HeadHunter ۽ Mail.ru جي تحقيق مطابق، ڊيٽا سائنس جي شعبي ۾ ماهرن جي طلب سپلائي کان وڌيڪ آهي، پر ان جي باوجود، نوجوان ماهر هميشه ڪم ڳولڻ جو انتظام نٿا ڪن. اسان توهان کي ٻڌايون ٿا ته گريجوئيٽ ڪهڙا ڪورس غائب آهن ۽ انهن لاءِ ڪٿي پڙهندا جيڪي ڊيٽا سائنس ۾ وڏي ڪيريئر جي منصوبابندي ڪري رهيا آهن.
”اهي اچن ٿا ۽ سوچين ٿا ته هاڻي اهي 500k في سيڪنڊ ڪمائيندا، ڇاڪاڻ ته انهن کي خبر آهي ته فريم ورڪ جا نالا ۽ انهن مان ماڊل ڪيئن هلائڻو آهي ٻن لائينن ۾“.
ايمل مهارراموف هو بايو ڪيڊ ۾ ڪمپيوٽيشنل ڪيمسٽري سروسز جي هڪ گروپ جي اڳواڻي ڪري ٿو ۽ انٽرويو دوران هن کي ان حقيقت سان منهن ڏيڻو پوي ٿو ته اميدوارن کي پيشي جي منظم سمجهه نه آهي. اهي ڪورس مڪمل ڪن ٿا، چڱي طرح تربيت يافته پٿون ۽ SQL سان گڏ اچن ٿا، 2 سيڪنڊن ۾ Hadoop يا Spark انسٽال ڪري سگهن ٿا، ۽ هڪ صاف وضاحت مطابق هڪ ڪم مڪمل ڪري سگهن ٿا. پر ساڳئي وقت، اتي هاڻي پاسي ڏانهن هڪ قدم ناهي. جيتوڻيڪ اهو حلن ۾ لچڪدار آهي ته ملازمت ڪندڙ انهن جي ڊيٽا سائنس جي ماهرن کان توقع ڪن ٿا.
ڊيٽا سائنس مارڪيٽ ۾ ڇا ٿي رهيو آهي
نوجوان ماهرن جي صلاحيت مزدور مارڪيٽ ۾ صورتحال کي ظاهر ڪن ٿا. هتي، طلب خاص طور تي سپلائي کان وڌيڪ آهي، تنهنڪري خطرناڪ ملازمت اڪثر ڪري مڪمل طور تي گرين ماهرن کي ڀرتي ڪرڻ ۽ انهن کي پنهنجي لاء تربيت ڏيڻ لاء تيار آهن. اختيار ڪم ڪري ٿو، پر صرف مناسب آھي جيڪڏھن ٽيم وٽ اڳ ۾ ئي ھڪڙو تجربيڪار ٽيم ليڊر آھي جيڪو جونيئر جي تربيت سنڀاليندو.
HeadHunter ۽ Mail.ru جي تحقيق موجب، ڊيٽا تجزيي جي ماهرن جي مارڪيٽ تي سڀ کان وڌيڪ مطالبا آهن:
- 2019 ۾، ڊيٽا جي تجزيي جي ميدان ۾ 9,6 ڀيرا وڌيڪ خالي جايون هيون، ۽ مشين لرننگ جي شعبي ۾ 7,2 جي ڀيٽ ۾ 2015 ڀيرا وڌيڪ.
- 2018 جي مقابلي ۾، ڊيٽا تجزيي جي ماهرن لاءِ خالي جاين جو تعداد 1,4 ڀيرا وڌي ويو، ۽ مشين لرننگ ماهرن لاءِ 1,3 ڀيرا.
- 38٪ کليل خالي جايون آئي ٽي ڪمپنين ۾، 29٪ مالي شعبي جي ڪمپنين ۾، ۽ 9٪ ڪاروباري خدمتن ۾.
صورتحال ڪيترن ئي آن لائين اسڪولن جي ذريعي تيز ٿي وئي آهي جيڪي انهن ساڳين جونيئر کي تربيت ڏين ٿا. بنيادي طور تي، ٽريننگ ٽن کان ڇهن مهينن تائين رهي ٿي، جنهن دوران شاگردن کي بنيادي سطح تي مکيه اوزارن ۾ مهارت حاصل ڪرڻ جو انتظام ڪيو ويو آهي: پٿون، SQL، ڊيٽا تجزيو، Git ۽ Linux. نتيجو هڪ کلاسک جونيئر آهي: هو هڪ خاص مسئلو حل ڪري سگهي ٿو، پر اڃا تائين مسئلو سمجهي نه ٿو سگهي ۽ پنهنجو پاڻ تي مسئلو ٺاهي. بهرحال، ماهرن جي اعليٰ گهرج ۽ پيشه ور جي ڀرپاسي اڪثر ڪري اعليٰ عزائم ۽ تنخواه جي گهرج کي جنم ڏئي ٿي.
