{"id":78069,"date":"2020-04-16T01:42:42","date_gmt":"2020-04-15T23:42:42","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/data-engineer-i-data-scientist-chto-umeyut-i-skolko-zarabatyvayut"},"modified":"2020-04-16T01:42:42","modified_gmt":"2020-04-15T23:42:42","slug":"data-engineer-i-data-scientist-chto-umeyut-i-skolko-zarabatyvayut","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/pt\/blog\/administrirovanie\/data-engineer-i-data-scientist-chto-umeyut-i-skolko-zarabatyvayut","title":{"rendered":"Engenheiro de Dados e Cientista de Dados: o que eles sabem e quanto ganham","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Junto com Elena Gerasimova, chefe da faculdade \u201c<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/netology.ru\/navigation\/?direction=data-science?utm_source=habr&amp;utm_medium=externalblog&amp;utm_campaign=bds_all_ou&amp;utm_content=14042020_dataengscientist\">Ci\u00eancia de Dados e an\u00e1lise<\/a><\/noindex>\u201d na Netologia, continuamos a explorar como os Cientistas de Dados e Engenheiros de Dados interagem e como se diferenciam.<\/p>\n<p>Na primeira parte, falamos <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/netologyru\/blog\/496082\/\">sobre as principais diferen\u00e7as entre Cientistas de Dados e Engenheiros de Dados<\/a><\/noindex>. <\/p>\n<p>Neste material, vamos discutir quais conhecimentos e habilidades os profissionais devem ter, que tipo de forma\u00e7\u00e3o \u00e9 valorizada pelos empregadores, como s\u00e3o as entrevistas de emprego, e quanto ganham engenheiros de dados e cientistas de dados.\u00a0<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>O que os cientistas e engenheiros devem saber<\/h2>\n<p>\nA forma\u00e7\u00e3o relevante para ambos os especialistas \u00e9 Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Engenheiro de Dados e Cientista de Dados: o que eles sabem e quanto ganham\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/14e804895cb4eac665c2b8558a5911ba.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nQualquer especialista em dados \u2014 seja um cientista de dados ou analista \u2014 deve ser capaz de demonstrar a validade de suas conclus\u00f5es. Para isso, \u00e9 imprescind\u00edvel conhecer <b>estat\u00edstica e matem\u00e1tica b\u00e1sica relacionada \u00e0 estat\u00edstica<\/b>.<\/p>\n<p>O aprendizado de m\u00e1quina e ferramentas de an\u00e1lise de dados s\u00e3o indispens\u00e1veis no mundo moderno. Se ferramentas habituais n\u00e3o estiverem dispon\u00edveis, \u00e9 necess\u00e1rio ter habilidades <b>de aprendizado r\u00e1pido de novas ferramentas, criando scripts simples para automatizar tarefas<\/b>.<\/p>\n<p>\u00c9 importante ressaltar que um especialista em dados deve comunicar efetivamente os resultados da an\u00e1lise. Isso pode ser facilitado por <b>visualiza\u00e7\u00e3o de dados<\/b> ou resultados de pesquisas e verifica\u00e7\u00e3o de hip\u00f3teses realizadas. Os especialistas devem ser capazes de criar diagramas e gr\u00e1ficos, utilizar ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o, e compreender e explicar dados de pain\u00e9is.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Engenheiro de Dados e Cientista de Dados: o que eles sabem e quanto ganham\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/f701a922442a01286c340314861ab343.