データ エンジニアとデータ サイエンティスト: 何ができるか、どれくらい稼げるか

学部長のエレナ・ゲラシモワ氏とともに」データサイエンスと分析» ネットロジーでは、データ サイエンティストとデータ エンジニアがどのように相互作用するか、そしてデータ サイエンティストとデータ エンジニアがどのように異なるかを理解し続けています。

最初の部分で彼らは言いました データサイエンティストとデータエンジニアの主な違いについて.

この資料では、スペシャリストが持つべき知識とスキル、雇用主が重視する教育、面接の実施方法、データ エンジニアとデータ サイエンティストの収入について説明します。 

科学者とエンジニアが知っておくべきこと

どちらの専門家にとっても専門教育はコンピュータサイエンスです。

データ サイエンティスト (データ サイエンティストまたはアナリスト) は、結論の正しさを証明できなければなりません。 これは知識がないとできません 統計および統計関連の基礎数学.

機械学習とデータ分析ツールは現代の世界では不可欠です。 通常のツールが利用できない場合は、スキルが必要です 新しいツールをすぐに学習し、タスクを自動化するための簡単なスクリプトを作成する.

データ サイエンティストは分析結果を効果的に伝達する必要があることに注意することが重要です。 これで彼は助かるだろう データの視覚化 または仮説の調査と検証の結果。 スペシャリストは、チャートやグラフを作成し、視覚化ツールを使用し、ダッシュボードのデータを理解して説明できなければなりません。

データ エンジニアにとって、XNUMX つの領域が重要になります。

アルゴリズムとデータ構造。 コードを記述し、基本的な構造とアルゴリズムを使用できるようになることが重要です。

• アルゴリズムの複雑さの分析、
• 明確で保守しやすいコードを書く能力、 
• バッチ処理、
• リアルタイム処理。

データベースとデータ ウェアハウス、ビジネス インテリジェンス:

• データの保存と処理、
• 完全なシステムの設計、
• データの取り込み、
• 分散ファイルシステム。

Hadoopとビッグデータ。 データはますます増えており、3 ～ 5 年後にはこれらのテクノロジーがすべてのエンジニアに必要になるでしょう。 プラス：

• データレイク
• クラウドプロバイダーと連携しています。

機械学習 はあらゆる場所で使用されるため、それがどのようなビジネス上の問題の解決に役立つかを理解することが重要です。 モデルを作成できる必要はありません (データ サイエンティストはこれを扱うことができます) が、そのアプリケーションと対応する要件を理解する必要があります。

エンジニアや科学者はどれくらい稼いでいますか?

データエンジニアの収入

国際的な慣行で Glassdoor によると、初任給は通常年間 100 万ドルで、経験に応じて大幅に増加します。 さらに、企業はストック オプションや年間 000 ～ 5% のボーナスを提供することがよくあります。

ロシアでは キャリアの開始時の給与は、地方では通常50万ルーブル以上、モスクワでは80万ルーブル以上です。 この段階では、完了したトレーニング以外の経験は必要ありません。

1〜2年の作業後、90〜100万ルーブルのフォーク。

フォークは 120 ～ 160 年で 2 ～ 5 に増加します。 以前の会社の専門性、プロジェクトの規模、ビッグデータの取り扱いなどの要素が追加されます。

5 年勤務すると、関連部門の求人を探したり、次のような高度に専門的なポジションに応募したりすることが容易になります。

• 銀行または通信会社のアーキテクトまたは主任開発者 - 約 250 万人。

• あなたが最も密接に協力したテクノロジーを所有するベンダーからの事前販売 - 200万プラス、ボーナスの可能性あり（1万〜1,5万ルーブル）。 

• SAP などのエンタープライズ ビジネス アプリケーションの実装の専門家 - 最大 350 万人。

データサイエンティストの収入

勉強 「Normal Research」社と人材紹介会社 New.HR のアナリスト市場によると、データ サイエンスのスペシャリストは他の専門分野のアナリストよりも平均して高い給与を受けています。 

ロシアでは、113年以内の経験を持つデータサイエンティストの初任給はXNUMX万XNUMXルーブルからとなっている。 

研修プログラムの修了も実務経験として考慮されるようになりました。

1〜2年後、そのような専門家はすでに最大160万を受け取ることができます。

4〜5年の経験を持つ従業員の場合、フォークは310万に増加します。

面接はどのように行われますか?