بدقسمتي سان، ڊيٽا سائنس ۾ انٽرويو هاڻي عام طور تي هن طرح نظر اچن ٿا: اميدوار چوي ٿو ته هن ڪجهه لائبريريون استعمال ڪرڻ جي ڪوشش ڪئي، سوالن جو جواب نه ٿو ڏئي سگهي ته ڪيئن الورورٿم ڪم ڪندو آهي، پوء پڇي ٿو 200، 300، 400 هزار روبل هڪ مهيني ۾ هٿ ۾.
وڏي تعداد ۾ اشتهارن جي نعرن جي ڪري جيئن ”ڪو به ماڻهو ڊيٽا اينالسٽ بڻجي سگهي ٿو“، ”ٽن مهينن ۾ ماسٽر مشين سکيا ۽ تمام گهڻو پئسو ڪمائڻ شروع ڪيو“ ۽ تڪڙي پئسي جي اڃ، وڏي پئماني تي اميدوارن جو هڪ وڏو وهڪرو اسان جي اندر داخل ٿي ويو آهي. فيلڊ بلڪل بغير ڪنهن منظم تربيت سان.
وڪٽر ڪنٽر
MTS ۾ چيف ڊيٽا سائنسدان
نوڪري ڪندڙ ڪير انتظار ڪري رهيا آهن؟
ڪو به آجر چاهيندو ته ان جا جونيئر مسلسل نگراني کان سواءِ ڪم ڪن ۽ ٽيم ليڊر جي رهنمائي هيٺ ترقي ڪري سگھن. هن کي ڪرڻ لاءِ، هڪ شروعاتي کي فوري طور تي موجوده مسئلن کي حل ڪرڻ لاءِ ضروري اوزار هجڻ گهرجن، ۽ وٽس ڪافي نظرياتي بنياد هجڻ گهرجن ته جيئن تدريجي طور تي پنهنجو حل پيش ڪري ۽ وڌيڪ پيچيده مسئلن کي حل ڪري سگهي.
مارڪيٽ تي نوان نوان پنهنجن اوزارن سان ڪافي ڪم ڪري رهيا آهن. مختصر مدي وارا ڪورس توهان کي جلدي انهن کي ماسٽر ڪرڻ ۽ ڪم ڪرڻ جي اجازت ڏين ٿا.
HeadHunter ۽ Mail.ru جي تحقيق مطابق، سڀ کان وڌيڪ گهربل مهارت پائٿون آهي. اهو ذڪر ڪيو ويو آهي 45٪ ڊيٽا سائنسدان جي خالي جايون ۽ 51٪ مشين لرننگ خالي جايون.
نوڪر پڻ چاهيندا آهن ڊيٽا تجزيه نگارن کي ڄاڻڻ لاءِ SQL (23٪)، ڊيٽا مائننگ (19٪)، رياضياتي انگ اکر (11٪) ۽ وڏي ڊيٽا (10٪) سان ڪم ڪرڻ جي قابل ٿي وڃن.
مشين لرننگ ماهرن کي ڳوليندڙ ملازمن کي اميد آهي ته اميدوار C++ (18%)، SQL (15%)، مشين لرننگ الگورٿمز (13%) ۽ Linux (11%) ۾ مهارت رکندڙ هجي، ان کان علاوه پٿون جي ڄاڻ.
پر جيڪڏهن جونيئر اوزار سان سٺو ڪم ڪري رهيا آهن، ته پوء انهن جا مينيجر هڪ ٻئي مسئلي سان منهن ڏئي رهيا آهن. اڪثر ڪورس گريجوئيٽ کي پيشي جي تمام گهڻي ڄاڻ نه هوندي آهي، اهو هڪ شروعاتي لاء ترقي ڪرڻ ڏکيو بڻائيندو آهي.
