Kartu su fakulteto vadove Elena Gerasimova “» Netologijoje mes ir toliau suprantame, kaip jie sąveikauja tarpusavyje ir kuo skiriasi duomenų mokslininkai ir duomenų inžinieriai.
Pirmoje dalyje jie papasakojo .
Šioje medžiagoje kalbėsime apie tai, kokias žinias ir įgūdžius turi turėti specialistai, kokį išsilavinimą vertina darbdaviai, kaip vyksta interviu, kiek uždirba duomenų inžinieriai ir duomenų mokslininkai.
Ką turėtų žinoti mokslininkai ir inžinieriai
Abiejų specialistų specializuotas išsilavinimas yra informatika.
Bet kuris duomenų mokslininkas – duomenų mokslininkas ar analitikas – turi sugebėti įrodyti savo išvadų teisingumą. Dėl to jūs negalite išsiversti be žinių statistika ir su statistika susijusi pagrindinė matematika.
Mašininio mokymosi ir duomenų analizės įrankiai yra būtini šiuolaikiniame pasaulyje. Jei įprastų įrankių nėra, reikia turėti įgūdžių greitai išmokti naujų įrankių, kurti paprastus scenarijus užduotims automatizuoti.
Svarbu pažymėti, kad duomenų mokslininkas turi efektyviai perduoti analizės rezultatus. Tai jam padės duomenų vizualizacija arba tyrimų ir hipotezių tikrinimo rezultatai. Specialistai turi mokėti kurti diagramas ir grafikus, naudoti vizualizacijos įrankius ir suprasti bei paaiškinti prietaisų skydelių duomenis.
Duomenų inžinieriui išryškėja trys sritys.
Algoritmai ir duomenų struktūros. Svarbu išmokti rašyti kodą ir naudoti pagrindines struktūras bei algoritmus:
- algoritmo sudėtingumo analizė,
- gebėjimas rašyti aiškų, prižiūrimą kodą,
- paketinis apdorojimas,
- apdorojimas realiuoju laiku.
Duomenų bazės ir duomenų saugyklos, Business Intelligence:
- duomenų saugojimas ir apdorojimas,
- pilnų sistemų projektavimas,
- Duomenų įvedimas,
- paskirstytos failų sistemos.
„Hadoop“ ir „Big Data“.. Duomenų daugėja, o per 3–5 metus šios technologijos taps reikalingos kiekvienam inžinieriui. Pliusas:
- Duomenų ežerai
- darbas su debesų tiekėjais.
Mašininis mokymasis bus naudojamas visur, ir svarbu suprasti, kokias verslo problemas tai padės išspręsti. Nebūtina mokėti kurti modelius (duomenų mokslininkai gali tai padaryti), bet jūs turite suprasti jų pritaikymą ir atitinkamus reikalavimus.
Kiek uždirba inžinieriai ir mokslininkai?
Duomenų inžinieriaus pajamos
Tarptautinėje praktikoje „Glassdoor“ teigimu, pradiniai atlyginimai paprastai yra 100 000 USD per metus ir žymiai padidėja su patirtimi. Be to, įmonės dažnai suteikia akcijų opcionus ir 5-15% metines premijas.
Rusijoje karjeros pradžioje atlyginimas paprastai yra ne mažesnis nei 50 tūkstančių rublių regionuose ir 80 tūkstančių Maskvoje. Šiame etape nereikia jokios kitos patirties, išskyrus baigtą mokymą.
Po 1-2 metų darbo - 90-100 tūkstančių rublių šakutė.
Šakė per 120–160 metus padidėja iki 2–5 tūkst. Pridedami tokie veiksniai kaip ankstesnių įmonių specializacija, projektų dydis, darbas su dideliais duomenimis ir kt.
Po 5 metų darbo lengviau ieškoti laisvų darbo vietų susijusiuose padaliniuose arba pretenduoti į labai specializuotas pareigas, pavyzdžiui:
- Architektas ar vadovaujantis kūrėjas banke ar telekome – apie 250 tūkst.
- Išankstinis pardavimas iš pardavėjo, su kurio technologijomis dirbote glaudžiausiai - 200 tūkstančių plius galima premija (1-1,5 milijono rublių).
- Įmonių verslo aplikacijų, tokių kaip SAP, diegimo ekspertai – iki 350 tūkst.
Duomenų mokslininkų pajamos
bendrovės „Normal Research“ ir įdarbinimo agentūros New.HR analitikų rinka rodo, kad Data Science specialistai gauna vidutiniškai didesnį atlyginimą nei kitų specialybių analitikai.
