د HeadHunter او Mail.ru لخوا د څیړنې له مخې، د ډیټا ساینس په برخه کې د متخصصینو غوښتنه د عرضې څخه ډیره ده، مګر بیا هم، ځوان متخصصین تل د کار موندلو اداره نه کوي. موږ تاسو ته وایو چې د کوم کورس فارغین ورک دي او چیرې د هغو کسانو لپاره زده کړه وکړي چې د ډیټا ساینس کې لوی مسلک پلان کوي.
"دوی راځي او فکر کوي چې اوس به په هره ثانیه کې 500k ترلاسه کړي، ځکه چې دوی د چوکاټونو نومونه پیژني او څنګه په دوو کرښو کې له دوی څخه ماډل چلوي"
ایمل مهارراموف هغه په بایوکاډ کې د کمپیوټري کیمیا خدماتو یوه ډله رهبري کوي او د مرکو په جریان کې هغه د دې حقیقت سره مخ کیږي چې کاندیدان د مسلک سیسټمیک پوهه نلري. دوی کورسونه بشپړ کړي، د ښه روزل شوي Python او SQL سره راځي، کولی شي په 2 ثانیو کې Hadoop یا Spark نصب کړي، او د واضح مشخصاتو سره سم یو کار بشپړ کړي. مګر په ورته وخت کې، یو اړخ ته نور ګام نشته. که څه هم دا په حلونو کې انعطاف دی چې کارګمارونکي د دوی د ډیټا ساینس متخصصینو څخه تمه لري.
د ډیټا ساینس بازار کې څه پیښیږي
د ځوانو متخصصینو وړتیا د کار په بازار کې وضعیت منعکس کوي. دلته ، تقاضا د پام وړ له عرضې څخه زیاته ده ، نو نا امید کارګمارونکي اکثرا واقعیا چمتو دي چې په بشپړ ډول شنه متخصصین وګماري او د ځان لپاره یې وروزي. اختیار کار کوي، مګر یوازې هغه وخت مناسب دی چې ټیم لا دمخه د ټیم تجربه لرونکی مشر ولري چې د جونیئر روزنه په غاړه واخلي.
د HeadHunter او Mail.ru لخوا د څیړنې په وینا، د معلوماتو تحلیل متخصصین په بازار کې د ډیری تقاضا څخه دي:
- په 2019 کې، د 9,6 په پرتله د معلوماتو تحلیل په ساحه کې 7,2 چنده ډیر خالي ځایونه، او د ماشین زده کړې په برخه کې 2015 ځله ډیر دي.
- د 2018 په پرتله، د ډیټا تحلیل متخصصینو لپاره د خالي ځایونو شمیر 1,4 ځله زیات شوی، او د ماشین زده کړې متخصصینو لپاره 1,3 ځله.
- 38٪ خلاص خالي بستونه د معلوماتي ټکنالوجۍ په شرکتونو کې دي، 29٪ د مالي سکتور شرکتونو کې، او 9٪ په سوداګرۍ خدماتو کې دي.
وضعیت د ډیری آنلاین ښوونځیو لخوا رامینځته شوی چې ورته ورته ځوانان روزي. اساسا ، روزنه له دریو څخه تر شپږو میاشتو پورې دوام کوي ، په کوم کې چې زده کونکي اداره کوي په لومړني کچه اصلي وسیلې ماسټر کړي: پایتون ، ایس کیو ایل ، د معلوماتو تحلیل ، ګیټ او لینکس. پایله یو کلاسیک ځوان دی: هغه کولی شي یوه ځانګړې ستونزه حل کړي، مګر بیا هم نشي کولی ستونزه درک کړي او پخپله ستونزه جوړه کړي. په هرصورت، د متخصصینو لوړه غوښتنه او د مسلک په شاوخوا کې هیپ اکثرا د لوړو هیلو او معاشونو اړتیاو ته وده ورکوي.
له بده مرغه، د ډیټا ساینس کې مرکې اوس معمولا داسې ښکاري: کاندید وايي چې هغه د څو کتابتونونو کارولو هڅه کړې، نشي کولی د دې پوښتنې ځواب کړي چې د الګوریتم څنګه کار کوي، بیا په میاشت کې د 200، 300، 400 زره روبلو غوښتنه کوي.
د لوی شمیر اعلاناتو شعارونو له امله لکه "هرڅوک کولی شي د ډیټا شنونکي شي"، "په دریو میاشتو کې د ماسټر ماشین زده کړه وکړي او ډیرې پیسې وګټي" او د چټکو پیسو لپاره تندې، زموږ د لوړ پوړو نوماندانو لوی جریان راوتلی دی. ساحه په بشپړ ډول د سیسټمیک روزنې پرته.
