Împreună cu Elena Gerasimova, șefa facultății „” la Netologia continuăm să analizăm cum interacționează și în ce se deosebesc Data Scientist și Data Engineer.
În prima parte am discutat .
În acest material vom aborda cunoștințele și abilitățile necesare specialiștilor, ce educație este apreciată de angajatori, cum decurg interviurile și cât câștigă inginerii de date și data scientiștii.
Ce trebuie să știe scientiștii și inginerii
Educația specializată pentru ambele profesii este Computer Science.
Orice specialist în date — data scientist sau analist — trebuie să fie capabil să demonstreze corectitudinea concluziilor sale. Pentru aceasta, este necesară cunoașterea statisticii și a matematicii fundamentale legate de statistică..
Învățarea automată și instrumentele de analiză a datelor sunt indispensabile în lumea modernă. Dacă instrumentele obișnuite nu sunt disponibile, trebuie să ai abilități de a învăța rapid instrumente noi, de a crea scripturi simple pentru automatizarea sarcinilor..
Este important de menționat că specialistul în date trebuie să comunice eficient rezultatele analizei. În acest sens, îl va ajuta vizualizarea datelor sau a rezultatelor cercetărilor efectuate și verificărilor de ipoteze. Specialiștii trebuie să fie capabili să creeze diagrame și grafice, să folosească instrumente de vizualizare, să înțeleagă și să explice datele din dashboard-uri.
Pentru inginerul de date, ies în evidență trei direcții.
Algoritmi și structuri de date. Este important să exersezi scrierea codului și utilizarea structurilor și algoritmilor fundamentali:
- analiza complexității algoritmilor,
- abilitatea de a scrie cod clar și întreținut,
- prelucrarea în loturi,
- prelucrarea în timp real.
Baze de date și depozite de date, Business Intelligence:
- stocarea și prelucrarea datelor,
- proiectarea sistemelor complete,
- Data Ingestion,
- sisteme de fișiere distribuite.
Hadoop și Big Data. Cantitatea de date crește constant, iar în orizontul de 3-5 ani aceste tehnologii vor deveni esențiale pentru fiecare inginer. Plus:
- Data Lakes,
- colaborarea cu furnizorii de cloud.
Învățarea automată va fi utilizat pe scară largă și este important să înțelegi ce probleme de afaceri va ajuta să rezolve. Nu este necesar să poți crea modele (acest lucru vor face data scientiștii), dar trebuie să înțelegi aplicarea lor și cerințele corespunzătoare.
Cât câștigă inginerii și sciențiștii
Venitul inginerilor în prelucrarea datelor
În practica internațională salariul inițial este, în general, de 100.000 USD pe an și crește semnificativ cu experiența, conform datelor de pe Glassdoor. În plus, companiile oferă adesea opțiuni de acțiuni și bonusuri anuale de 5-15%.
În Rusia la începutul carierei, salariul este de obicei nu mai puțin de 50.000 de ruble în regiuni și 80.000 în Moscova. La acest nivel, nu este nevoie de experiență, cu excepția formării finalizate.
După 1-2 ani de lucru — intervalul este de 90-100.000 de ruble.
Intervalul crește la 120-160.000 după 2-5 ani. Se adaugă factori precum specializarea în companiile anterioare, dimensiunea proiectelor, lucrul cu big data etc.
După 5 ani de muncă, este mai ușor să căutați locuri de muncă în departamente adiacente sau să aplicați pentru poziții specializate, cum ar fi:
- Arhitect sau dezvoltator principal într-o bancă sau telecomunicații — aproximativ 250.000.
- Pre-Sales la un vendor cu care ați lucrat cel mai mult — 200.000 plus un bonus posibil (1-1,5 milioane de ruble).
- Experți în implementarea aplicațiilor de business Enterprise, cum ar fi SAP — până la 350.000.
Venitul data scientistilor
piața analistilor companiei „Cercetări normale” și agenției de recrutare New.HR arată că specialiștii în Data Science câștigă, în medie, salarii mai mari decât analiștii din alte specializări.
În Rusia, salariul inițial pentru un data scientist cu până la un an de experiență este de la 113.000 de ruble.
Ca experiență de muncă, acum se iau în considerare și programele de formare.
