{"id":90698,"date":"2020-08-05T01:42:04","date_gmt":"2020-08-04T23:42:04","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/bystryj-start-i-nizkij-potolok-chto-zhdet-molodyh-data-science-speczialistov-na-rynke-truda"},"modified":"2020-08-05T01:42:04","modified_gmt":"2020-08-04T23:42:04","slug":"bystryj-start-i-nizkij-potolok-chto-zhdet-molodyh-data-science-speczialistov-na-rynke-truda","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/pt\/blog\/administrirovanie\/bystryj-start-i-nizkij-potolok-chto-zhdet-molodyh-data-science-speczialistov-na-rynke-truda","title":{"rendered":"Come\u00e7o r\u00e1pido e um teto baixo. O que espera os jovens especialistas em Data Science no mercado de trabalho","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>De acordo com pesquisas da HeadHunter e Mail.ru, a demanda por especialistas em Data Science supera a oferta, mas mesmo assim, os jovens profissionais nem sempre conseguem encontrar emprego. Vamos explicar o que falta para os graduados dos cursos e onde aprender para aqueles que planejam uma grande carreira em Data Science.<\/p>\n<blockquote><p>\u201cEles chegam e pensam que agora v\u00e3o ganhar 500 mil por segundo, porque sabem os nomes dos frameworks e como rodar um modelo em duas linhas\u201d<\/p><\/blockquote>\n<p>\n<b>Emil Mageramov<\/b> comanda um grupo de servi\u00e7os de qu\u00edmica computacional na empresa biocad e, em entrevistas, percebe que os candidatos n\u00e3o t\u00eam uma compreens\u00e3o sistem\u00e1tica da profiss\u00e3o. Eles saem dos cursos com Python e SQL bem desenvolvidos, podem levantar o Hadoop ou Spark em 2 segundos e executar tarefas com base em um TFG claro. Mas, ao mesmo tempo, um passo ao lado \u2014 j\u00e1 n\u00e3o conseguem. Contudo, \u00e9 essa flexibilidade de solu\u00e7\u00f5es que os empregadores esperam de seus especialistas em Data Science.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h3>O que est\u00e1 acontecendo no mercado de Data Science<\/h3>\n<p>\nAs compet\u00eancias dos jovens profissionais refletem a situa\u00e7\u00e3o no mercado de trabalho. Aqui, a demanda supera em muito a oferta, por isso os empregadores desesperados muitas vezes est\u00e3o realmente dispostos a contratar profissionais iniciantes e desenvolv\u00ea-los para suas necessidades. Essa \u00e9 uma op\u00e7\u00e3o vi\u00e1vel, mas apenas se a equipe j\u00e1 tiver um l\u00edder experiente, que possa assumir o treinamento do j\u00fanior.<\/p>\n<p>De acordo com uma pesquisa da HeadHunter e Mail.ru, os especialistas em an\u00e1lise de dados est\u00e3o entre os mais procurados no mercado:<\/p>\n<ul>\n<li>Em 2019, o n\u00famero de vagas na \u00e1rea de an\u00e1lise de dados aumentou 9,6 vezes e na \u00e1rea de aprendizado de m\u00e1quina \u2013 7,2 vezes, comparado a 2015.<\/li>\n<li>Em compara\u00e7\u00e3o com 2018, o n\u00famero de vagas para especialistas em an\u00e1lise de dados aumentou 1,4 vezes, e para aprendizado de m\u00e1quina \u2013 1,3 vezes.<\/li>\n<li>38% das vagas abertas est\u00e3o em empresas de TI, 29% \u2013 em empresas do setor financeiro, 9% \u2013 em servi\u00e7os para neg\u00f3cios.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nA situa\u00e7\u00e3o \u00e9 aquecida por in\u00fameras escolas online que preparam os juniores. Em geral, o treinamento dura de tr\u00eas a seis meses, durante os quais os alunos conseguem dominar, em n\u00edvel b\u00e1sico, as principais ferramentas: Python, SQL, an\u00e1lise de dados, Git e Linux. No final, o resultado \u00e9 um verdadeiro j\u00fanior: consegue resolver uma tarefa espec\u00edfica, mas ainda n\u00e3o consegue entender o problema e formular a tarefa sozinho. No entanto, a alta demanda por especialistas e o hype em torno da profiss\u00e3o frequentemente geram grandes ambi\u00e7\u00f5es e exig\u00eancias salariais.