مان هن وقت ڳولي رهيو آهيان مشين سکيا ماهرن کي منهنجي ٽيم ۾ شامل ٿيڻ لاءِ. ساڳي ئي وقت، مان ڏسان ٿو ته اميدوارن اڪثر ڪري ڪجهه ڊيٽا سائنس جي اوزارن ۾ مهارت حاصل ڪئي آهي، پر انهن کي نظرياتي بنيادن جي تمام گهڻي ڄاڻ نه آهي نوان حل پيدا ڪرڻ لاء.
ايمل مهارراموف
ڪمپيوٽيشنل ڪيمسٽري سروسز گروپ جو سربراهه، بايو ڪيڊ
ڪورسز جي بلڪل جوڙجڪ ۽ مدو توهان کي گهربل سطح تي اونهي وڃڻ جي اجازت نٿو ڏئي. گريجوئيٽ اڪثر ڪري انهن تمام نرم صلاحيتن جو فقدان آهن جيڪي عام طور تي ياد ٿي وينديون آهن جڏهن نوڪري جي خالي جاءِ پڙهندا آهن. خير، حقيقت ۾، اسان مان ڪير چوندو ته هن وٽ سسٽم سوچڻ يا ترقي ڪرڻ جي خواهش ناهي. بهرحال، ڊيٽا سائنس جي ماهر جي حوالي سان، اسان هڪ تمام گهڻي ڪهاڻي بابت ڳالهائي رهيا آهيون. هتي، ترقي ڪرڻ لاء، توهان کي نظريي ۽ سائنس ۾ ڪافي مضبوط تعصب جي ضرورت آهي، جيڪو صرف ڊگهي مدت جي مطالعي ذريعي ممڪن آهي، مثال طور، يونيورسٽي ۾.
گهڻو ڪجهه ان شخص تي منحصر آهي: جيڪڏهن ٽن مهينن جو سخت استادن جو تجربو سان گڏ ٽيم جي اعليٰ ڪمپنين ۾ اڳواڻي ڪندڙ هڪ شاگرد رياضي ۽ پروگرامنگ ۾ سٺو پس منظر رکندڙ شاگرد طرفان مڪمل ڪيو وڃي ٿو، ڪورس جي سڀني مواد کي ڳولي ٿو ۽ ”اسپنج وانگر جذب ڪري ٿو. ”جيئن هنن اسڪول ۾ چيو، ته پوءِ اهڙي ملازم سان مسئلا ٿيندا بعد ۾ نمبر. پر 90-95٪ ماڻهو، هميشه لاء ڪجهه سکڻ لاء، ڏهه ڀيرا وڌيڪ سکڻ جي ضرورت آهي ۽ اهو منظم طريقي سان ڪيترن ئي سالن تائين قطار ۾. ۽ هي ماسٽر پروگرامن کي ڊيٽا جي تجزيي ۾ هڪ بهترين آپشن بڻائي ٿو علم جي سٺي بنياد حاصل ڪرڻ لاءِ ، جنهن سان توهان کي هڪ انٽرويو ۾ لالچ نه ڪرڻي پوندي ، ۽ اهو ڪم ڪرڻ تمام آسان ٿيندو.
وڪٽر ڪنٽر
MTS ۾ چيف ڊيٽا سائنسدان
ڊيٽا سائنس ۾ نوڪري ڳولڻ لاء ڪٿي پڙهو
مارڪيٽ تي ڪيترائي سٺا ڊيٽا سائنس ڪورس آهن ۽ ابتدائي تعليم حاصل ڪرڻ ڪو مسئلو ناهي. پر اهو ضروري آهي ته هن تعليم جي توجه کي سمجهڻ. جيڪڏهن اميدوار وٽ اڳ ۾ ئي مضبوط ٽيڪنيڪل پس منظر آهي، ته پوءِ سخت ڪورس اهي آهن جيڪي انهن جي ضرورت آهي. هڪ شخص اوزارن تي مهارت حاصل ڪندو، جڳهه تي اچي ۽ جلدي ان کي استعمال ڪيو، ڇاڪاڻ ته هو اڳ ۾ ئي ڄاڻي ٿو ته ڪيئن هڪ رياضي دان وانگر سوچڻ، هڪ مسئلو ڏسڻ ۽ مسئلا ٺاهي. جيڪڏهن ڪو اهڙو پس منظر نه آهي، ته پوءِ ڪورس کان پوءِ توهان هڪ سٺو اداڪار بڻجي ويندا، پر ترقي جي محدود موقعن سان.