Rusijoje pradinis duomenų mokslininko, turinčio iki metų patirtį, atlyginimas yra nuo 113 tūkstančių rublių.
Į mokymo programų baigimą dabar taip pat atsižvelgiama kaip į darbo patirtį.
Po 1–2 metų toks specialistas jau gali gauti iki 160 tūkst.
4-5 metų stažą turinčiam darbuotojui šakutė pakyla iki 310 tūkst.
Kaip vyksta interviu?
Vakaruose profesinio mokymo programas baigę asmenys pirmąjį pokalbį turi vidutiniškai praėjus 5 savaitėms po studijų baigimo. Apie 85% susiranda darbą po 3 mėnesių.
Duomenų inžinieriaus ir duomenų mokslininko pareigybių pokalbio procesas yra beveik toks pat. Paprastai susideda iš penkių etapų.
Santrauka. Kandidatai, turintys nepagrindinę ankstesnę patirtį (pvz., rinkodaros srityje), privalo parengti išsamų motyvacinį laišką kiekvienai įmonei arba turėti tos įmonės atstovo rekomendaciją.
Techninė apžiūra. Paprastai tai vyksta telefonu. Susideda iš vieno ar dviejų sudėtingų ir tiek pat paprastų klausimų, susijusių su esamu darbdavio krūvu.
HR interviu. Galima atlikti telefonu. Šiame etape tikrinamas kandidato bendras tinkamumas ir gebėjimas bendrauti.
Techninis pokalbis. Dažniausiai tai vyksta asmeniškai. Skirtingose įmonėse etatų lentelės pareigybių lygis yra skirtingas, pareigybės gali būti įvardijamos skirtingai. Todėl šiame etape tikrinamos techninės žinios.
Interviu su CTO / vyriausiuoju architektu. Inžinieriaus ir mokslininko pozicijos yra strateginės, o daugeliui įmonių jos taip pat yra naujos. Svarbu, kad vadovui patiktų potencialus kolega ir jis sutiktų su jo pažiūromis.
Kas padės mokslininkams ir inžinieriams kilti karjeros laiptais?
Atsirado gana daug naujų įrankių darbui su duomenimis. Ir mažai žmonių yra vienodai geri visiems.
Daugelis įmonių nėra pasirengusios samdyti darbuotojų be darbo patirties. Tačiau kandidatai, turintys minimalų išsilavinimą ir išmanantys populiarių įrankių pagrindus, gali įgyti reikiamos patirties, jei mokysis ir tobulės patys.
Naudingos duomenų inžinieriaus ir duomenų mokslininko savybės
Noras ir gebėjimas mokytis. Nereikia iš karto ieškoti patirties ar keisti darbo, kad gautumėte naują įrankį, bet jūs turite būti pasirengę pereiti prie naujos srities.
Noras automatizuoti įprastus procesus. Tai svarbu ne tik produktyvumui, bet ir siekiant išlaikyti aukštą duomenų kokybę bei pristatymo vartotojui greitį.
Dėmesingumas ir procesų „kas yra po gaubtu“ supratimas. Pastebėjęs ir gerai išmanantis procesus specialistas problemą išspręs greičiau.
Be puikių žinių apie algoritmus, duomenų struktūras ir konvejerius, jums reikia išmokti mąstyti produktuose — pamatyti architektūrą ir verslo sprendimą kaip vieną vaizdą.
Pavyzdžiui, naudinga paimti bet kurią gerai žinomą paslaugą ir sugalvoti jai duomenų bazę. Tada pagalvokite, kaip sukurti ETL ir DW, kurie užpildys juos duomenimis, kokie bus vartotojai ir ką jiems svarbu žinoti apie duomenis, taip pat kaip pirkėjai sąveikauja su programomis: darbo paieškai ir pasimatymams, automobilių nuomai. , podcast programa, edukacinė platforma.
Analitiko, duomenų mokslininko ir inžinieriaus pozicijos yra labai artimos, todėl iš vienos krypties į kitą galite judėti greičiau nei iš kitų sričių.
Bet kokiu atveju, turintiems bet kokį IT išsilavinimą bus lengviau nei tiems, kurie jo neturi. Motyvuoti suaugusieji persikvalifikuoja ir keičia darbą vidutiniškai kas 1,5–2 metus. Tai lengviau tiems, kurie mokosi grupėje ir su mentoriumi, palyginti su tais, kurie remiasi tik atviraisiais šaltiniais.
Iš „Netology“ redaktorių
Jei ieškote duomenų inžinieriaus ar duomenų mokslininko profesijos, kviečiame studijuoti mūsų kursų programas:
- Profesija"".
- Profesija"".
- gerai"".
Šaltinis: www.habr.com