ਤੇਜ਼ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਛੱਤ. ਲੇਬਰ ਮਾਰਕੀਟ 'ਤੇ ਨੌਜਵਾਨ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਕੀ ਉਡੀਕ ਹੈ

HeadHunter ਅਤੇ Mail.ru ਦੁਆਰਾ ਖੋਜ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਸਪਲਾਈ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ, ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ, ਨੌਜਵਾਨ ਮਾਹਿਰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕੰਮ ਲੱਭਣ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਕੋਰਸ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਗੁੰਮ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਕਿੱਥੇ ਪੜ੍ਹਾਈ ਕਰਨੀ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਕਰੀਅਰ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ।

"ਉਹ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ ਹੁਣ ਉਹ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ 500k ਕਮਾਉਣਗੇ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਨਾਮ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ ਦੋ ਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਚਲਾਉਣਾ ਹੈ"

ਐਮਿਲ ਮਹਾਰਾਮੋਵ ਉਹ ਬਾਇਓਕੈਡ ਵਿਖੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਕੈਮਿਸਟਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਦੌਰਾਨ ਉਸ ਨੂੰ ਇਸ ਤੱਥ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ੇ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਸਮਝ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਹ ਕੋਰਸ ਪੂਰੇ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿਖਿਅਤ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ SQL ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, 2 ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈਡੂਪ ਜਾਂ ਸਪਾਰਕ ਸਥਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਨਿਰਧਾਰਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਹੁਣ ਪਾਸੇ ਵੱਲ ਇੱਕ ਕਦਮ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਹੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਲਚਕਤਾ ਹੈ ਜੋ ਰੁਜ਼ਗਾਰਦਾਤਾ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਮਾਹਿਰਾਂ ਤੋਂ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ

ਨੌਜਵਾਨ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀਆਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਲੇਬਰ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ. ਇੱਥੇ, ਮੰਗ ਕਾਫ਼ੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸਪਲਾਈ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਹਤਾਸ਼ ਮਾਲਕ ਅਕਸਰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹਰੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਵਿਕਲਪ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਉਦੋਂ ਹੀ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ ਜੇਕਰ ਟੀਮ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਇੱਕ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਟੀਮ ਲੀਡਰ ਹੈ ਜੋ ਜੂਨੀਅਰ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲੇਗਾ।

HeadHunter ਅਤੇ Mail.ru ਦੁਆਰਾ ਖੋਜ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਮਾਹਰ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੰਗ ਵਿੱਚ ਹਨ:

• 2019 ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ 9,6 ਗੁਣਾ ਵੱਧ ਖਾਲੀ ਅਸਾਮੀਆਂ ਸਨ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ 7,2 ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ 2015 ਗੁਣਾ ਵੱਧ।
• 2018 ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀਆਂ ਅਸਾਮੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ 1,4 ਗੁਣਾ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਹਿਰਾਂ ਲਈ 1,3 ਗੁਣਾ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ।
• 38% ਖਾਲੀ ਅਸਾਮੀਆਂ IT ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ, 29% ਵਿੱਤੀ ਖੇਤਰ ਦੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ 9% ਵਪਾਰਕ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਹਨ।

ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਔਨਲਾਈਨ ਸਕੂਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਹੀ ਜੂਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ. ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਸਿਖਲਾਈ ਤਿੰਨ ਤੋਂ ਛੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੱਕ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੌਰਾਨ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਮੁੱਖ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਪਾਈਥਨ, SQL, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਗਿੱਟ ਅਤੇ ਲੀਨਕਸ। ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਕਲਾਸਿਕ ਜੂਨੀਅਰ ਹੈ: ਉਹ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਉੱਚ ਮੰਗ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦਾ ਪ੍ਰਚਾਰ ਅਕਸਰ ਉੱਚ ਅਭਿਲਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਤਨਖਾਹ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਹੁਣ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ: ਉਮੀਦਵਾਰ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਸਨੇ ਕੁਝ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦਾ ਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ 200, 300, 400 ਹਜ਼ਾਰ ਰੂਬਲ ਮੰਗਦਾ ਹੈ।

"ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ", "ਤਿੰਨ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਸਟਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਪੈਸਾ ਕਮਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ" ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਪੈਸੇ ਦੀ ਪਿਆਸ ਵਰਗੇ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਦੇ ਨਾਅਰਿਆਂ ਕਾਰਨ, ਸਤਹੀ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਧਾਰਾ ਸਾਡੇ ਵਿੱਚ ਵਹਿ ਗਈ ਹੈ। ਬਿਲਕੁਲ ਕੋਈ ਵਿਵਸਥਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਖੇਤਰ.

ਵਿਕਟਰ ਕੰਟਰ
MTS ਵਿਖੇ ਮੁੱਖ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ

ਰੁਜ਼ਗਾਰਦਾਤਾ ਕਿਸ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ?

