HeadHunter ಮತ್ತು Mail.ru ನ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ತಜ್ಞರ ಬೇಡಿಕೆಯು ಪೂರೈಕೆಯನ್ನು ಮೀರಿದೆ, ಆದರೆ ಸಹ, ಯುವ ತಜ್ಞರು ಯಾವಾಗಲೂ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಯಾವ ಕೋರ್ಸ್ ಪದವೀಧರರು ಕಾಣೆಯಾಗಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ವೃತ್ತಿಜೀವನವನ್ನು ಯೋಜಿಸುತ್ತಿರುವವರಿಗೆ ಎಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ನಾವು ನಿಮಗೆ ಹೇಳುತ್ತೇವೆ.
"ಅವರು ಬಂದು ಈಗ ಅವರು ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ 500k ಗಳಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವರಿಗೆ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ಹೆಸರುಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳಿಂದ ಎರಡು ಸಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಚಲಾಯಿಸಬೇಕು ಎಂದು ತಿಳಿದಿದೆ"
ಎಮಿಲ್ ಮಹರ್ರಾಮೊವ್ ಅವರು ಬಯೋಕ್ಯಾಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಕೆಮಿಸ್ಟ್ರಿ ಸೇವೆಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಶನಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳು ವೃತ್ತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ಅವರು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ, ಉತ್ತಮ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಪೈಥಾನ್ ಮತ್ತು SQL ನೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತಾರೆ, ಹಡೂಪ್ ಅಥವಾ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಅನ್ನು 2 ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ವಿವರಣೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಬದಿಗೆ ಒಂದು ಹೆಜ್ಜೆ ಇಲ್ಲ. ಉದ್ಯೋಗದಾತರು ತಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ತಜ್ಞರಿಂದ ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವ ಪರಿಹಾರಗಳಲ್ಲಿ ನಮ್ಯತೆಯಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ.
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಏನಾಗುತ್ತಿದೆ
ಯುವ ತಜ್ಞರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಕಾರ್ಮಿಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ. ಇಲ್ಲಿ, ಬೇಡಿಕೆಯು ಪೂರೈಕೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಹತಾಶ ಉದ್ಯೋಗದಾತರು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹಸಿರು ತಜ್ಞರನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅವರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸಿದ್ಧರಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಆಯ್ಕೆಯು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ತಂಡವು ಈಗಾಗಲೇ ಅನುಭವಿ ತಂಡದ ನಾಯಕನನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಅವರು ಜೂನಿಯರ್ನ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
HeadHunter ಮತ್ತು Mail.ru ನ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ತಜ್ಞರು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಬೇಡಿಕೆಯಲ್ಲಿದ್ದಾರೆ:
- 2019 ರಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ 9,6 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಖಾಲಿ ಹುದ್ದೆಗಳಿವೆ ಮತ್ತು 7,2 ಕ್ಕಿಂತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ 2015 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು.
- 2018 ಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ತಜ್ಞರ ಹುದ್ದೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು 1,4 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತಜ್ಞರಿಗೆ 1,3 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ.
- 38% ತೆರೆದ ಖಾಲಿ ಹುದ್ದೆಗಳು IT ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ, 29% ಹಣಕಾಸು ವಲಯದ ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು 9% ವ್ಯಾಪಾರ ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿವೆ.
ಅದೇ ಕಿರಿಯರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಹಲವಾರು ಆನ್‌ಲೈನ್ ಶಾಲೆಗಳಿಂದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ತರಬೇತಿಯು ಮೂರರಿಂದ ಆರು ತಿಂಗಳವರೆಗೆ ಇರುತ್ತದೆ, ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಮೂಲಭೂತ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ: ಪೈಥಾನ್, SQL, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, Git ಮತ್ತು Linux. ಫಲಿತಾಂಶವು ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಜೂನಿಯರ್ ಆಗಿದೆ: ಅವನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಇನ್ನೂ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ತನ್ನದೇ ಆದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ತಜ್ಞರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೇಡಿಕೆ ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಯ ಸುತ್ತಲಿನ ಪ್ರಚೋದನೆಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಳದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಸಂದರ್ಶನಗಳು ಈಗ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ರೀತಿ ಕಾಣುತ್ತವೆ: ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಅವರು ಒಂದೆರಡು ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ನಂತರ ಕೈಯಲ್ಲಿ ತಿಂಗಳಿಗೆ 200, 300, 400 ಸಾವಿರ ರೂಬಲ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಾರೆ .
“ಯಾರಾದರೂ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಾಗಬಹುದು”, “ಮೂರು ತಿಂಗಳಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಸಾಕಷ್ಟು ಹಣವನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ” ಮತ್ತು ತ್ವರಿತ ಹಣದ ದಾಹದಂತಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜಾಹೀರಾತು ಘೋಷಣೆಗಳಿಂದಾಗಿ, ಬಾಹ್ಯ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರವಾಹವು ನಮ್ಮೊಳಗೆ ಸುರಿಯಿತು. ಯಾವುದೇ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ತರಬೇತಿ ಇಲ್ಲದ ಕ್ಷೇತ್ರ.
ವಿಕ್ಟರ್ ಕಾಂಟರ್
MTS ನಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿ
ಉದ್ಯೋಗದಾತರು ಯಾರಿಗಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತಿದ್ದಾರೆ?
ಯಾವುದೇ ಉದ್ಯೋಗದಾತನು ತನ್ನ ಕಿರಿಯರು ನಿರಂತರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ತಂಡದ ನಾಯಕನ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದಲು ಬಯಸುತ್ತಾನೆ. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ಹರಿಕಾರರು ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಹೊಂದಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಕ್ರಮೇಣ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸಮೀಪಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಆಧಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು.
ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಹೊಸಬರು ತಮ್ಮ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
HeadHunter ಮತ್ತು Mail.ru ನ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ಹೆಚ್ಚು ಬೇಡಿಕೆಯಲ್ಲಿರುವ ಕೌಶಲ್ಯ ಪೈಥಾನ್ ಆಗಿದೆ. 45% ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಹುದ್ದೆಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು 51% ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಖಾಲಿ ಹುದ್ದೆಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಉದ್ಯೋಗದಾತರು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು SQL (23%), ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ (19%), ಗಣಿತದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು (11%) ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ (10%) ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತಜ್ಞರನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿರುವ ಉದ್ಯೋಗದಾತರು ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯು ಪೈಥಾನ್‌ನ ಜ್ಞಾನದ ಜೊತೆಗೆ C++ (18%), SQL (15%), ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು (13%) ಮತ್ತು Linux (11%) ನಲ್ಲಿ ಪ್ರವೀಣರಾಗಬೇಕೆಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಆದರೆ ಕಿರಿಯರು ಉಪಕರಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅವರ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಮತ್ತೊಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೋರ್ಸ್ ಪದವೀಧರರು ವೃತ್ತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ, ಇದು ಹರಿಕಾರರಿಗೆ ಪ್ರಗತಿ ಸಾಧಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ.
ನನ್ನ ತಂಡವನ್ನು ಸೇರಲು ನಾನು ಪ್ರಸ್ತುತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತಜ್ಞರನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೆಲವು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿರುವುದನ್ನು ನಾನು ನೋಡುತ್ತೇನೆ, ಆದರೆ ಹೊಸ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಅಡಿಪಾಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅವರಿಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಇಲ್ಲ.
ಎಮಿಲ್ ಮಹರ್ರಾಮೊವ್
ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಕೆಮಿಸ್ಟ್ರಿ ಸರ್ವೀಸಸ್ ಗ್ರೂಪ್‌ನ ಮುಖ್ಯಸ್ಥ, ಬಯೋಕ್ಯಾಡ್
ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಅವಧಿಯು ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಆಳವಾಗಿ ಹೋಗಲು ಅನುಮತಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಪದವೀಧರರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉದ್ಯೋಗದ ಖಾಲಿ ಹುದ್ದೆಯನ್ನು ಓದುವಾಗ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತಪ್ಪಿದ ಮೃದು ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಒಳ್ಳೆಯದು, ನಿಜವಾಗಿಯೂ, ನಮ್ಮಲ್ಲಿ ಯಾರು ಅವನಿಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಚಿಂತನೆ ಅಥವಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಬಯಕೆ ಇಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ನಾವು ಆಳವಾದ ಕಥೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಇಲ್ಲಿ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು, ನಿಮಗೆ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಮತ್ತು ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಬಲವಾದ ಪಕ್ಷಪಾತ ಬೇಕು, ಇದು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಅಧ್ಯಯನದ ಮೂಲಕ ಮಾತ್ರ ಸಾಧ್ಯ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದಲ್ಲಿ.
ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ: ಉನ್ನತ ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ ತಂಡದಲ್ಲಿ ನಾಯಕರಾಗಿ ಅನುಭವ ಹೊಂದಿರುವ ಬಲವಾದ ಶಿಕ್ಷಕರಿಂದ ಮೂರು ತಿಂಗಳ ತೀವ್ರವಾದ ಕೋರ್ಸ್ ಅನ್ನು ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಹೊಂದಿರುವ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದರೆ, ಎಲ್ಲಾ ಕೋರ್ಸ್ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು “ಸ್ಪಂಜಿನಂತೆ ಹೀರಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ,” ಅವರು ಶಾಲೆಯಲ್ಲಿ ಹೇಳಿದಂತೆ, ನಂತರ ಅಂತಹ ಉದ್ಯೋಗಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿರುತ್ತವೆ ನಂ. ಆದರೆ 90-95% ಜನರು, ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಏನನ್ನಾದರೂ ಕಲಿಯಲು, ಹತ್ತು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಕಲಿಯಬೇಕು ಮತ್ತು ಸತತವಾಗಿ ಹಲವಾರು ವರ್ಷಗಳವರೆಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಮಾಡಬೇಕು. ಮತ್ತು ಇದು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ನಾತಕೋತ್ತರ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಜ್ಞಾನದ ಉತ್ತಮ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅದರೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಸಂದರ್ಶನದಲ್ಲಿ ಬ್ಲಶ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡಲು ಇದು ತುಂಬಾ ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ.
ವಿಕ್ಟರ್ ಕಾಂಟರ್
MTS ನಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿ
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಉದ್ಯೋಗವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಎಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಬೇಕು
ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಉತ್ತಮ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳಿವೆ ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ ಶಿಕ್ಷಣವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲ. ಆದರೆ ಈ ಶಿಕ್ಷಣದ ಗಮನವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯು ಈಗಾಗಲೇ ಬಲವಾದ ತಾಂತ್ರಿಕ ಹಿನ್ನೆಲೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ನಂತರ ತೀವ್ರವಾದ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳು ಅವರಿಗೆ ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ, ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಅದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಗಣಿತಜ್ಞನಂತೆ ಯೋಚಿಸುವುದು, ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನೋಡುವುದು ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ಅವನಿಗೆ ಈಗಾಗಲೇ ತಿಳಿದಿದೆ. ಅಂತಹ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಕೋರ್ಸ್ ನಂತರ ನೀವು ಉತ್ತಮ ಪ್ರದರ್ಶನಕಾರರಾಗುತ್ತೀರಿ, ಆದರೆ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಸೀಮಿತ ಅವಕಾಶಗಳೊಂದಿಗೆ.
ವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಅಥವಾ ಈ ವಿಶೇಷತೆಯಲ್ಲಿ ಉದ್ಯೋಗವನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಕೆಲಸವನ್ನು ನೀವು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಕೆಲವು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳು ನಿಮಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ, ಅದು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಕನಿಷ್ಠ ತಾಂತ್ರಿಕ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಇದರಿಂದ ನೀವು ಅರ್ಹತೆ ಪಡೆಯಬಹುದು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರವೇಶ ಮಟ್ಟದ ಸ್ಥಾನ.
ಇವಾನ್ ಯಾಮ್ಶಿಕೋವ್
ಆನ್‌ಲೈನ್ ಸ್ನಾತಕೋತ್ತರ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ "ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್" ನ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ನಿರ್ದೇಶಕ
ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗಿನ ಸಮಸ್ಯೆಯು ನಿಖರವಾಗಿ ಅವು ವೇಗವಾಗಿ ಆದರೆ ಕನಿಷ್ಠ ವೇಗವರ್ಧನೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಅಕ್ಷರಶಃ ವೃತ್ತಿಗೆ ಹಾರುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸೀಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತಲುಪುತ್ತಾನೆ. ದೀರ್ಘಕಾಲದವರೆಗೆ ವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು, ನೀವು ತಕ್ಷಣವೇ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಹಾಕಬೇಕು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ನಾತಕೋತ್ತರ ಪದವಿ.
ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವು ನಿಮಗೆ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ನೀವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಾಗ ಉನ್ನತ ಶಿಕ್ಷಣವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಬೇಗ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಉತ್ಸುಕರಾಗಿಲ್ಲ. ಮತ್ತು ನೀವು ವೃತ್ತಿ ಸೀಲಿಂಗ್ ಹೊಂದಲು ಬಯಸುವುದಿಲ್ಲ; ನವೀನ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಸಹಾಯದಿಂದ ಜ್ಞಾನ, ಕೌಶಲ್ಯಗಳು, ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಕೊರತೆಯ ಕೊರತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ನೀವು ಬಯಸುವುದಿಲ್ಲ. ಇದಕ್ಕಾಗಿ, ನಿಮಗೆ ಉನ್ನತ ಶಿಕ್ಷಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಇದು ಅಗತ್ಯವಾದ ತಾಂತ್ರಿಕ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ನಿಮ್ಮ ಆಲೋಚನೆಯನ್ನು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯವರೆಗೆ ನಿಮ್ಮ ವೃತ್ತಿಜೀವನದ ಕೆಲವು ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಇವಾನ್ ಯಾಮ್ಶಿಕೋವ್
ಆನ್‌ಲೈನ್ ಸ್ನಾತಕೋತ್ತರ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ "ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್" ನ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ನಿರ್ದೇಶಕ
ವೃತ್ತಿ ಸೀಲಿಂಗ್ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯು ಸ್ನಾತಕೋತ್ತರ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ಮುಖ್ಯ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ. ಎರಡು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ತಜ್ಞರು ಪ್ರಬಲ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ನೆಲೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ. NUST MISIS ನಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನಲ್ಲಿನ ಮೊದಲ ಸೆಮಿಸ್ಟರ್ ಹೀಗಿದೆ:
- ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನದ ಪರಿಚಯ. 2 ವಾರಗಳು.
- ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು. ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆ. 2 ವಾರಗಳು
- ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ. ಡೇಟಾ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆ. 2 ವಾರಗಳು
- EDA. ಗುಪ್ತಚರ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. 3 ವಾರಗಳು
- ಮೂಲ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು. Ch1 + Ch2 (6 ವಾರಗಳು)
ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ನೀವು ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನುಭವವನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪಡೆಯಬಹುದು. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು ಅಗತ್ಯವಾದ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಂಡ ತಕ್ಷಣ ಜೂನಿಯರ್ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದನ್ನು ತಡೆಯುವುದು ಯಾವುದೂ ಇಲ್ಲ. ಆದರೆ, ಕೋರ್ಸ್ ಪದವೀಧರರಂತಲ್ಲದೆ, ಸ್ನಾತಕೋತ್ತರ ಪದವಿಯು ತನ್ನ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಅಲ್ಲಿಗೆ ನಿಲ್ಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಆಳವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರೆಸುತ್ತದೆ. ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ, ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಇದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನಲ್ಲಿ "MISiS" ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ. NUST MISIS, SkillFactory, HeadHunter, Facebook, Mail.ru ಗುಂಪು ಮತ್ತು ಯಾಂಡೆಕ್ಸ್‌ನ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳು, ನಾನು ನಿಮಗೆ ಪ್ರಮುಖ ವಿಷಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೇಳುತ್ತೇನೆ:
- "ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಹೇಗೆ?",
- "ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಯಾಗಲು ಸಾಧ್ಯವೇ?",
- "ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ಅಗತ್ಯವು ಇನ್ನೂ 2-5 ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆಯೇ?"
- "ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಯಾವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ?"
- "ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ವೃತ್ತಿಜೀವನವನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು?"
ಆನ್‌ಲೈನ್ ತರಬೇತಿ, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಶಿಕ್ಷಣ ಡಿಪ್ಲೊಮಾ. ತನಕ ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ 10 ಆಗಸ್ಟ್.
ಮೂಲ: www.habr.com