ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ: ਉਹ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਕਿੰਨੀ ਕਮਾਈ ਕਰਦੇ ਹਨ

ਏਲੇਨਾ ਗੇਰਾਸਿਮੋਵਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਫੈਕਲਟੀ ਦੇ ਮੁਖੀ "ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ» ਨੈਟੋਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਪਹਿਲੇ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੱਸਿਆ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਵਿਚਕਾਰ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰਾਂ ਬਾਰੇ.

ਇਸ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਮਾਹਰਾਂ ਕੋਲ ਕੀ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਹੁਨਰ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਰੁਜ਼ਗਾਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕਿਹੜੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦੀ ਕਦਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇੰਟਰਵਿਊ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਕਿੰਨੀ ਕਮਾਈ ਕਰਦੇ ਹਨ। 

ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਪਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ

ਦੋਵਾਂ ਮਾਹਿਰਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਹੈ।

ਕੋਈ ਵੀ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ — ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ — ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਿੱਟਿਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਗਿਆਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਅੰਕੜੇ-ਸਬੰਧਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਣਿਤ.

ਆਧੁਨਿਕ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਆਮ ਟੂਲ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਹੁਨਰ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਨਵੇਂ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣਾ, ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਬਣਾਉਣਾ.

ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਨਾਲ ਉਸ ਦੀ ਮਦਦ ਹੋਵੇਗੀ ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਦੇ ਨਤੀਜੇ। ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਚਾਰਟ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਾਉਣ, ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਸਮਝਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਲਈ, ਤਿੰਨ ਖੇਤਰ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ.

ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਬਣਤਰ. ਕੋਡ ਲਿਖਣਾ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ:

• ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਟਿਲਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ,
• ਸਪਸ਼ਟ, ਸਾਂਭਣਯੋਗ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, 
• ਬੈਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ,
• ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ.

ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ, ਬਿਜ਼ਨਸ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ:

• ਡਾਟਾ ਸਟੋਰੇਜ਼ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ,
• ਸੰਪੂਰਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ,
• ਡਾਟਾ ਇੰਜੈਸ਼ਨ,
• ਵੰਡੇ ਫਾਇਲ ਸਿਸਟਮ.

ਹਾਡੂਪ ਅਤੇ ਬਿਗ ਡੇਟਾ. ਇੱਥੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡੇਟਾ ਹੈ, ਅਤੇ 3-5 ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਦੂਰੀ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਹਰੇਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਜਾਣਗੀਆਂ। ਪਲੱਸ:

• ਡਾਟਾ ਝੀਲਾਂ
• ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ।

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਹਰ ਥਾਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਹੜੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ। ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ (ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ), ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨੀ ਕਿੰਨੀ ਕਮਾਈ ਕਰਦੇ ਹਨ?

ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਆਮਦਨ

ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ Glassdoor ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਤਨਖ਼ਾਹਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ $100 ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਨਾਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਕਸਰ ਸਟਾਕ ਵਿਕਲਪ ਅਤੇ 000-5% ਸਾਲਾਨਾ ਬੋਨਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਰੂਸ ਵਿਚ ਕੈਰੀਅਰ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ, ਤਨਖਾਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ 50 ਹਜ਼ਾਰ ਰੂਬਲ ਅਤੇ ਮਾਸਕੋ ਵਿੱਚ 80 ਹਜ਼ਾਰ ਤੋਂ ਘੱਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।

1-2 ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਤੋਂ ਬਾਅਦ - 90-100 ਹਜ਼ਾਰ ਰੂਬਲ ਦਾ ਇੱਕ ਫੋਰਕ.

ਫੋਰਕ 120-160 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ 2-5 ਹਜ਼ਾਰ ਤੱਕ ਵਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪਿਛਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦਾ ਆਕਾਰ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਆਦਿ ਵਰਗੇ ਕਾਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।

5 ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਬੰਧਤ ਵਿਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਖਾਲੀ ਅਸਾਮੀਆਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਉੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਹੁਦਿਆਂ ਲਈ ਅਰਜ਼ੀ ਦੇਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ:

• ਇੱਕ ਬੈਂਕ ਜਾਂ ਟੈਲੀਕਾਮ ਵਿੱਚ ਆਰਕੀਟੈਕਟ ਜਾਂ ਲੀਡ ਡਿਵੈਲਪਰ - ਲਗਭਗ 250 ਹਜ਼ਾਰ.

• ਵਿਕਰੇਤਾ ਤੋਂ ਪੂਰਵ-ਵਿਕਰੀ ਜਿਸ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਨੇੜਿਓਂ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ - 200 ਹਜ਼ਾਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਬੋਨਸ (1-1,5 ਮਿਲੀਅਨ ਰੂਬਲ)। 

• ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਬਿਜ਼ਨਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਾਹਿਰ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ SAP - 350 ਹਜ਼ਾਰ ਤੱਕ.

ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੀ ਆਮਦਨ

ਖੋਜ ਕੰਪਨੀ “ਨਾਰਮਲ ਰਿਸਰਚ” ਅਤੇ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਏਜੰਸੀ New.HR ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਦਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਨਾਲੋਂ ਔਸਤਨ ਵੱਧ ਤਨਖਾਹ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। 

ਰੂਸ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਸਾਲ ਤੱਕ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਤਨਖਾਹ 113 ਹਜ਼ਾਰ ਰੂਬਲ ਤੋਂ ਹੈ। 

ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਨੂੰ ਹੁਣ ਕੰਮ ਦੇ ਤਜਰਬੇ ਵਜੋਂ ਵੀ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

1-2 ਸਾਲਾਂ ਬਾਅਦ, ਅਜਿਹੇ ਮਾਹਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ 160 ਹਜ਼ਾਰ ਤੱਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ.