<\/p>\n<blockquote><p>Infelizmente, as entrevistas para Data Science agora geralmente se parecem assim: o candidato conta que tentou aplicar algumas bibliotecas, mas n\u00e3o consegue responder a perguntas sobre como os algoritmos funcionam, e ent\u00e3o pede 200, 300, 400 mil rublos por m\u00eas.<\/p>\n<p>Devido ao grande n\u00famero de slogans publicit\u00e1rios como 'qualquer um pode se tornar um analista de dados', 'aprenda machine learning em tr\u00eas meses e comece a ganhar muito dinheiro' e \u00e0 busca por ganhos r\u00e1pidos, nossa \u00e1rea foi inundada por um enorme fluxo de candidatos superficiais sem prepara\u00e7\u00e3o sistem\u00e1tica.<\/p>\n<p><b>Victor Kantor<\/b><br \/>\nChief Data Scientist na MTS<\/p><\/blockquote>\n<p><\/p>\n<h3>Quem os empregadores est\u00e3o esperando<\/h3>\n<p>\nQualquer empregador gostaria que seus juniores trabalhassem sem supervis\u00e3o constante e pudessem se desenvolver sob a orienta\u00e7\u00e3o de um l\u00edder de equipe. Para isso, o novato deve j\u00e1 dominar as ferramentas necess\u00e1rias para resolver as tarefas atuais e ter uma base te\u00f3rica suficiente para, gradualmente, propor suas pr\u00f3prias solu\u00e7\u00f5es e abordar problemas mais complexos.<\/p>\n<p>As ferramentas est\u00e3o em boas condi\u00e7\u00f5es para os novatos no mercado. Cursos de curta dura\u00e7\u00e3o permitem que eles as dominem rapidamente e comecem a trabalhar.<\/p>\n<p>De acordo com a pesquisa da HeadHunter e Mail.ru, a habilidade mais demandada \u00e9 o dom\u00ednio do Python. Ela \u00e9 mencionada em 45% das vagas para especialistas em an\u00e1lise de dados e em 51% das vagas na \u00e1rea de machine learning.<\/p>\n<p>Al\u00e9m disso, os empregadores querem que os especialistas em an\u00e1lise de dados conhe\u00e7am SQL (23%), tenham conhecimento em minera\u00e7\u00e3o de dados (Data Mining) (19%), estat\u00edstica matem\u00e1tica (11%) e saibam trabalhar com grandes volumes de dados (10%).<\/p>\n<p>Os empregadores que buscam especialistas em machine learning, al\u00e9m do conhecimento de Python, esperam que o candidato domine C++ (18%), SQL (15%), algoritmos de machine learning (13%) e Linux (11%).<\/p>\n<p>Mas se as ferramentas dos j\u00faniores est\u00e3o em ordem, seus supervisores enfrentam outro problema. A maioria dos graduados em cursos n\u00e3o possui uma compreens\u00e3o profunda da profiss\u00e3o, por isso \u00e9 dif\u00edcil para um novato progredir.<\/p>\n<blockquote><p>Estou procurando especialistas em aprendizado de m\u00e1quina para minha equipe. No entanto, percebo que muitas vezes os candidatos dominaram ferramentas espec\u00edficas de Data Science, mas n\u00e3o t\u00eam uma compreens\u00e3o te\u00f3rica suficiente para criar novas solu\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<p><b>Emil Mageramov<\/b><br \/>\nL\u00edder do grupo de servi\u00e7os de qu\u00edmica computacional, Biocad\n<\/p><\/blockquote>\n<p> A pr\u00f3pria estrutura e a dura\u00e7\u00e3o dos cursos n\u00e3o permitem uma profundidade necess\u00e1ria. Os formados frequentemente carecem das soft skills que geralmente s\u00e3o deixadas de lado ao ler uma descri\u00e7\u00e3o de vaga. Afinal, quem de n\u00f3s diria que n\u00e3o tem racioc\u00ednio sistem\u00e1tico ou vontade de se desenvolver? No entanto, no que diz respeito ao especialista em Data Science, esse \u00e9 um assunto mais profundo. Para se desenvolver, \u00e9 necess\u00e1rio um foco bastante forte em teoria e ci\u00eancia, o que s\u00f3 \u00e9 poss\u00edvel com um aprendizado prolongado, por exemplo, na universidade.