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nPara o engenheiro de dados, tr\u00eas \u00e1reas se destacam.<\/p>\n<p><b>Algoritmos e estruturas de dados<\/b>. \u00c9 importante desenvolver habilidades na escrita de c\u00f3digo e no uso de estruturas e algoritmos fundamentais:<\/p>\n<ul>\n<li>an\u00e1lise da complexidade de algoritmos,<\/li>\n<li>capacidade de escrever c\u00f3digo compreens\u00edvel e mantido,\u00a0<\/li>\n<li>processamento em lote,<\/li>\n<li>processamento em tempo real.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Bancos de dados e armazenamentos de dados, Business Intelligence<\/b>:<\/p>\n<ul>\n<li>armazenamento e processamento de dados,<\/li>\n<li>projetando sistemas integrados,<\/li>\n<li>Data Ingestion,<\/li>\n<li>sistemas de arquivos distribu\u00eddos.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Hadoop e Big Data<\/b>. Os dados est\u00e3o se tornando cada vez mais abundantes, e nos pr\u00f3ximos 3 a 5 anos essas tecnologias ser\u00e3o necess\u00e1rias para cada engenheiro. Al\u00e9m disso:<\/p>\n<ul>\n<li>Lagos de Dados,<\/li>\n<li>trabalho com provedores de nuvem.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Aprendizado de M\u00e1quina<\/b> ser\u00e1 amplamente utilizado, e \u00e9 importante entender quais problemas de neg\u00f3cios ele ajudar\u00e1 a resolver. N\u00e3o \u00e9 necess\u00e1rio saber criar modelos (os cientistas de dados fazem isso), mas \u00e9 preciso entender sua aplica\u00e7\u00e3o e os requisitos correspondentes.<\/p>\n<h2>Quanto ganham engenheiros e cientistas de dados<\/h2>\n<p><\/p>\n<h3>Renda de engenheiros de processamento de dados<\/h3>\n<p>\n<b>Na pr\u00e1tica internacional<\/b> o sal\u00e1rio inicial geralmente \u00e9 de $100.000 por ano e aumenta significativamente com a experi\u00eancia, segundo dados do Glassdoor. Al\u00e9m disso, as empresas costumam oferecer op\u00e7\u00f5es de a\u00e7\u00f5es e b\u00f4nus anuais de 5 a 15%.<\/p>\n<p><b>Na R\u00fassia<\/b> no in\u00edcio da carreira, o sal\u00e1rio geralmente n\u00e3o \u00e9 inferior a 50 mil rublos nas regi\u00f5es e 80 mil em Moscovo. Nesta fase, n\u00e3o \u00e9 necess\u00e1rio experi\u00eancia, exceto pela forma\u00e7\u00e3o conclu\u00edda.<\/p>\n<p>Ap\u00f3s 1 a 2 anos de trabalho \u2014 a faixa de sal\u00e1rio \u00e9 de 90 a 100 mil rublos.<\/p>\n<p>A faixa aumenta para 120 a 160 mil ap\u00f3s 2 a 5 anos. Fatores como especializa\u00e7\u00e3o, tamanho de projetos, trabalho com big data e outros aspectos s\u00e3o acrescentados.<\/p>\n<p>Ap\u00f3s 5 anos de trabalho, \u00e9 mais f\u00e1cil procurar vagas em departamentos relacionados ou se candidatar a posi\u00e7\u00f5es altamente especializadas, como:<\/p>\n<ul>\n<li>Arquiteto ou desenvolvedor s\u00eanior em um banco ou telecomunica\u00e7\u00f5es \u2014 cerca de 250 mil.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Pre-Sales em um fornecedor, com cuja tecnologia voc\u00ea trabalhou mais intensamente \u2014 200 mil mais b\u00f4nus poss\u00edvel (1 a 1,5 milh\u00e3o de rublos).\u00a0\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Especialistas em implementa\u00e7\u00e3o de Enterprise business applications, como SAP \u2014 at\u00e9 350 mil.