HeadHunter болон Mail.ru сайтуудын судалгаанаас үзэхэд өгөгдлийн шинжлэх ухааны салбарын мэргэжилтнүүдийн эрэлт хэрэгцээ нийлүүлэлтээсээ давж байгаа ч залуу мэргэжилтнүүд үргэлж ажил олж чаддаггүй. Мэдээллийн шинжлэх ухааны чиглэлээр том ажил хийхээр төлөвлөж буй хүмүүст ямар курс төгсөгчид дутуу байгаа, хаана суралцахыг бид танд хэлж байна.
"Тэд ирж, одоо секундэд 500 мянган төгрөг олно гэж бодож байна, учир нь тэд фреймворкуудын нэрсийг мэддэг, загвараа хоёр мөрөнд хэрхэн ажиллуулахыг мэддэг."
Эмил Махаррамов тэрээр биокад дахь тооцооллын химийн үйлчилгээг удирддаг бөгөөд ярилцлагын үеэр нэр дэвшигчид мэргэжлийн талаар системтэй ойлголтгүй байдагтай тулгардаг. Тэд курсээ дүүргэж, сайн бэлтгэгдсэн Python болон SQL-тэй ирдэг, Hadoop эсвэл Spark-ийг 2 секундын дотор суулгаж, тодорхой тодорхойлолтын дагуу даалгавраа гүйцэтгэж чаддаг. Гэхдээ үүнтэй зэрэгцэн хажуу тийшээ алхам хийхээ больсон. Хэдийгээр энэ нь ажил олгогчдын мэдээллийн шинжлэх ухааны мэргэжилтнүүдээс хүлээж буй шийдлүүдийн уян хатан байдал юм.
Өгөгдлийн шинжлэх ухааны зах зээлд юу болж байна
Залуу мэргэжилтнүүдийн ур чадвар нь хөдөлмөрийн зах зээлийн нөхцөл байдлыг харуулдаг. Энд эрэлт хэрэгцээ нийлүүлэлтээс хамаагүй давж байгаа тул цөхрөнгөө барсан ажил олгогчид бүрэн ногоон мэргэжилтнүүдийг ажилд авч, өөрсдөө сургахад бэлэн байдаг. Сонголт нь үр дүнтэй боловч бага насныхны бэлтгэлийг хариуцах туршлагатай багийн ахлагч байгаа тохиолдолд л тохиромжтой.
HeadHunter болон Mail.ru-ийн хийсэн судалгаагаар мэдээллийн шинжилгээний мэргэжилтнүүд зах зээл дээр хамгийн их эрэлт хэрэгцээтэй байдаг.
- 2019 онд мэдээллийн шинжилгээний чиглэлээр 9,6 дахин, машин сургалтын чиглэлээр 7,2 онтой харьцуулахад 2015 дахин их сул орон тоо гарчээ.
- 2018 онтой харьцуулахад мэдээллийн шинжилгээний мэргэжилтний сул орон тоо 1,4 дахин, машин сургалтын мэргэжилтний сул орон тоо 1,3 дахин нэмэгдсэн байна.
- Нээлттэй ажлын байрны 38% нь мэдээллийн технологийн компанид, 29% нь санхүүгийн салбарын компаниудад, 9% нь бизнесийн үйлчилгээний салбарт байна.
Нөхцөл байдлыг ижилхэн өсвөр насныхныг сургадаг олон тооны онлайн сургуулиуд өдөөж байна. Үндсэндээ сургалт гурваас зургаан сар хүртэл үргэлжилдэг бөгөөд энэ хугацаанд оюутнууд Python, SQL, өгөгдлийн шинжилгээ, Git, Linux зэрэг үндсэн хэрэгслүүдийг үндсэн түвшинд эзэмшиж чаддаг. Үр дүн нь сонгодог бага насны хүүхэд юм: тэр тодорхой асуудлыг шийдэж чадна, гэхдээ асуудлыг ойлгож, өөрөө асуудлыг боловсруулж чадахгүй хэвээр байна. Гэсэн хэдий ч мэргэжилтнүүдийн эрэлт хэрэгцээ, мэргэжлийн эргэн тойрон дахь шуугиан нь ихэвчлэн өндөр амбиц, цалингийн шаардлагыг бий болгодог.
Харамсалтай нь Data Science-ийн ярилцлага ихэвчлэн иймэрхүү харагдаж байна: нэр дэвшигч нь хэд хэдэн номын сан ашиглахыг оролдсон гэж хэлж, алгоритмууд яг хэрхэн ажилладаг талаар асуултад хариулж чадахгүй, дараа нь гартаа 200, 300, 400 мянган рубль гуйж байна.
“Хэн ч дата шинжээч болж чадна”, “Гурван сарын дотор машин суралцаж, их мөнгө олж эхэлнэ” гэх мэт олон тооны сурталчилгааны уриа лоозон, хурдан мөнгөөр цангаж байгаагаас шалтгаалж өнгөцхөн нэр дэвшигчдийн асар их урсгал манай компанид орж ирсэн. системчилсэн сургалт огт байхгүй талбар.
