Факультетийн дарга Елена Герасимоватай хамт "» Netology-д бид тэдгээр нь хоорондоо хэрхэн харилцаж, мэдээлэл судлаачид болон мэдээллийн инженерүүд хэрхэн ялгаатай байдгийг үргэлжлүүлэн ойлгодог.
Эхний хэсэгт тэд хэлсэн .
Энэ материалд бид мэргэжилтнүүд ямар мэдлэг, ур чадвартай байх ёстой, ажил олгогчид ямар боловсролыг үнэлдэг, ярилцлага хэрхэн явагддаг, дата инженер, дата судлаачид хэр их цалин авдаг талаар ярих болно.
Эрдэмтэн, инженерүүд юу мэдэх ёстой вэ
Хоёр мэргэжилтний тусгай боловсрол бол Компьютерийн шинжлэх ухаан юм.
Аливаа өгөгдөл судлаач - өгөгдөл судлаач эсвэл шинжээч - дүгнэлтийнхээ үнэн зөвийг нотлох чадвартай байх ёстой. Үүний тулд та мэдлэггүйгээр хийж чадахгүй статистик болон статистиктай холбоотой үндсэн математик.
Орчин үеийн ертөнцөд машин сургалтын болон мэдээллийн аналитик хэрэгслүүд зайлшгүй шаардлагатай. Хэрэв ердийн хэрэгсэл байхгүй бол та ур чадвартай байх хэрэгтэй шинэ хэрэгслүүдийг хурдан сурч, даалгавруудыг автоматжуулах энгийн скриптүүдийг бий болгох.
Өгөгдөл судлаач нь шинжилгээний үр дүнг үр дүнтэй дамжуулах ёстой гэдгийг анхаарах нь чухал юм. Энэ нь түүнд энэ талаар туслах болно өгөгдлийн дүрслэл эсвэл судалгааны үр дүн, таамаглалыг шалгах. Мэргэжилтнүүд график, график үүсгэх, дүрслэх хэрэгслийг ашиглах, хяналтын самбараас өгөгдлийг ойлгож, тайлбарлах чадвартай байх ёстой.
Өгөгдлийн инженерийн хувьд гурван талбар чухал байдаг.
Алгоритм ба өгөгдлийн бүтэц. Код бичих, үндсэн бүтэц, алгоритмуудыг ашиглахдаа сайн байх нь чухал:
- алгоритмын нарийн төвөгтэй байдлын шинжилгээ,
- ойлгомжтой, хадгалах боломжтой код бичих чадвар,
- багц боловсруулах,
- бодит цагийн боловсруулалт.
Өгөгдлийн сан ба мэдээллийн агуулах, Бизнесийн оюун ухаан:
- өгөгдөл хадгалах, боловсруулах,
- иж бүрэн системийн дизайн,
- Мэдээлэл залгих,
- тархсан файлын системүүд.
Hadoop ба Big Data. Өгөгдөл улам бүр нэмэгдэж байгаа бөгөөд 3-5 жилийн дараа эдгээр технологи нь инженер бүрт зайлшгүй шаардлагатай болно. Дээрээс нь:
- Дата нуурууд
- үүлэн үйлчилгээ үзүүлэгчидтэй ажиллах.
Машины сургалт хаа сайгүй хэрэглэгдэх бөгөөд энэ нь бизнесийн ямар асуудлыг шийдвэрлэхэд тусална гэдгийг ойлгох нь чухал юм. Загвар хийх чадвартай байх шаардлагагүй (мэдээлэл судлаачид үүнийг зохицуулж чадна), гэхдээ та тэдгээрийн хэрэглээ болон холбогдох шаардлагыг ойлгох хэрэгтэй.
Инженер, эрдэмтэд хэр их цалин авдаг вэ?
Мэдээллийн инженерийн орлого
Олон улсын практикт Glassdoor-ийн мэдээлснээр гарааны цалин нь ихэвчлэн жилд 100 доллар бөгөөд туршлагаасаа ихээхэн нэмэгддэг. Түүнчлэн компаниуд хувьцааны опцион, жилийн 000-5 хувийн урамшуулал олгодог.