După 1-2 ani, un astfel de specialist poate câștiga până la 160.000.
Pentru un angajat cu 4-5 ani de experiență, intervalul crește până la 310.000.
Cum se desfășoară interviurile
În vest, absolvenții programelor de formare profesională susțin primul interviu în medie la 5 săptămâni după finalizarea formării. Aproape 85% găsesc un loc de muncă în decurs de 3 luni.
Procesul de interviu pentru posturile de inginer de date și data scientist nu diferă semnificativ. De obicei, acesta constă în cinci etape.
Rezumat. Candidații cu experiență anterioară necorespunzătoare (de exemplu, din marketing) trebuie să pregătească o scrisoare de intenție detaliată pentru fiecare companie sau să aibă recomandări din partea unui reprezentant al acestei companii.
Screening tehnic. De obicei, se desfășoară telefonic. Conține una sau două întrebări complexe și la fel de multe simple, referitoare la actuala firmă de angajare.
Interviu HR. Poate avea loc telefonic. În această etapă, candidatul este evaluat pentru capacitatea generală de adaptare și de comunicare.
Interviu tehnic. De cele mai multe ori, are loc față în față. În diferite companii, nivelul pozițiilor în schema de personal variază, iar denumirile pozițiilor pot fi diferite. De aceea, în această etapă, se verifică cunoștințele tehnice.
Interviu cu directorul tehnic / arhitectul șef. Inginerul și scientistul sunt poziții strategice, iar pentru multe companii, aceasta este, de asemenea, ceva nou. Este important ca potențialul coleg să fie pe placul șefului și să fie în aliniere cu viziunile lui.
Ce îi va ajuta pe scientifici și ingineri în avansarea profesională
Au apărut destul de multe instrumente noi pentru lucru cu datele. Și puțini cunosc toate în mod egal de bine.
Multe companii nu sunt pregătite să angajeze persoane fără experiență. Totuși, candidații cu o bază minimă și cunoștințe de bază ale instrumentelor populare pot obține experiența necesară dacă se formează și se dezvoltă de unul singur.
Calități utile pentru un inginer de date și un data scientist
Dorința și abilitatea de a învăța. Nu este obligatoriu să te grăbești imediat după experiență sau să schimbi locul de muncă pentru un nou instrument, dar trebuie să fii pregătit să te schimbi spre un nou domeniu.
Tendința de a automatiza procesele repetitive. Acest lucru este important nu doar pentru productivitate, ci și pentru menținerea unei calități ridicate a datelor și a vitezei de livrare către consumator.
Atenția și înțelegerea „ce se află sub capotă” în procese. Problema va fi rezolvată mai repede de specialistul care are experiență și o cunoaștere profundă a proceselor.
Pe lângă cunoașterea excelentă a algoritmilor, structurilor de date și pipeline-urilor, este necesar să înveți să gândești în produsele — să vezi arhitectura și soluția de afaceri ca pe un întreg.
De exemplu, este util să luați orice serviciu cunoscut și să creați o bază de date pentru acesta. Apoi, gândiți-vă cum să dezvoltați ETL și DW care să o populeze cu date, care vor fi consumatorii și ce este important pentru ei să știe despre date, precum și cum interacționează cumpărătorii cu aplicațiile: pentru căutarea unui loc de muncă și întâlniri, închirieri auto, aplicații pentru podcasturi, platforme educaționale.
Pozițiile de analist, data scientist și inginer sunt foarte apropiate, de aceea tranziția de la un domeniu la altul se poate face mai rapid decât din alte domenii.
În orice caz, celor cu un fundal IT le va fi mai ușor decât celor care nu au. În medie, persoanele motivate dintr-o categorie de vârstă adultă își schimbă locul de muncă și își îmbunătățesc abilitățile la fiecare 1,5-2 ani. Este mai ușor pentru cei care învață prin grupuri și cu un mentor, comparativ cu cei care se bazează doar pe surse deschise.
De la redacția Netology
Dacă sunteți interesat de profesia de Data Engineer sau Data Scientist, vă invităm să explorați programele cursurilor noastre:
- Profesia „».
- Profesia „».
- Cursul „».
Sursa: habr.com