4-5 ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਲਈ, ਫੋਰਕ 310 ਹਜ਼ਾਰ ਤੱਕ ਵਧਦਾ ਹੈ.

ਇੰਟਰਵਿਊ ਕਿਵੇਂ ਕਰਵਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ?

ਪੱਛਮ ਵਿੱਚ, ਵੋਕੇਸ਼ਨਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੇ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਗ੍ਰੈਜੂਏਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਔਸਤਨ 5 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਬਾਅਦ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਇੰਟਰਵਿਊ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਲਗਭਗ 85% 3 ਮਹੀਨਿਆਂ ਬਾਅਦ ਨੌਕਰੀ ਲੱਭਦੇ ਹਨ।

ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਦੇ ਅਹੁਦਿਆਂ ਲਈ ਇੰਟਰਵਿਊ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਗਭਗ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੰਜ ਪੜਾਅ ਹੁੰਦੇ ਹਨ.

ਸੰਖੇਪ. ਗੈਰ-ਕੋਰ ਪੂਰਵ ਅਨੁਭਵ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ) ਵਾਲੇ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਕਵਰ ਲੈਟਰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਜਾਂ ਉਸ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਤੋਂ ਇੱਕ ਹਵਾਲਾ ਲੈਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਤਕਨੀਕੀ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ. ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫ਼ੋਨ 'ਤੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਰੁਜ਼ਗਾਰਦਾਤਾ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸਟੈਕ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਧਾਰਨ ਸਵਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

HR ਇੰਟਰਵਿਊ. ਫੋਨ 'ਤੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, ਉਮੀਦਵਾਰ ਦੀ ਆਮ ਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਲਈ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਤਕਨੀਕੀ ਇੰਟਰਵਿਊ. ਅਕਸਰ ਇਹ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਸਟਾਫਿੰਗ ਟੇਬਲ ਵਿੱਚ ਅਹੁਦਿਆਂ ਦਾ ਪੱਧਰ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਹੁਦਿਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਾਮ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਇਹ ਤਕਨੀਕੀ ਗਿਆਨ ਹੈ ਜੋ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

CTO/ਚੀਫ਼ ਆਰਕੀਟੈਕਟ ਨਾਲ ਇੰਟਰਵਿਊ. ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨੀ ਰਣਨੀਤਕ ਅਹੁਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਉਹ ਨਵੇਂ ਵੀ ਹਨ। ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਮੈਨੇਜਰ ਸੰਭਾਵੀ ਸਹਿਕਰਮੀ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਰੇ ਅਤੇ ਉਸ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਉਸ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਹੋਵੇ।

ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕਰੀਅਰ ਦੇ ਵਾਧੇ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ?

ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਨਵੇਂ ਟੂਲ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋਏ ਹਨ. ਅਤੇ ਕੁਝ ਲੋਕ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਬਰਾਬਰ ਚੰਗੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. 

ਕਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਕੰਮ ਦੇ ਤਜਰਬੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਨੌਕਰੀ 'ਤੇ ਰੱਖਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਪਿਛੋਕੜ ਵਾਲੇ ਉਮੀਦਵਾਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਵਾਲੇ ਉਮੀਦਵਾਰ ਲੋੜੀਂਦਾ ਤਜਰਬਾ ਹਾਸਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੇਕਰ ਉਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਿੱਖਦੇ ਅਤੇ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਗੁਣ

ਇੱਛਾ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ. ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਵੇਂ ਟੂਲ ਲਈ ਤੁਰੰਤ ਅਨੁਭਵ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਬਦਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਰੁਟੀਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਛਾ. ਇਹ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਉੱਚ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਡਿਲੀਵਰੀ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਲਈ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ "ਹੁੱਡ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਕੀ ਹੈ" ਦੀ ਧਿਆਨ ਅਤੇ ਸਮਝ. ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਜਿਸ ਕੋਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ, ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰੇਗਾ।

ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਗਿਆਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਹੈ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਸੋਚਣਾ ਸਿੱਖੋ - ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਹੱਲ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਤਸਵੀਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੇਖੋ। 

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਲੈਣਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਲਈ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਆਉਣਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ। ਫਿਰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ ਕਿ ਈਟੀਐਲ ਅਤੇ ਡੀਡਬਲਯੂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਭਰ ਦੇਵੇਗਾ, ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਖਪਤਕਾਰ ਹੋਣਗੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਜਾਣਨਾ ਕੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਵੀ ਕਿ ਖਰੀਦਦਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਡੇਟਿੰਗ ਲਈ, ਕਾਰ ਰੈਂਟਲ ਲਈ , ਪੋਡਕਾਸਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, ਵਿਦਿਅਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ।

ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਬਹੁਤ ਨੇੜੇ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਤੁਸੀਂ ਦੂਜੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇੱਕ ਦਿਸ਼ਾ ਤੋਂ ਦੂਜੀ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਆਈਟੀ ਪਿਛੋਕੜ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਸੌਖਾ ਹੋਵੇਗਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਔਸਤਨ, ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਬਾਲਗ ਹਰ 1,5-2 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨੌਕਰੀਆਂ ਬਦਲਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਸੌਖਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਲਾਹਕਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਅਧਿਐਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਜੋ ਸਿਰਫ ਖੁੱਲੇ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਨੈਟੋਲੋਜੀ ਦੇ ਸੰਪਾਦਕਾਂ ਤੋਂ

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਦੇ ਪੇਸ਼ੇ ਨੂੰ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਡੇ ਕੋਰਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸੱਦਾ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ:

• ਪੇਸ਼ਾ"ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ".  
• ਪੇਸ਼ਾ"ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ".
• ਖੈਰ"ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ".

ਸਰੋਤ: www.habr.com