Орос улсад Ажил мэргэжлийн эхэн үед цалин нь ихэвчлэн бүс нутагт 50 мянган рубль, Москвад 80 мянгаас багагүй байдаг. Энэ үе шатанд бүрэн сургалтаас өөр туршлага шаардагдахгүй.
1-2 жилийн ажлын дараа - 90-100 мянган рубльтэй сэрээ.
Сэрээ нь 120-160 жилийн дотор 2-5 мянга хүртэл нэмэгддэг. Өмнөх компаниудын мэргэшсэн байдал, төслийн хэмжээ, том өгөгдөлтэй ажиллах гэх мэт хүчин зүйлсийг нэмдэг.
5 жил ажилласны дараа холбогдох хэлтэст сул орон тоо хайх эсвэл өндөр мэргэшсэн албан тушаалд өргөдөл гаргах нь илүү хялбар болно, тухайлбал:
- Банк эсвэл харилцаа холбооны салбарт архитектор эсвэл тэргүүлэх хөгжүүлэгч - 250 мянга орчим.
- Таны хамгийн ойр ажиллаж байсан технологиор борлуулагчийн урьдчилсан борлуулалт - 200 мянга дээр нэмэх нь боломжит урамшуулал (1-1,5 сая рубль).
- SAP гэх мэт Enterprise бизнесийн програмуудыг хэрэгжүүлэх мэргэжилтнүүд - 350 мянга хүртэл.
Мэдээлэл судлаачдын орлого
“Normal Research” компанийн шинжээчдийн зах зээл болон New.HR ажилд зуучлагч агентлагийн судалгаагаар Data Science-ийн мэргэжилтнүүд бусад мэргэжлийн шинжээчдээс дунджаар өндөр цалин авдаг болохыг харуулж байна.
Орос улсад нэг жил хүртэлх туршлагатай мэдээлэл судлаачийн анхны цалин 113 мянган рубль байдаг.
Сургалтын хөтөлбөрийг дуусгахыг одоо ажлын туршлага гэж тооцдог.
1-2 жилийн дараа ийм мэргэжилтэн аль хэдийн 160 мянга хүртэл хүлээн авах боломжтой.
4-5 жилийн туршлагатай ажилтны хувьд сэрээ нь 310 мянга болж нэмэгддэг.
Ярилцлага хэрхэн явагддаг вэ?
Барууны орнуудад мэргэжлийн сургалтын хөтөлбөрөөр төгсөгчид сургуулиа төгсөөд дунджаар 5 долоо хоногийн дараа анхны ярилцлагадаа ордог. 85% нь 3 сарын дараа ажилтай болдог.
Мэдээллийн инженер, мэдээлэл судлаачийн албан тушаалын ярилцлагын процесс бараг ижил байна. Ихэвчлэн таван үе шатаас бүрддэг.
Хураангуй. Өмнө нь үндсэн туршлагагүй (жишээ нь, маркетинг) нэр дэвшигчид компани тус бүрээр дэлгэрэнгүй хамгаалах захидал бэлтгэх эсвэл тухайн компанийн төлөөлөгчөөс лавлагаа авах шаардлагатай.
Техникийн үзлэг. Энэ нь ихэвчлэн утсаар болдог. Ажил олгогчийн одоогийн стектэй холбоотой нэг эсвэл хоёр төвөгтэй, олон энгийн асуултуудаас бүрдэнэ.
Хүний нөөцийн ярилцлага. Утсаар хийх боломжтой. Энэ үе шатанд нэр дэвшигчээс ерөнхий шаардлага хангасан эсэх, харилцах чадварыг шалгадаг.
Техникийн ярилцлага. Ихэнхдээ энэ нь биечлэн тохиолддог. Өөр өөр компаниудад орон тооны хүснэгтийн албан тушаалын түвшин өөр өөр байдаг бөгөөд албан тушаалыг өөр өөрөөр нэрлэж болно. Тиймээс энэ үе шатанд техникийн мэдлэгийг шалгадаг.