Виктор Кантор
MTS-ийн ахлах мэдээлэл судлаач
Ажил олгогчид хэнийг хүлээж байна вэ?
Ямар ч ажил олгогч бага насны хүүхдүүдээ байнгын хараа хяналтгүй ажиллаж, багийн ахлагчийн удирдлаган дор хөгжихийг хүсдэг. Үүнийг хийхийн тулд эхлэн суралцагч одоо байгаа асуудлыг шийдвэрлэхэд шаардлагатай багаж хэрэгслийг нэн даруй эзэмшиж, аажмаар өөрсдийн шийдлийг санал болгож, илүү төвөгтэй асуудалд хандах хангалттай онолын үндэслэлтэй байх ёстой.
Зах зээл дээр шинээр гарч ирж буй хүмүүс багаж хэрэгслээ сайн ашиглаж байна. Богино хугацааны сургалтууд нь тэдгээрийг хурдан эзэмшиж, ажилдаа орох боломжийг олгодог.
HeadHunter болон Mail.ru-ийн судалгаагаар хамгийн эрэлттэй ур чадвар бол Python юм. Мэдээлэл судлаачдын сул орон тооны 45%, машин сургалтын сул орон тооны 51% -д энэ тухай дурдсан байдаг.
Ажил олгогчид мөн өгөгдлийн шинжээчдийг SQL (23%), өгөгдөл олборлолт (19%), математик статистик (11%), том өгөгдөлтэй (10%) ажиллах чадвартай байхыг хүсдэг.
Машин сургалтын мэргэжилтэн хайж байгаа ажил олгогчид ажил горилогчийг Python-ын мэдлэгээс гадна C++ (18%), SQL (15%), машин сургалтын алгоритм (13%), Linux (11%) зэрэгт эзэмшсэн байх ёстой гэж найдаж байна.
Гэхдээ бага насны хүүхдүүд багаж хэрэгсэлтэй сайн ажиллаж байгаа бол менежерүүд нь өөр асуудалтай тулгардаг. Ихэнх курс төгсөгчид мэргэжлийнхээ талаар гүн гүнзгий ойлголтгүй байдаг нь эхлэн суралцагчдад ахиц дэвшил гаргахад бэрхшээлтэй байдаг.
Би одоо багтаа нэгдэх машин сургалтын мэргэжилтнүүдийг хайж байна. Үүний зэрэгцээ, нэр дэвшигчид ихэвчлэн мэдээллийн шинжлэх ухааны тодорхой хэрэгслийг эзэмшсэн боловч шинэ шийдлүүдийг бий болгох онолын үндэслэлийн талаар хангалттай гүнзгий ойлголтгүй байгааг би харж байна.
Эмил Махаррамов
Тооцооллын химийн үйлчилгээний группын дарга, Biocad
Курсуудын бүтэц, үргэлжлэх хугацаа нь шаардлагатай түвшинд илүү гүнзгий орох боломжийг олгодоггүй. Төгсөгчдөд сул ажлын байрыг уншихад ихэвчлэн алдагддаг маш зөөлөн ур чадвар дутагддаг. Яахав, бидний хэн нь систем сэтгэлгээгүй, хөгжих хүсэлгүй гэж хэлэх билээ. Гэсэн хэдий ч, Өгөгдлийн Шинжлэх Ухааны мэргэжилтэнтэй холбоотой бид илүү гүнзгий түүхийн тухай ярьж байна. Энд хөгжихийн тулд танд онол, шинжлэх ухаанд нэлээд хүчтэй хэвийх хэрэгтэй бөгөөд энэ нь зөвхөн их сургуульд, жишээлбэл, урт хугацааны суралцах замаар л боломжтой юм.
Тухайн хүнээс их зүйл шалтгаална: шилдэг компаниудад багаар ажиллаж байсан туршлагатай хүчирхэг багш нарын гурван сарын эрчимжүүлсэн сургалтыг математик, програмчлалын чиглэлээр сайн мэдлэгтэй оюутан төгсөж, сургалтын бүх материалыг сайтар судалж, "хөвөн шиг шингэдэг. "," Тэд сургууль дээр хэлсэнчлэн, дараа нь ийм ажилтантай холбоотой асуудал гарах болно №. Харин хүмүүсийн 90-95% нь ямар нэг зүйлийг мөнхөд сурахын тулд арав дахин ихийг сурч, хэдэн жил дараалан системтэйгээр хийх шаардлагатай болдог. Энэ нь өгөгдлийн шинжилгээний чиглэлээр магистрын хөтөлбөрийг мэдлэгийн сайн суурийг олж авах маш сайн сонголт болгож, ярилцлагад нүүр улайх шаардлагагүй бөгөөд энэ ажлыг хийхэд илүү хялбар байх болно.