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h3>Renda de cientistas de dados<\/h3>\n<p>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/vacancy.newhr.ru\/data\/data\/salary\/Normalresearch.ru_Analysts_2019.pdf\">Pesquisa<\/a><\/noindex> de mercado da empresa \u2018Normais Pesquisas\u2019 e da ag\u00eancia de recrutamento New.HR mostra que os especialistas em Data Science recebem, em m\u00e9dia, sal\u00e1rios mais altos do que os analistas de outras especialidades.\u00a0<\/p>\n<p>Na R\u00fassia, o sal\u00e1rio inicial de um cientista de dados com at\u00e9 um ano de experi\u00eancia \u00e9 a partir de 113 mil rublos.\u00a0<\/p>\n<blockquote><p>Atualmente, a conclus\u00e3o de programas de treinamento tamb\u00e9m \u00e9 considerada como experi\u00eancia de trabalho.<\/p><\/blockquote>\n<p> Ap\u00f3s 1 a 2 anos, esse especialista pode j\u00e1 receber at\u00e9 160 mil.<\/p>\n<p>Para um funcion\u00e1rio com 4 a 5 anos de experi\u00eancia, a faixa salarial aumenta para 310 mil.<\/p>\n<h2>Como s\u00e3o as entrevistas<\/h2>\n<p>\nNo ocidente, graduados em programas de forma\u00e7\u00e3o profissional passam pela primeira entrevista, em m\u00e9dia, cinco semanas ap\u00f3s a conclus\u00e3o da forma\u00e7\u00e3o. Cerca de 85% encontram trabalho em tr\u00eas meses.<\/p>\n<p>O processo de entrevistas para as vagas de engenheiro de dados e cientista de dados praticamente n\u00e3o difere. Normalmente, consiste em cinco etapas.<\/p>\n<p><b>Resumo<\/b>Candidatos com experi\u00eancia pr\u00e9via n\u00e3o relacionada (por exemplo, em marketing) precisam preparar uma carta de apresenta\u00e7\u00e3o detalhada para cada empresa ou ter recomenda\u00e7\u00f5es de um representante dessa empresa.<\/p>\n<p><b>Triagem t\u00e9cnica<\/b>Normalmente ocorre por telefone. Consiste em uma ou duas perguntas complexas e tantas outras simples relacionadas ao stack atual do empregador.<\/p>\n<p><b>Entrevista de RH<\/b>Pode ser realizada por telefone. Nesta fase, o candidato \u00e9 avaliado quanto \u00e0 adequa\u00e7\u00e3o geral e \u00e0 capacidade de comunica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p><b>Entrevista t\u00e9cnica<\/b>Na maioria das vezes, \u00e9 presencial. O n\u00edvel dos cargos varia entre as empresas, e os nomes das posi\u00e7\u00f5es podem ser diferentes. Portanto, nesta fase, s\u00e3o avaliados especificamente os conhecimentos t\u00e9cnicos.<\/p>\n<p><b>Entrevista com o diretor t\u00e9cnico \/ arquiteto principal<\/b>Engenheiros e cientistas de dados ocupam posi\u00e7\u00f5es estrat\u00e9gicas, e em muitas empresas, s\u00e3o novos. \u00c9 importante que o colega potencial seja apreciado pelo l\u00edder e compartilhe a mesma vis\u00e3o.<\/p>\n<h2>O que pode ajudar cientistas e engenheiros a crescer na carreira<\/h2>\n<p>\nH\u00e1 muitos novos instrumentos dispon\u00edveis para trabalhar com dados. E poucos dominam todos eles igualmente bem.\u00a0<\/p>\n<p>Muitas empresas n\u00e3o est\u00e3o dispostas a contratar funcion\u00e1rios sem experi\u00eancia. No entanto, candidatos com uma base m\u00ednima e conhecimento dos principais instrumentos podem adquirir a experi\u00eancia necess\u00e1ria se se dedicarem ao aprendizado e ao desenvolvimento pessoal.<\/p>\n<h3>Qualidades \u00fateis para engenheiros de dados e cientistas de dados<\/h3>\n<p>\n<b>Vontade e habilidade de aprender<\/b>N\u00e3o \u00e9 necess\u00e1rio correr atr\u00e1s de experi\u00eancia ou mudar de emprego por causa de uma nova ferramenta, mas deve-se estar disposto a se mudar para uma nova \u00e1rea.