CTO/Ерөнхий архитектортой хийсэн ярилцлага. Инженер, эрдэмтэн бол стратегийн албан тушаал бөгөөд олон компаниудын хувьд тэд шинэ юм. Менежер боломжит хамтрагчдаа таалагдаж, түүний үзэл бодолтой санал нийлэх нь чухал юм.
Эрдэмтэд, инженерүүдийн ажил мэргэжлийн өсөлтөд юу туслах вэ?
Өгөгдөлтэй ажиллах маш олон шинэ хэрэгслүүд гарч ирэв. Мөн цөөхөн хүн бүгдэд адилхан сайн байдаг.
Олон компаниуд ажлын туршлагагүй ажилчдаа ажилд авахад бэлэн биш байна. Гэсэн хэдий ч хамгийн бага мэдлэгтэй, алдартай хэрэгслүүдийн үндсийг мэддэг нэр дэвшигчид өөрсдөө суралцаж, хөгжүүлбэл шаардлагатай туршлагыг олж авах боломжтой.
Өгөгдлийн инженер, өгөгдөл судлаачдад хэрэгтэй чанарууд
Сурах хүсэл, чадвар. Та нэн даруй туршлага хөөх эсвэл шинэ хэрэгсэл авахын тулд ажлаа солих шаардлагагүй, гэхдээ та шинэ газар руу шилжихэд бэлэн байх хэрэгтэй.
Ердийн үйл явцыг автоматжуулах хүсэл. Энэ нь зөвхөн бүтээмж төдийгүй мэдээллийн өндөр чанар, хэрэглэгчдэд хүргэх хурдыг хадгалахад чухал ач холбогдолтой юм.
Үйл явцын "бүрээсний доор юу байгааг" ойлгох, анхааралтай байх. Ажиглалт, үйл явцын талаар нарийн мэдлэгтэй мэргэжилтэн асуудлыг хурдан шийдэх болно.
Алгоритм, өгөгдлийн бүтэц, дамжуулах хоолойн талаар маш сайн мэдлэгээс гадна танд хэрэгтэй бүтээгдэхүүн дээр сэтгэж сурах — Архитектур ба бизнесийн шийдлийг нэг зураг болгон хар.
Жишээлбэл, ямар ч алдартай үйлчилгээг авч, түүнд зориулсан мэдээллийн сан гаргах нь ашигтай байдаг. Дараа нь өгөгдлөөр дүүргэх ETL болон DW-г хэрхэн хөгжүүлэх, ямар төрлийн хэрэглэгчид байх, өгөгдлийн талаар мэдэх нь тэдэнд юу чухал вэ, мөн худалдан авагчид ажил хайх, болзох, машин түрээслэх зэрэг програмуудтай хэрхэн харьцах талаар бодож үзээрэй. , подкаст програм, боловсролын платформ.
Шинжээч, мэдээлэл судлаач, инженерийн байр суурь маш ойрхон тул та бусад чиглэлээс илүү хурдан нэг чиглэлээс нөгөөд шилжих боломжтой.
Ямар ч байсан МТ-ийн мэдлэгтэй хүмүүст энэ мэдлэггүй хүмүүсээс илүү хялбар байх болно. Дунджаар урам зоригтой насанд хүрэгчид 1,5-2 жил тутамд дахин сургаж, ажлын байраа өөрчилдөг. Энэ нь зөвхөн нээлттэй эх сурвалжид тулгуурладаг хүмүүстэй харьцуулахад групп болон зөвлөгчтэй суралцдаг хүмүүст илүү хялбар байдаг.
Netology-ийн редакторуудаас
Хэрэв та өгөгдлийн инженер эсвэл өгөгдөл судлаачийн мэргэжлийг хайж байгаа бол бид таныг манай сургалтын хөтөлбөрүүдийг судлахыг урьж байна.
- Мэргэжил"".
- Мэргэжил"".
- За"".
Эх сурвалж: www.habr.com