Виктор Кантор
MTS-ийн ахлах мэдээлэл судлаач
Мэдээллийн шинжлэх ухааны чиглэлээр ажил олохын тулд хаана суралцах вэ
Зах зээл дээр мэдээллийн шинжлэх ухааны олон сайн сургалтууд байдаг бөгөөд анхан шатны боловсрол эзэмших нь асуудал биш юм. Гэхдээ энэ боловсролын гол чиглэлийг ойлгох нь чухал юм. Хэрэв нэр дэвшигч нь техникийн өндөр мэдлэгтэй бол эрчимжүүлсэн сургалтууд нь тэдэнд хэрэгтэй зүйл юм. Математикч шиг сэтгэж, бодлого харж, бодлого боловсруулахыг аль хэдийн мэддэг учраас хүн багаж хэрэгслийг эзэмшиж, тэр газартаа ирж, хурдан дасдаг. Хэрэв ийм суурь байхгүй бол курсын дараа та сайн жүжигчин болно, гэхдээ өсөлтийн боломж хязгаарлагдмал.
Хэрэв та мэргэжлээ солих эсвэл энэ мэргэжлээр ажил олох богино хугацааны ажилтай тулгарвал танд тохирсон системчилсэн сургалтууд нь богино бөгөөд хамгийн бага техникийн ур чадварыг хурдан хангадаг бөгөөд ингэснээр та мэргэжлээрээ тэнцэх боломжтой болно. энэ талбарт орох түвшний байр суурь.
Иван Ямщиков
"Өгөгдлийн шинжлэх ухаан" онлайн магистрын хөтөлбөрийн академич
Курсуудын асуудал нь хурдан боловч хамгийн бага хурдатгал өгдөг. Хүн шууд утгаараа мэргэжил рүү нисч, таазанд хурдан хүрдэг. Мэргэжилд удаан хугацаагаар орохын тулд та урт хугацааны хөтөлбөр, жишээлбэл, магистрын зэрэг хэлбэрээр сайн суурийг нэн даруй тавих хэрэгтэй.
Энэ салбар таныг урт хугацаанд сонирхож байгааг ойлговол дээд боловсрол тохиромжтой. Та аль болох хурдан ажилдаа орох хүсэлгүй байна. Мөн та карьерын дээд хязгаартай байхыг хүсэхгүй, мэдлэг, ур чадвар дутмаг, шинэлэг бүтээгдэхүүнүүдийг бий болгодог ерөнхий экосистемийг ойлгохгүй байх асуудалтай тулгарахыг хүсэхгүй байна. Үүний тулд танд шаардлагатай техникийн ур чадварыг бий болгоод зогсохгүй таны сэтгэлгээг өөрөөр зохион байгуулж, карьераа урт хугацаанд төсөөлөхөд тань туслах дээд боловсрол хэрэгтэй.
Иван Ямщиков
"Өгөгдлийн шинжлэх ухаан" онлайн магистрын хөтөлбөрийн академич
Ажил мэргэжлийн дээд хязгаар байхгүй байх нь магистрын хөтөлбөрийн гол давуу тал юм. Хоёр жилийн хугацаанд мэргэжилтэн онолын хүчирхэг баазыг хүлээн авдаг. NUST MISIS-ийн Мэдээллийн шинжлэх ухааны хөтөлбөрийн эхний семестр дараах байдалтай байна.
- Өгөгдлийн шинжлэх ухааны танилцуулга. 2 долоо хоног.
- Өгөгдлийн шинжилгээний үндэс. Мэдээлэл боловсруулах. 2 долоо хоног
- Машины сургалт. Өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт. 2 долоо хоног
- EDA. Тагнуулын мэдээллийн дүн шинжилгээ. 3 долоо хоног
- Машин сургалтын үндсэн алгоритмууд. Ch1 + Ch2 (6 долоо хоног)
Үүний зэрэгцээ та ажил дээрээ практик туршлага олж авах боломжтой. Оюутан шаардлагатай багаж хэрэгслийг эзэмшсэн даруйд бага албан тушаалд ороход юу ч саад болохгүй. Гэхдээ курс төгсөгчөөс ялгаатай нь магистрын зэрэг нь тэнд суралцахаа зогсоодоггүй, харин мэргэжлээрээ гүнзгийрсээр байдаг. Ирээдүйд энэ нь танд хязгаарлалтгүйгээр Data Science чиглэлээр хөгжих боломжийг олгоно.
Шинжлэх ухаан технологийн их сургуулийн "MISiS" цахим хуудсанд Мэдээллийн шинжлэх ухааны чиглэлээр ажиллах хүсэлтэй хүмүүст зориулав. NUST MISIS, SkillFactory, HeadHunter, Facebook, Mail.ru групп, Yandex-ийн төлөөлөгчид, би танд хамгийн чухал зүйлийн талаар хэлье.
- "Өгөгдлийн шинжлэх ухаанд өөрийн байр сууриа хэрхэн олох вэ?",
- "Эхнээс нь мэдээлэл судлаач болох боломжтой юу?",
- "2-5 жилийн дараа мэдээлэл судлаачдын хэрэгцээ хэвээр байх уу?"
- "Өгөгдлийн эрдэмтэд ямар асуудал дээр ажилладаг вэ?"
- "Өгөгдлийн шинжлэх ухаанд карьераа хэрхэн бий болгох вэ?"
Онлайн сургалт, төрийн боловсролын диплом. хүртэл хүлээн зөвшөөрсөн 10.
Эх сурвалж: www.habr.com