli strumenti consueti non sono disponibili, \u00e8 necessario avere abilit\u00e0 <b>nell'apprendimento rapido di nuovi strumenti, nella creazione di semplici script per l'automazione delle attivit\u00e0.<\/b>.<\/p>\n<p>\u00c8 importante sottolineare che uno specialista in elaborazione dati deve comunicare efficacemente i risultati dell'analisi. In questo, la <b>visualizzazione dei dati<\/b> o i risultati delle ricerche effettuate e la verifica di ipotesi possono risultare utili. Gli specialisti devono saper creare diagrammi e grafici, utilizzare strumenti di visualizzazione e interpretare i dati dai dashboard.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Data Engineer e Data Scientist: competenze e retribuzioni\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/f701a922442a01286c340314861ab343.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nPer un ingegnere dei dati, ci sono tre settori principali.<\/p>\n<p><b>Algoritmi e strutture dati<\/b>. \u00c8 fondamentale fare pratica nella scrittura di codice e nell'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 batch,<\/li>\n<li>elaborazione in tempo reale.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Basi di dati e archiviazione, Business Intelligence<\/b>:<\/p>\n<ul>\n<li>memorizzazione e trattamento 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 crescendo continuamente e nel giro di 3-5 anni queste tecnologie diventeranno indispensabili per ogni ingegnere. Inoltre:<\/p>\n<ul>\n<li>Data Lakes,<\/li>\n<li>lavorare con i fornitori cloud.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Machine Learning<\/b> sar\u00e0 ampiamente utilizzato, ed \u00e8 importante capire quali sfide aziendali aiuter\u00e0 a risolvere. Non \u00e8 necessario saper creare modelli (questo pu\u00f2 essere fatto dai data scientist), ma \u00e8 fondamentale comprenderne l'applicazione e i requisiti associati.<\/p>\n<h2>Quanto guadagnano gli ingegneri e i scientist<\/h2>\n<p><\/p>\n<h3>Reddito degli ingegneri di data processing<\/h3>\n<p>\n<b>Nella pratica internazionale<\/b> lo stipendio iniziale \u00e8 generalmente di $100.000 all'anno e aumenta notevolmente con l'esperienza, secondo Glassdoor. Inoltre, le aziende spesso offrono opzioni sulle azioni e bonus annuali che variano dal 5 al 15%.<\/p>\n<p><b>In Russia<\/b> all'inizio della carriera, lo stipendio \u00e8 generalmente non inferiore a 50.000 rubli nelle regioni e 80.000 a Mosca. In questa fase non \u00e8 richiesta esperienza, salvo l'addestramento completato.<\/p>\n<p>Dopo 1-2 anni di lavoro \u2014 la fascia \u00e8 di 90-100.000 rubli.<\/p>\n<p>La fascia 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 ancora sono rilevanti.<\/p>\n<p>Dopo 5 anni di lavoro, \u00e8 pi\u00f9 facile cercare posizioni in reparti correlati o candidarsi a posizioni altamente 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-vendite con il fornitore la cui tecnologia hai utilizzato di pi\u00f9 \u2014 200 mila pi\u00f9 possibile bonus (1\u20121,5 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 mila.\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\">Studio<\/a><\/noindex> Il mercato degli analisti secondo l'azienda 'Normali ricerche' e l'agenzia di reclutamento New.HR mostra che i professionisti in Data Science guadagnano mediamente di pi\u00f9 rispetto agli analisti di altre specializzazioni.\u00a0<\/p>\n<p>In Russia, lo stipendio iniziale di un data scientist con meno di un anno di esperienza \u00e8 di almeno 113 mila rubli.\u00a0<\/p>\n<blockquote><p>Attualmente, anche la partecipazione a programmi di formazione viene considerata come esperienza di lavoro.<\/p><\/blockquote>\n<p> Dopo 1\u20122 anni, un professionista del genere pu\u00f2 gi\u00e0 guadagnare fino a 160 mila.<\/p>\n<p>Per un dipendente con 4\u20125 anni di esperienza, la fascia salariale aumenta fino a 310 mila.<\/p>\n<h2>Come si svolgono i colloqui<\/h2>\n<p>\nIn Occidente, i laureati di programmi di formazione professionale sostengono il primo colloquio in media dopo 5 settimane dal termine degli studi. Circa l'85% trova lavoro entro 3 mesi.