<\/p>\n<p><b>Busca pela automa\u00e7\u00e3o de processos rotineiros<\/b>Isso \u00e9 importante n\u00e3o apenas para a produtividade, mas tamb\u00e9m para manter a alta qualidade dos dados e a velocidade de entrega ao consumidor.<\/p>\n<p><b>Aten\u00e7\u00e3o e entendimento do que est\u00e1 'por tr\u00e1s das cortinas' dos processos<\/b>Um especialista que possui vis\u00e3o ampla e conhecimento profundo dos processos resolver\u00e1 a tarefa mais rapidamente.<\/p>\n<p>Al\u00e9m de um excelente conhecimento de algoritmos, estruturas de dados e pipelines, \u00e9 necess\u00e1rio <b>aprender a pensar em termos de produtos<\/b> \u2014 ver a arquitetura e a solu\u00e7\u00e3o de neg\u00f3cios como um todo.\u00a0<\/p>\n<p>Por exemplo, \u00e9 \u00fatil escolher um servi\u00e7o conhecido e imaginar um banco de dados para ele. Em seguida, pensar em como desenvolver ETL e DW que o preencham com dados, quais ser\u00e3o os consumidores e o que \u00e9 importante para eles saberem sobre os dados, al\u00e9m de como os compradores interagem com os aplicativos: para busca de emprego e relacionamentos, aluguel de carros, aplicativo para podcasts, plataforma educacional. <\/p>\n<blockquote><p>As posi\u00e7\u00f5es de analista, cientista de dados e engenheiro s\u00e3o muito pr\u00f3ximas, portanto, a transi\u00e7\u00e3o de uma \u00e1rea para outra pode ser mais r\u00e1pida do que entre outras \u00e1reas.<\/p><\/blockquote>\n<p>De qualquer forma, aqueles que t\u00eam algum hist\u00f3rico em TI encontrar\u00e3o mais facilidade do que aqueles que n\u00e3o t\u00eam. Em m\u00e9dia, adultos motivados reavaliam e mudam de emprego a cada 1,5 a 2 anos. Aqueles que estudam em grupo e com um mentor se adaptam mais facilmente do que aqueles que dependem apenas de fontes abertas.<\/p>\n<h2>Da reda\u00e7\u00e3o da Netologia<\/h2>\n<p>\nSe voc\u00ea est\u00e1 considerando a profiss\u00e3o de Data Engineer ou Data Scientist, convidamos voc\u00ea a explorar os programas de nossos cursos:<\/p>\n<ul>\n<li>A profiss\u00e3o de \u201c<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/netology.ru\/programs\/data-engineer?utm_source=habr&amp;utm_medium=externalblog&amp;utm_campaign=bds_deg_ou&amp;utm_content=14042020_dataengscientist\">Data Engineer<\/a><\/noindex>\u00bb.\u00a0\u00a0<\/li>\n<li>A profiss\u00e3o de \u201c<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/netology.ru\/programs\/data-scientist\/?utm_source=habr&amp;utm_medium=externalblog&amp;utm_campaign=bds_ds_ou&amp;utm_content=14042020_dataengscientist\">Data Scientist<\/a><\/noindex>\u00bb.<\/li>\n<li>O curso \"<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/netology.ru\/programs\/data-analyst\/?utm_source=habr&amp;utm_medium=externalblog&amp;utm_campaign=bds_da_ou&amp;utm_content=14042020_dataengscientist\">Analista de Dados<\/a><\/noindex>\u00bb.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Fonte: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/netologyru\/blog\/497214\/\">habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u0415\u043b\u0435\u043d\u043e\u0439 \u0413\u0435\u0440\u0430\u0441\u0438\u043c\u043e\u0432\u043e\u0439, \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c \u0444\u0430\u043a\u0443\u043b\u044c\u0442\u0435\u0442\u0430 \u00abData Science \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430\u00bb \u0432 \u041d\u0435\u0442\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0435\u043c 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