ویکتور کانتور
په MTS کې د معلوماتو لوی ساینس پوه
ګمارونکي چا ته انتظار دي؟
هر کارګمارونکی غواړي چې خپل ځوانان د دوامداره څارنې پرته کار وکړي او د دې وړتیا ولري چې د ټیم مشر تر لارښوونې لاندې وده وکړي. د دې کولو لپاره، یو پیل کونکی باید سمدستي د اوسنیو ستونزو د حل لپاره اړین وسایل ولري، او په تدریجي ډول د دوی د حل وړاندیز کولو او ډیرو پیچلو ستونزو ته د رسیدو لپاره کافي نظري اساس ولري.
په بازار کې نوي کسان د خپلو وسیلو سره خورا ښه کار کوي. لنډ مهاله کورسونه تاسو ته اجازه درکوي چې ژر تر ژره ماسټر کړئ او کار ته ورشئ.
د HeadHunter او Mail.ru لخوا د څیړنې په وینا، ترټولو ډیر تقاضا مهارت Python دی. دا د ډیټا ساینس پوهانو 45٪ خالي بستونو او د ماشین زده کړې 51٪ خالي ځایونو کې ذکر شوي.
کارګمارونکي د ډیټا شنونکي هم غواړي چې SQL (23٪)، د معلوماتو کان کیندنې (19٪)، ریاضیاتي احصایې (11٪) وپیژني او د لوی ډیټا (10٪) سره کار کولو وړ وي.
کارګمارونکي چې د ماشین زده کړې متخصصینو په لټه کې دي تمه لري چې یو کاندید به د Python د پوهې سربیره په C++ (18٪)، SQL (15٪)، د ماشین زده کړې الګوریتم (13٪) او لینکس (11٪) کې مهارت ولري.
مګر که ځوانان د وسیلو سره ښه کار وکړي، نو د دوی مدیران له بلې ستونزې سره مخ دي. د کورس ډیری فارغین د مسلک په اړه ژوره پوهه نلري، د پیل کونکي لپاره پرمختګ ستونزمن کوي.
زه اوس مهال د ماشین زده کړې متخصصینو په لټه کې یم ترڅو زما ټیم سره یوځای شي. په ورته وخت کې، زه ګورم چې کاندیدان ډیری وختونه د ډیټا ساینس ځینې وسیلو کې مهارت لري، مګر دوی د نظري بنسټونو ژوره پوهه نلري ترڅو نوي حلونه رامینځته کړي.
ایمل مهارراموف
د کمپیوټري کیمیا خدماتو ګروپ مشر، بایوکاډ
د کورسونو خورا جوړښت او موده تاسو ته اجازه نه ورکوي چې اړین کچې ته ژور لاړ شئ. فارغین اکثرا هغه خورا نرم مهارتونه نلري چې معمولا د دندې خالي ځای لوستلو پرمهال له لاسه ورکول کیږي. ښه، په حقیقت کې، زموږ په منځ کې به څوک ووایي چې هغه د سیسټم فکر یا د پرمختګ لیوالتیا نلري. په هرصورت، د ډیټا ساینس متخصص سره په اړیکه کې، موږ د یوې ژورې کیسې په اړه خبرې کوو. دلته، د پرمختګ لپاره، تاسو په تیوري او ساینس کې کافي قوي تعصب ته اړتیا لرئ، کوم چې یوازې د اوږدې مودې مطالعې له لارې ممکن دی، د بیلګې په توګه، په پوهنتون کې.
ډیر څه په شخص پورې اړه لري: که چیرې د قوي ښوونکو څخه درې میاشتنی کورس چې تجربه ولري په غوره شرکتونو کې د ټیم مشري کوي د یو زده کونکي لخوا بشپړ شي چې په ریاضیاتو او برنامه کې ښه سابقه لري ، د کورس ټول توکي مطالعه کوي او "د سپنج په څیر جذبوي. لکه څنګه چې دوی په ښوونځي کې وویل، نو وروسته به د داسې کارمند سره ستونزې وي. مګر 90-95٪ خلک، د تل لپاره د یو څه زده کولو لپاره، اړتیا لري چې لس ځله نور زده کړي او په منظم ډول د څو کلونو لپاره په منظم ډول ترسره کړي. او دا د معلوماتو تحلیل کې د ماسټر برنامې د پوهې ښه بنسټ ترلاسه کولو لپاره غوره اختیار رامینځته کوي ، د کوم سره چې تاسو به په مرکه کې شرمنده نه شئ ، او دا به د دندې ترسره کول خورا اسانه وي.
ویکتور کانتور
په MTS کې د معلوماتو لوی ساینس پوه
د ډیټا ساینس کې د دندې موندلو لپاره چیرې زده کړه وکړئ
په بازار کې د ډیټا ساینس ډیری ښه کورسونه شتون لري او د لومړنۍ زده کړې ترلاسه کول کومه ستونزه نده. مګر دا مهمه ده چې د دې زده کړې تمرکز پوه شي. که کاندید لا دمخه قوي تخنیکي شالید ولري ، نو بیا ژور کورسونه هغه څه دي چې دوی ورته اړتیا لري. یو سړی به په وسایلو کې مهارت ولري، ځای ته راشي او ژر تر ژره ورسره عادت شي، ځکه چې هغه دمخه پوهیږي چې څنګه د ریاضي پوه په څیر فکر وکړي، ستونزه وګوري او ستونزې رامینځته کړي. که چیرې داسې پس منظر شتون ونلري، نو د کورس وروسته به تاسو یو ښه لوبغاړی وي، مګر د ودې لپاره محدود فرصتونو سره.