<\/p>\n<blockquote><p>Muito depende da pessoa: se um aluno com uma boa base em matem\u00e1tica e programa\u00e7\u00e3o completa um intensivo de tr\u00eas meses com professores fortes que t\u00eam experi\u00eancia de lideran\u00e7a em grandes empresas, absorvendo todo o material do curso como uma esponja, como diz\u00edamos na escola, esse empregado n\u00e3o ter\u00e1 problemas depois. Mas 90-95% das pessoas precisam aprender dez vezes mais e fazer isso sistematicamente por v\u00e1rios anos para assimilar algo permanentemente. E isso torna os programas de mestrado em an\u00e1lise de dados uma excelente op\u00e7\u00e3o para obter uma boa base de conhecimento, que permitir\u00e1 n\u00e3o passar vergonha em entrevistas e facilitar\u00e1 o trabalho.<\/p>\n<p><b>Victor Kantor<\/b><br \/>\nChief Data Scientist na MTS<\/p><\/blockquote>\n<h3>Onde estudar para conseguir um emprego em Data Science<\/h3>\n<p>\nNo mercado h\u00e1 muitos bons cursos de Data Science, e obter uma forma\u00e7\u00e3o inicial n\u00e3o \u00e9 um problema. Mas \u00e9 importante entender a dire\u00e7\u00e3o dessa forma\u00e7\u00e3o. Se o candidato j\u00e1 tem uma s\u00f3lida forma\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica, cursos intensivos s\u00e3o exatamente o que ele precisa. A pessoa dominar\u00e1 as ferramentas, chegar\u00e1 ao seu lugar e se adaptar\u00e1 rapidamente, porque j\u00e1 sabe pensar como um matem\u00e1tico, ver problemas e formular tarefas. Se n\u00e3o tiver esse background, ap\u00f3s o curso ele ser\u00e1 um bom executante, mas com oportunidades limitadas para crescimento.<\/p>\n<blockquote><p>Se voc\u00ea tem uma tarefa de curto prazo, como mudar de profiss\u00e3o ou encontrar um emprego nessa \u00e1rea, ent\u00e3o cursos sistem\u00e1ticos que s\u00e3o curtos e rapidamente fornecem um conjunto m\u00ednimo de habilidades t\u00e9cnicas s\u00e3o os mais adequados, para que voc\u00ea possa se candidatar a uma posi\u00e7\u00e3o inicial nessa \u00e1rea.<\/p>\n<p><b>Ivan Yamshchikov<\/b><br \/>\nDiretor acad\u00eamico do mestrado online em 'Ci\u00eancia de Dados'<\/p><\/blockquote>\n<p>O problema dos cursos \u00e9 exatamente que eles oferecem um impulso r\u00e1pido, mas m\u00ednimo. A pessoa literalmente entra na profiss\u00e3o e rapidamente atinge um teto. Para entrar na profiss\u00e3o de forma duradoura, \u00e9 necess\u00e1rio j\u00e1 estabelecer uma boa base por meio de um programa mais longo, como em um mestrado.<\/p>\n<blockquote><p>A educa\u00e7\u00e3o superior \u00e9 adequada quando voc\u00ea entende que essa \u00e1rea \u00e9 de seu interesse a longo prazo. Voc\u00ea n\u00e3o est\u00e1 ansioso para entrar no mercado de trabalho o mais r\u00e1pido poss\u00edvel. E n\u00e3o quer ter um teto de carreira, tamb\u00e9m n\u00e3o deseja enfrentar o problema da falta de conhecimento, habilidades e compreens\u00e3o insuficiente do ecossistema geral, que d\u00e1 origem a produtos inovadores. Para isso, a educa\u00e7\u00e3o superior \u00e9 essencial, pois n\u00e3o apenas fornece um conjunto necess\u00e1rio de habilidades t\u00e9cnicas, mas tamb\u00e9m estrutura de maneira diferente seu pensamento e ajuda a formar uma vis\u00e3o da carreira a longo prazo.<\/p>\n<p><b>Ivan Yamshchikov<\/b><br \/>\nDiretor acad\u00eamico do mestrado online em 'Ci\u00eancia de Dados'\n<\/p><\/blockquote>\n<p>A aus\u00eancia de teto de carreira \u00e9 a principal vantagem do programa de mestrado. Em dois anos, o especialista adquire uma base te\u00f3rica robusta. Veja como \u00e9 o primeiro semestre do programa de Data Science da NITU 'MISIS':<\/p>\n<ul>\n<li>Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 Data Science. 2 semanas.<\/li>\n<li>Fundamentos da an\u00e1lise de dados. Processamento de dados. 2 semanas.<\/li>\n<li>Aprendizado de m\u00e1quina. Pr\u00e9-processamento de dados. 2 semanas.