ਕੋਈ ਵੀ ਰੁਜ਼ਗਾਰਦਾਤਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਸਦੇ ਜੂਨੀਅਰ ਲਗਾਤਾਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਟੀਮ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਦੇ ਅਧੀਨ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੋਲ ਮੌਜੂਦਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਰੰਤ ਲੋੜੀਂਦੇ ਔਜ਼ਾਰ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਹੱਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਇੱਕ ਲੋੜੀਂਦਾ ਸਿਧਾਂਤਕ ਆਧਾਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਬਜ਼ਾਰ 'ਤੇ ਨਵੇਂ ਲੋਕ ਆਪਣੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਕੋਰਸ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

HeadHunter ਅਤੇ Mail.ru ਦੁਆਰਾ ਖੋਜ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੰਗ ਹੁਨਰ ਪਾਈਥਨ ਹੈ. ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਦੀਆਂ 45% ਅਸਾਮੀਆਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀਆਂ 51% ਅਸਾਮੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਹੈ।

ਰੁਜ਼ਗਾਰਦਾਤਾ ਇਹ ਵੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ SQL (23%), ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ (19%), ਗਣਿਤ ਦੇ ਅੰਕੜੇ (11%) ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ (10%) ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ।

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਰੁਜ਼ਗਾਰਦਾਤਾ ਪਾਇਥਨ ਦੇ ਗਿਆਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ C++ (18%), SQL (15%), ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ (13%) ਅਤੇ Linux (11%) ਵਿੱਚ ਨਿਪੁੰਨ ਹੋਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਪਰ ਜੇ ਜੂਨੀਅਰ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਨੂੰ ਇਕ ਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ. ਬਹੁਤੇ ਕੋਰਸ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟਾਂ ਕੋਲ ਪੇਸ਼ੇ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲਈ ਤਰੱਕੀ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਮੈਂ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਮੇਰੀ ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਿਹਾ/ਰਹੀ ਹਾਂ। ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਮੈਂ ਦੇਖਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨੇ ਅਕਸਰ ਕੁਝ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਨਵੇਂ ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿਧਾਂਤਕ ਬੁਨਿਆਦ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਐਮਿਲ ਮਹਾਰਾਮੋਵ
ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਕੈਮਿਸਟਰੀ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਗਰੁੱਪ ਦੇ ਮੁਖੀ, ਬਾਇਓਕੈਡ

ਕੋਰਸਾਂ ਦਾ ਬਹੁਤ ਢਾਂਚਾ ਅਤੇ ਮਿਆਦ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪੱਧਰ ਤੱਕ ਡੂੰਘੇ ਜਾਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀ। ਗ੍ਰੈਜੂਏਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਉਹਨਾਂ ਬਹੁਤ ਹੀ ਨਰਮ ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਖਾਲੀ ਥਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦੇ ਸਮੇਂ ਖੁੰਝ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਖੈਰ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਸਾਡੇ ਵਿੱਚੋਂ ਕੌਣ ਕਹੇਗਾ ਕਿ ਉਸ ਕੋਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਸੋਚ ਜਾਂ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਛਾ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਮਾਹਰ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਕਹਾਣੀ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ. ਇੱਥੇ, ਵਿਕਾਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਧਾਂਤ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਦੁਆਰਾ ਹੀ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ।

ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਿਅਕਤੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਤਜਰਬੇ ਵਾਲੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਅਧਿਆਪਕਾਂ ਤੋਂ ਤਿੰਨ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਤੀਬਰ ਕੋਰਸ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਟੀਮ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਪਿਛੋਕੜ ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੋਰਸ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਨੂੰ ਖੋਜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ "ਸਪੰਜ ਵਾਂਗ ਜਜ਼ਬ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। "ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ ਸੀ, ਫਿਰ ਅਜਿਹੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨਾਲ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਹੋਵੇਗੀ। ਪਰ 90-95% ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ, ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ ਕੁਝ ਸਿੱਖਣ ਲਈ, ਦਸ ਗੁਣਾ ਹੋਰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਕਈ ਸਾਲਾਂ ਤੱਕ ਇਸ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਮਾਸਟਰ ਦੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਗਿਆਨ ਦੀ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਬੁਨਿਆਦ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਇੰਟਰਵਿਊ ਵਿੱਚ ਸ਼ਰਮਿੰਦਾ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਪਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਹੋਵੇਗਾ।

ਵਿਕਟਰ ਕੰਟਰ
MTS ਵਿਖੇ ਮੁੱਖ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ

ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕਿੱਥੇ ਪੜ੍ਹਨਾ ਹੈ

ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਚੰਗੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਕੋਰਸ ਹਨ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਿੱਖਿਆ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪਰ ਇਸ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਜੇ ਉਮੀਦਵਾਰ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਤਕਨੀਕੀ ਪਿਛੋਕੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੀਬਰ ਕੋਰਸ ਉਹ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰੇਗਾ, ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਆ ਜਾਵੇਗਾ ਅਤੇ ਛੇਤੀ ਹੀ ਇਸਦੀ ਆਦਤ ਪਾ ਲਵੇਗਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਇੱਕ ਗਣਿਤ-ਸ਼ਾਸਤਰੀ ਵਾਂਗ ਸੋਚਣਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵੇਖਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਜੇਕਰ ਅਜਿਹਾ ਕੋਈ ਪਿਛੋਕੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੋਰਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨਕਾਰ ਹੋਵੋਗੇ, ਪਰ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸੀਮਤ ਮੌਕਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ।

ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਪੇਸ਼ੇ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਜਾਂ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀ ਲੱਭਣ ਦੇ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਕੰਮ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੁਝ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਕੋਰਸ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਛੋਟੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰ ਦਾ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਲਈ ਯੋਗਤਾ ਪੂਰੀ ਕਰ ਸਕੋ। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਵੇਸ਼-ਪੱਧਰ ਦੀ ਸਥਿਤੀ।

ਇਵਾਨ ਯਮਸ਼ਚਿਕੋਵ
ਔਨਲਾਈਨ ਮਾਸਟਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ "ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ" ਦੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ

ਕੋਰਸਾਂ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਤੇਜ਼ ਪਰ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਪ੍ਰਵੇਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਉੱਡਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਛੱਤ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਪੇਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤੁਰੰਤ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਨੀਂਹ ਰੱਖਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਮਾਸਟਰ ਡਿਗਰੀ.

ਉੱਚ ਸਿੱਖਿਆ ਉਦੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਖੇਤਰ ਤੁਹਾਡੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਜਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਹੋ ਸਕੇ ਕੰਮ 'ਤੇ ਜਾਣ ਲਈ ਉਤਸੁਕ ਨਹੀਂ ਹੋ. ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕੈਰੀਅਰ ਦੀ ਸੀਮਾ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ; ਤੁਸੀਂ ਗਿਆਨ, ਹੁਨਰ, ਆਮ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਘਾਟ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਵੀ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਜਿਸ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਉੱਚ ਸਿੱਖਿਆ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ, ਜੋ ਨਾ ਸਿਰਫ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰਾਂ ਦਾ ਲੋੜੀਂਦਾ ਸੈੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਤੁਹਾਡੀ ਸੋਚ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਕੈਰੀਅਰ ਦਾ ਕੁਝ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਇਵਾਨ ਯਮਸ਼ਚਿਕੋਵ
ਔਨਲਾਈਨ ਮਾਸਟਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ "ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ" ਦੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ

ਕਰੀਅਰ ਦੀ ਸੀਲਿੰਗ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ ਮਾਸਟਰ ਦੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦਾ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਾ ਹੈ. ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਿਧਾਂਤਕ ਅਧਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ. NUST MISIS ਵਿਖੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਸਮੈਸਟਰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:

• ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਨਾਲ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ। 2 ਹਫ਼ਤੇ.
• ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ. ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ. 2 ਹਫ਼ਤੇ
• ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ. ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ। 2 ਹਫ਼ਤੇ
• ਈ.ਡੀ.ਏ. ਖੁਫੀਆ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ. 3 ਹਫ਼ਤੇ
• ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ। Ch1 + Ch2 (6 ਹਫ਼ਤੇ)

ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕੰਮ 'ਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰ ਲਈ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਜੂਨੀਅਰ ਸਥਿਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ, ਇੱਕ ਕੋਰਸ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਦੇ ਉਲਟ, ਇੱਕ ਮਾਸਟਰ ਦੀ ਡਿਗਰੀ ਉਸਦੀ ਪੜ੍ਹਾਈ ਨੂੰ ਉੱਥੇ ਨਹੀਂ ਰੋਕਦੀ, ਪਰ ਪੇਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਫ ਸਾਇੰਸ ਐਂਡ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ 'ਤੇ "MISiS" ਖੁੱਲੇ ਦਿਨ ਅਤੇ ਵੈਬਿਨਾਰ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। NUST MISIS, SkillFactory, HeadHunter, Facebook, Mail.ru ਗਰੁੱਪ ਅਤੇ Yandex ਦੇ ਨੁਮਾਇੰਦੇ, ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸਾਂਗਾ:

• "ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਸਥਾਨ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭੀਏ?",
• "ਕੀ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਬਣਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?",
• "ਕੀ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ 2-5 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮੌਜੂਦ ਰਹੇਗੀ?"
• "ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ?"
• "ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਕੈਰੀਅਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ?"

ਔਨਲਾਈਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਜਨਤਕ ਸਿੱਖਿਆ ਡਿਪਲੋਮਾ। ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਲਈ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ਤੱਕ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ 10 ਅਗਸਤ.

ਸਰੋਤ: www.habr.com