<\/p>\n<p>Il processo di colloqui per le posizioni di ingegnere dei dati e data scientist \u00e8 praticamente identico. Di solito consiste in cinque fasi.<\/p>\n<p><b>Riepilogo<\/b>. I candidati con esperienza professionale non corrispondente (ad esempio, nel marketing) devono preparare una lettera di accompagnamento dettagliata per ogni azienda o avere raccomandazioni da parte di un rappresentante di quell'azienda.<\/p>\n<p><b>Screening tecnico<\/b>. Di solito si svolge per telefono e 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 questa fase si verifica la reattivit\u00e0 generale del candidato e la sua capacit\u00e0 di comunicare.<\/p>\n<p><b>Colloquio tecnico<\/b>. Di solito si svolge di persona. Nei vari aziende il livello delle posizioni pu\u00f2 variare e i titoli possono differire. Pertanto, in questa fase vengono verificate le conoscenze tecniche.<\/p>\n<p><b>Colloquio con il direttore tecnico \/ architetto principale<\/b>. Gli ingegneri e i data scientist sono posizioni strategiche, e per molte aziende sono anche nuove. \u00c8 importante che il potenziale collega piaccia al responsabile e condivida le sue opinioni.<\/p>\n<h2>Cosa pu\u00f2 aiutare i data scientist e gli ingegneri nella loro crescita professionale<\/h2>\n<p>\nCi sono molti nuovi strumenti per lavorare con i dati. Pochi comprendono altrettanto bene tutti.\u00a0<\/p>\n<p>Molte aziende non sono pronte a assumere persone senza esperienza. Tuttavia, candidati con una base minima e conoscenza delle principali strumenti popolari possono acquisire l'esperienza necessaria se si impegnano a imparare e svilupparsi autonomamente.<\/p>\n<h3>Qualit\u00e0 utili per un data engineer e un data scientist<\/h3>\n<p>\n<b>Desiderio e capacit\u00e0 di apprendere<\/b>. Non \u00e8 necessario rincorrere immediatamente l'esperienza o cambiare lavoro per un nuovo strumento, ma \u00e8 importante essere pronti a passare a un nuovo settore.<\/p>\n<p><b>Impegno per l'automazione dei processi ripetitivi<\/b>. Questo \u00e8 importante non solo per la produttivit\u00e0, ma anche per mantenere alta la qualit\u00e0 dei dati e la velocit\u00e0 della loro consegna ai consumatori.<\/p>\n<p><b>Attenzione e comprensione di \u00abcosa c'\u00e8 sotto il cofano\u00bb nei processi<\/b>. Pi\u00f9 velocemente risolver\u00e0 il problema il professionista che ha una buona visione e una 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 prodotti<\/b> \u2014 vedere architettura e soluzione commerciale come un'unica immagine.\u00a0<\/p>\n<p>Ad esempio, \u00e8 utile prendere un servizio noto e progettare un database per esso. Poi pensa a come sviluppare ETL e DW che lo riempiranno di dati, quali saranno i consumatori e cosa \u00e8 importante sapere sui dati, oltre a come gli acquirenti interagiscono con le applicazioni: per cercare lavoro e fare incontri, noleggio auto, app per podcast, piattaforma educativa. <\/p>\n<blockquote><p>Le posizioni di analista, data scientist e ingegnere sono molto simili, quindi \u00e8 possibile passare da un'area all'altra pi\u00f9 rapidamente rispetto ad altri settori.<\/p><\/blockquote>\n<p>In ogni caso, chi ha un background IT avr\u00e0 un vantaggio rispetto a chi non ce l'ha. In media, gli adulti motivati cambiano carriera e lavoro ogni 1,5-2 anni. Questo \u00e8 pi\u00f9 facile per coloro che studiano in gruppo e con un mentore, rispetto a quelli che si basano solo su fonti aperte.<\/p>\n<h2>Dalla redazione di Netology<\/h2>\n<p>\nSe stai valutando la professione di Data Engineer o Data Scientist, ti invitiamo a scoprire i programmi dei nostri corsi:<\/p>\n<ul>\n<li>Professione \u201c<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 \u201c<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 \u201c<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 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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