<\/li>\n<li>EDA. An\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados. 3 semanas.<\/li>\n<li>Principais algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina. Parte 1 + Parte 2 (6 semanas)<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nAo mesmo tempo, \u00e9 poss\u00edvel adquirir experi\u00eancia pr\u00e1tica no trabalho. Nada impede de conseguir uma posi\u00e7\u00e3o de j\u00fanior assim que o estudante dominar as ferramentas necess\u00e1rias. No entanto, ao contr\u00e1rio de um graduado em cursos, um mestre n\u00e3o para sua forma\u00e7\u00e3o por a\u00ed, mas continua se aprofundando na profiss\u00e3o. No futuro, isso permite um desenvolvimento sem limita\u00e7\u00f5es na \u00e1rea de Data Science.<\/p>\n<blockquote><p>No site da universidade de ci\u00eancia e tecnologia \"MISiS\" est\u00e3o ocorrendo <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/data.misis.ru\/?utm_source=habr&amp;utm_medium=st&amp;utm_campaign=hhmail&amp;utm_term=statiahh&amp;utm_content=2707#dayopendoor\">Dias de Portas Abertas e webinars<\/a><\/noindex> para aqueles que desejam trabalhar em Data Science. Representantes do NITU \"MISiS\", SkillFactory, HeadHunter, Facebook, Mail.ru Group e Yandex discutem os pontos mais importantes:<\/p>\n<ul>\n<li>\"Como encontrar seu lugar em Data Science?\",<\/li>\n<li>\"\u00c9 poss\u00edvel se tornar um data scientist do zero?\",<\/li>\n<li>\"Haver\u00e1 necessidade de data scientists nos pr\u00f3ximos 2-5 anos?\",<\/li>\n<li>\"Em quais tarefas trabalham os especialistas em data science?\",<\/li>\n<li>\"Como construir uma carreira em Data Science?\"<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEduca\u00e7\u00e3o online, diploma de forma\u00e7\u00e3o estadual. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/data.misis.ru\/?utm_source=habr&amp;utm_medium=st&amp;utm_campaign=hhmail&amp;utm_term=statiahh&amp;utm_content=2707\">As inscri\u00e7\u00f5es para o programa<\/a><\/noindex> s\u00e3o aceitas at\u00e9 <b>10 de agosto<\/b>.<\/p><\/blockquote>\n<p>Fonte: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/513566\/\">habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041f\u043e \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c HeadHunter \u0438 Mail.ru \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043d\u0430 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 Data Science \u043f\u0440\u0435\u0432\u044b\u0448\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043d\u043e \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0442\u0430\u043a \u043c\u043e\u043b\u043e\u0434\u044b\u043c \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0443\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443. \u0420\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c, \u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0445\u0432\u0430\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u0433\u0434\u0435 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0442\u0435\u043c, \u043a\u0442\u043e \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u044c\u0435\u0440\u0443 \u0432 Data Science. \u00ab\u041e\u043d\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0438 \u0434\u0443\u043c\u0430\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0437\u0430\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c 500\u043a \u0432 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0443, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u044e\u0442 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[688],"tags":[],"class_list":["post-90698","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-administrirovanie"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO 5.0.3 - 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