מהנדס נתונים ומדען נתונים: מה הם יכולים לעשות וכמה הם מרוויחים

יחד עם אלנה גרסימובה, ראש הפקולטה "מדע נתונים ואנליטיקה» בנטולוגיה אנו ממשיכים להבין כיצד הם מקיימים אינטראקציה זה עם זה וכיצד נבדלים מדעני נתונים ומהנדסי נתונים.

בחלק הראשון סיפרו על ההבדלים העיקריים בין Data Scientist לבין Data Engineer.

בחומר זה נדבר על הידע והמיומנויות שצריכים להיות מומחים, איזו השכלה מוערכת על ידי מעסיקים, כיצד נערכים ראיונות וכמה מרוויחים מהנדסי נתונים ומדעני נתונים. 

מה שמדענים ומהנדסים צריכים לדעת

ההשכלה המיוחדת של שני המומחים היא מדעי המחשב.

כל מדען נתונים - מדען נתונים או אנליסט - חייב להיות מסוגל להוכיח את נכונות המסקנות שלהם. בשביל זה אתה לא יכול לעשות בלי ידע סטטיסטיקה ומתמטיקה בסיסית הקשורה לסטטיסטיקה.

כלי למידת מכונה וניתוח נתונים הם הכרחיים בעולם המודרני. אם הכלים הרגילים אינם זמינים, אתה צריך את הכישורים למידה מהירה של כלים חדשים, יצירת סקריפטים פשוטים לאוטומציה של משימות.

חשוב לציין כי מדען הנתונים חייב לתקשר ביעילות את תוצאות הניתוח. זה יעזור לו עם זה נתונים להדמיה או תוצאות מחקר ובדיקת השערות. מומחים חייבים להיות מסוגלים ליצור תרשימים וגרפים, להשתמש בכלי הדמיה ולהבין ולהסביר נתונים ממרכזי מחוונים.

עבור מהנדס נתונים, שלושה תחומים באים לידי ביטוי.

אלגוריתמים ומבני נתונים. חשוב להצליח בכתיבת קוד ובשימוש במבנים ואלגוריתמים בסיסיים:

• ניתוח מורכבות אלגוריתם,
• יכולת לכתוב קוד ברור וניתן לתחזוקה, 
• עיבוד אצווה,
• עיבוד בזמן אמת.

מאגרי מידע ומחסני נתונים, בינה עסקית:

• אחסון ועיבוד נתונים,
• עיצוב מערכות שלמות,
• קליטת נתונים,
• מערכות קבצים מבוזרות.

Hadoop וביג דאטה. יש יותר ויותר נתונים, ולאורך אופק של 3-5 שנים, הטכנולוגיות הללו יהיו נחוצות עבור כל מהנדס. ועוד:

• Data Lakes
• עבודה מול ספקי ענן.

למידת מכונה ישמש בכל מקום, וחשוב להבין אילו בעיות עסקיות זה יעזור לפתור. אין צורך להיות מסוגל ליצור מודלים (מדעני נתונים יכולים להתמודד עם זה), אבל אתה צריך להבין את היישום שלהם ואת הדרישות המתאימות.

כמה מרוויחים מהנדסים ומדענים?

הכנסה מהנדס נתונים

בתרגול בינלאומי משכורות התחלתיות הן בדרך כלל $100 לשנה ועולות משמעותית עם הניסיון, לפי Glassdoor. בנוסף, חברות לרוב מספקות אופציות למניות ובונוסים שנתיים של 000-5%.

ברוסיה בתחילת הקריירה, המשכורת היא בדרך כלל לא פחות מ-50 אלף רובל באזורים ו-80 אלף במוסקבה. בשלב זה לא נדרש ניסיון מלבד הכשרה שהושלמה.

לאחר 1-2 שנים של עבודה - מזלג של 90-100 אלף רובל.

המזלג גדל ל-120-160 אלף תוך 2-5 שנים. מתווספים גורמים כמו התמקצעות של חברות קודמות, גודל פרויקטים, עבודה עם ביג דאטה וכו'.

לאחר 5 שנות עבודה, קל יותר לחפש משרות פנויות במחלקות קשורות או להגיש מועמדות לתפקידים מיוחדים כגון:

• אדריכל או מפתח מוביל בבנק או טלקום - כ-250 אלף.

• מכירה מוקדמת מהספק שאיתם עבדת הכי קרוב עם הטכנולוגיות שלו - 200 אלף פלוס בונוס אפשרי (1-1,5 מיליון רובל). 

• מומחים ביישום יישומים עסקיים ארגוניים, כגון SAP - עד 350 אלף.

הכנסה של מדעני נתונים

מחקר שוק האנליסטים של חברת "Normal Research" וסוכנות הגיוס New.HR מראה כי מומחי Data Science מקבלים בממוצע שכר גבוה יותר מאשר אנליסטים של התמחויות אחרות. 