欧米では、職業訓練プログラムの卒業生は卒業後平均5週間後に最初の面接を受けます。 約 85% が 3 か月後に仕事を見つけます。

データ エンジニアとデータ サイエンティストの面接プロセスはほぼ同じです。 通常はXNUMXつのステージで構成されます。

サマリー。 非中核的な経験（マーケティングなど）を持つ候補者は、各企業の詳細なカバーレターを作成するか、その企業の代表者からの推薦状を用意する必要があります。

技術審査。 通常は電話で行われます。 雇用主の現在のスタックに関連する XNUMX つまたは XNUMX つの複雑な質問と、同数の簡単な質問で構成されます。

人事面接。 電話で行うことができます。 この段階では、候補者は一般的な適切性とコミュニケーション能力がテストされます。

技術面接。 ほとんどの場合、それは個人的に行われます。 企業が異なれば、人員配置表のポジションのレベルも異なり、ポジションの名前も異なる場合があります。 したがって、この段階で試されるのは技術的な知識です。

CTO/チーフアーキテクトへのインタビュー。 エンジニアとサイエンティストは戦略的なポジションであり、多くの企業にとっては新しい職種でもあります。 マネージャーが潜在的な同僚を好きであり、彼の意見に同意することが重要です。

科学者やエンジニアのキャリア成長に何が役立つでしょうか?

データを操作するための新しいツールが数多く登場しています。 そして、誰に対しても同じように優れている人はほとんどいません。 

多くの企業は、職歴のない従業員を採用する準備ができていません。 ただし、最小限の背景と人気のあるツールの基本に関する知識を持つ受験者は、自分で学習して開発すれば、必要な経験を積むことができます。

データ エンジニアとデータ サイエンティストに役立つ資質

学習意欲と学習能力。 すぐに経験を追いかけたり、新しいツールのために転職したりする必要はありませんが、新しい分野に進んで切り替える必要があります。

日常的なプロセスを自動化したいという願望。 これは、生産性だけでなく、高いデータ品質と消費者への配信速度を維持するためにも重要です。

プロセスの「内部にあるもの」に対する注意力と理解力。 プロセスを観察し、熟知している専門家は、問題をより早く解決します。

アルゴリズム、データ構造、パイプラインに関する優れた知識に加えて、次のことが必要です。 製品について考えることを学ぶ — アーキテクチャとビジネス ソリューションを XNUMX つの図として捉えます。 

たとえば、よく知られているサービスを取り上げて、それ用のデータベースを作成すると便利です。 次に、データを埋め込む ETL と DW を開発する方法、消費者がどのような人になるのか、データについて知っておくべき重要なことは何か、また購入者が就職活動やデート、レンタカーなどのアプリケーションとどのようにやり取りするのかを考えます。 、ポッドキャスト アプリケーション、教育プラットフォーム。

アナリスト、データ サイエンティスト、エンジニアの立場は非常に近いため、ある方向から別の方向へ他の領域からよりも早く移動できます。

いずれにせよ、IT のバックグラウンドがある人のほうが、そうでない人よりも簡単です。 平均して、意欲のある成人は 1,5 ～ 2 年ごとに再研修し、転職します。 これは、オープンソースのみに依存する人に比べて、グループで指導者と一緒に勉強する人にとっては容易です。

Netology の編集者から

データ エンジニアまたはデータ サイエンティストの職業を検討している場合は、次のコース プログラムを学習することをお勧めします。

• 職業 "データエンジニア'。  
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出所： habr.com