که تاسو د مسلک بدلولو یا په دې ځانګړتیا کې د دندې موندلو لنډمهاله دنده سره مخ یاست، نو ځینې سیسټمیک کورسونه ستاسو لپاره مناسب دي، کوم چې لنډ دي او په چټکۍ سره د تخنیکي مهارتونو لږ تر لږه سیټ چمتو کوي ترڅو تاسو د دې وړتیا لپاره وړتیا ولرئ. پدې ساحه کې د ننوتلو کچې موقعیت.
ایوان یامشیکوف
د آنلاین ماسټر برنامې اکاډمیک رییس "ډیټا ساینس"
د کورسونو سره ستونزه دقیقا دا ده چې دوی ګړندي مګر لږترلږه سرعت چمتو کوي. یو شخص په حقیقت کې مسلک ته الوتنه کوي او په چټکۍ سره چت ته رسیږي. د اوږدې مودې لپاره مسلک ته د ننوتلو لپاره، تاسو باید سمدلاسه د اوږدې مودې پروګرام په بڼه یو ښه بنسټ کیښودل شي، د بیلګې په توګه، د ماسټرۍ سند.
لوړې زده کړې مناسبې دي کله چې تاسو پوهیږئ چې دا ساحه ستاسو د اوږدې مودې لپاره علاقه لري. تاسو ژر تر ژره کار ته لیواله نه یاست. او تاسو نه غواړئ د مسلک حد ولرئ؛ تاسو هم نه غواړئ د پوهې، مهارتونو نشتوالي، د عمومي ایکوسیستم په اړه د پوهاوي نشتوالي ستونزې سره مخ شئ چې په مرسته یې نوښت محصولات رامینځته کیږي. د دې لپاره، تاسو لوړو زده کړو ته اړتیا لرئ، چې نه یوازې د تخنیکي مهارتونو اړین سیټ رامینځته کوي، بلکې ستاسو فکر په بل ډول جوړښت کوي او تاسو سره د اوږدې مودې لپاره ستاسو د مسلک ځینې لید جوړولو کې مرسته کوي.
ایوان یامشیکوف
د آنلاین ماسټر برنامې اکاډمیک رییس "ډیټا ساینس"
د مسلک چت نشتوالی د ماسټر برنامې اصلي ګټه ده. په دوو کلونو کې، یو متخصص یو پیاوړی نظري اساس ترلاسه کوي. دا هغه څه دي چې په NUST MISIS کې د ډیټا ساینس برنامې لومړی سمستر داسې ښکاري:
- د ډیټا ساینس پیژندنه. 2 اونۍ.
- د معلوماتو تحلیل اساسات. د معلوماتو پروسس کول. 2 اونۍ
- د ماشین زده کړه. د معلوماتو دمخه پروسس کول. 2 اونۍ
- EDA. د استخباراتي معلوماتو تحلیل. 3 اونۍ
- د ماشین زده کړې بنسټیز الګوریتمونه. Ch1 + Ch2 (6 اونۍ)
په ورته وخت کې، تاسو کولی شئ په ورته وخت کې په کار کې عملي تجربه ترلاسه کړئ. کله چې زده کونکي په اړینو وسایلو کې ماسټري ترلاسه کړي نو هیڅ شی به تاسو د جونیئر مقام ترلاسه کولو مخه ونه نیسي. مګر، د کورس د فراغت په څیر، د ماسټرۍ سند هلته خپلې زده کړې نه بندوي، مګر مسلک ته ژورې زده کړې ته دوام ورکوي. په راتلونکي کې ، دا تاسو ته اجازه درکوي پرته له محدودیتونو ډیټا ساینس کې وده وکړئ.
د ساینس او ټیکنالوژۍ پوهنتون "MISiS" په ویب پاڼه کې د هغو کسانو لپاره چې غواړي د ډیټا ساینس کې کار وکړي. د NUST MISIS، SkillFactory، HeadHunter، Facebook، Mail.ru ګروپ او Yandex استازي، زه به تاسو ته د خورا مهم شیانو په اړه ووایم:
- "څنګه د ډیټا ساینس کې خپل ځای ومومئ؟"
- "ایا دا ممکنه ده چې له پیل څخه د ډیټا ساینس پوه شي؟"
- "ایا د ډیټا ساینس پوهانو اړتیا به لاهم په 2-5 کلونو کې شتون ولري؟"
- "د ډیټا ساینس پوهان په کومو ستونزو کار کوي؟"
- "څنګه د ډیټا ساینس کې مسلک رامینځته کړو؟"
آنلاین روزنه، د عامه زده کړې ډیپلوم. تر هغه وخته پورې ومنل شو 10 اګست.
سرچینه: www.habr.com