ברוסיה, השכר ההתחלתי של מדען נתונים עם עד שנה של ניסיון הוא מ -113 אלף רובל. 

השלמת תכניות הכשרה נלקחת כעת בחשבון גם כניסיון בעבודה.

לאחר 1-2 שנים, מומחה כזה כבר יכול לקבל עד 160 אלף.

לעובד עם 4-5 שנות ניסיון, המזלג עולה ל-310 אלף.

איך מתבצעים ראיונות?

במערב, בוגרי תכניות הכשרה מקצועיות זוכים לראיון ראשון בממוצע 5 שבועות לאחר סיום הלימודים. כ-85% מוצאים עבודה לאחר 3 חודשים.

תהליך הראיון לתפקידי מהנדס נתונים ומדען נתונים הוא כמעט זהה. בדרך כלל מורכב מחמישה שלבים.

תקציר. מועמדים בעלי ניסיון קודם שאינו ליבה (למשל, שיווק) נדרשים להכין מכתב נלווה מפורט לכל חברה או לקבל אסמכתא מנציג של אותה חברה.

מיון טכני. לרוב זה מתרחש בטלפון. מורכב משאלה אחת או שתיים מורכבות וכמה שיותר פשוטות הקשורות למחסנית הנוכחית של המעסיק.

ראיון משאבי אנוש. ניתן לעשות זאת בטלפון. בשלב זה נבחן המועמד לגבי הלימות כללית ויכולת תקשורת.

ראיון טכני. לרוב זה מתרחש באופן אישי. בחברות שונות, רמת התפקידים בטבלת האיוש שונה, ויתכן ושמות תפקידים שונים. לכן, בשלב זה הידע הטכני נבדק.

ראיון עם CTO/אדריכל ראשי. מהנדס ומדען הם תפקידים אסטרטגיים, ועבור חברות רבות הם גם חדשים. חשוב שהמנהל יאהב את הקולגה הפוטנציאלי ויסכים איתו בדעותיו.

מה יעזור למדענים ומהנדסים בצמיחת הקריירה שלהם?

הופיעו לא מעט כלים חדשים לעבודה עם נתונים. ומעט אנשים טובים באותה מידה בכולם. 

חברות רבות אינן מוכנות להעסיק עובדים ללא ניסיון בעבודה. עם זאת, מועמדים עם מינימום בסיס וידע ביסודות הכלים הפופולריים יכולים לצבור את הניסיון הדרוש אם הם ילמדו ויתפתחו בעצמם.

תכונות שימושיות למהנדס נתונים ומדען נתונים

רצון ויכולת ללמוד. אתה לא צריך לרדוף מיד אחרי ניסיון או להחליף עבודה עבור כלי חדש, אבל אתה צריך להיות מוכן לעבור לאזור חדש.

הרצון להפוך תהליכים שגרתיים לאוטומטיים. זה חשוב לא רק לפרודוקטיביות, אלא גם לשמירה על איכות נתונים גבוהה ומהירות משלוח לצרכן.

קשב והבנה של "מה יש מתחת למכסה המנוע" של תהליכים. מומחה בעל התבוננות וידע מעמיק בתהליכים יפתור את הבעיה מהר יותר.

בנוסף לידע מצוין באלגוריתמים, מבני נתונים וצינורות, אתה צריך ללמוד לחשוב במוצרים - ראה ארכיטקטורה ופתרון עסקי כתמונה אחת. 

לדוגמה, כדאי לקחת כל שירות ידוע ולהמציא עבורו מסד נתונים. לאחר מכן תחשוב איך לפתח את ETL ו-DW שימלאו אותו בנתונים, איזה סוג של צרכנים יהיו ומה חשוב להם לדעת על הנתונים, וגם איך קונים מקיימים אינטראקציה עם יישומים: לחיפוש עבודה והכרויות, השכרת רכב , אפליקציית פודקאסט, פלטפורמה חינוכית.

עמדותיהם של אנליסט, מדען נתונים ומהנדס קרובות מאוד, כך שניתן לנוע מכיוון אחד למשנהו מהר יותר מאשר מאזורים אחרים.

בכל מקרה, זה יהיה קל יותר לבעלי רקע IT כלשהו מאשר למי שאין לו. בממוצע, מבוגרים בעלי מוטיבציה מתאמנים מחדש ומחליפים עבודה כל 1,5-2 שנים. זה קל יותר למי שלומד בקבוצה ועם מנטור, לעומת מי שמסתמך רק על מקורות פתוחים.

מעורכי נטולוגיה

אם אתה מסתכל על המקצוע של מהנדס נתונים או מדען נתונים, אנו מזמינים אותך ללמוד את תוכניות הקורס שלנו:

• מקצוע"מהנדס נתונים".  
• מקצוע"מדען נתונים".
• נו "אנליסט מידע".

מקור: www.habr.com