جيڪڏهن توهان کي پيشو تبديل ڪرڻ يا هن خاصيت ۾ نوڪري ڳولڻ جي مختصر مدي واري ڪم سان منهن ڏيڻو پوي ٿو، ته پوءِ ڪجهه منظم ڪورسز توهان لاءِ موزون آهن، جيڪي مختصر آهن ۽ جلدي ٽيڪنيڪل مهارتن جو گهٽ ۾ گهٽ سيٽ مهيا ڪن ٿا ته جيئن توهان قابليت حاصل ڪري سگهو. هن فيلڊ ۾ داخلا-سطح پوزيشن.
آئيون يامشيڪوف
آن لائين ماسٽر جي پروگرام جو تعليمي ڊائريڪٽر "ڊيٽا سائنس"
ڪورسن سان مسئلو خاص طور تي اهو آهي ته اهي تيز پر گهٽ ۾ گهٽ رفتار فراهم ڪن ٿا. هڪ شخص لفظي طور تي پيشي ۾ اڏامي ٿو ۽ جلدي ڇت تائين پهچي ٿو. هڪ ڊگهي وقت لاء پيشو ۾ داخل ٿيڻ لاء، توهان کي فوري طور تي هڪ ڊگهي-مدت پروگرام جي صورت ۾ هڪ سٺو بنياد رکڻ جي ضرورت آهي، مثال طور، هڪ ماسٽر جي ڊگري.
اعليٰ تعليم تڏهن موزون آهي جڏهن توهان سمجهو ٿا ته هي فيلڊ توهان جي ڊگهي مدي ۾ دلچسپي رکي ٿو. توهان جيترو جلدي ممڪن ٿي سگهي ڪم تي وڃڻ جو خواهشمند نه آهيو. ۽ توهان نه ٿا چاهيو ته ڪيريئر جي ڇنڊڇاڻ؛ توهان پڻ نه ٿا چاهيو ته علم جي کوٽ، مهارتن جي کوٽ، عام ماحوليات جي اڻ ڄاڻائيءَ جي مسئلي کي منهن ڏيڻ، جنهن جي مدد سان جديد پروڊڪٽس ٺاهيا وڃن. ان لاءِ، توهان کي هڪ اعليٰ تعليم جي ضرورت آهي، جيڪا نه صرف ٽيڪنيڪل صلاحيتن جو ضروري سيٽ ٺاهي، پر توهان جي سوچ کي مختلف انداز سان ترتيب ڏئي ۽ توهان کي ڊگهي مدت لاءِ توهان جي ڪيريئر جو ڪجهه ويزن ٺاهڻ ۾ مدد ڪري.
آئيون يامشيڪوف
آن لائين ماسٽر جي پروگرام جو تعليمي ڊائريڪٽر "ڊيٽا سائنس"
ڪيريئر جي ڇت جي غير موجودگي ماسٽر جي پروگرام جو بنيادي فائدو آهي. ٻن سالن ۾، هڪ ماهر هڪ طاقتور نظرياتي بنياد حاصل ڪري ٿو. NUST MISIS ۾ ڊيٽا سائنس پروگرام جو پھريون سيمسٽر ھي آھي جھڙو آھي:
- ڊيٽا سائنس جو تعارف. 2 هفتا.
- ڊيٽا جي تجزيو جا بنيادي اصول. ڊيٽا پروسيسنگ. 2 هفتا
- مشيني سکيا. ڊيٽا پري پروسيسنگ. 2 هفتا
- اي ڊي اي. انٽيليجنس ڊيٽا جو تجزيو. 3 هفتا
- بنيادي مشين سکيا الگورتھم. Ch1 + Ch2 (6 هفتا)
ساڳئي وقت، توهان هڪ ئي وقت ڪم تي عملي تجربو حاصل ڪري سگهو ٿا. توهان کي جونيئر پوزيشن حاصل ڪرڻ کان ڪجهه به نه روڪيو آهي جيترو جلد ئي شاگرد ضروري اوزارن ۾ مهارت حاصل ڪري چڪو آهي. پر، هڪ ڪورس گريجوئيٽ جي برعڪس، هڪ ماسٽر جي ڊگري اتي پنهنجي پڙهائي کي روڪي نه ٿو، پر پيشه ورانه ۾ وڌيڪ گڻ جاري رکي ٿو. مستقبل ۾، هي توهان کي ڊيٽا سائنس ۾ بغير ڪنهن پابنديون جي ترقي ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو.
سائنس ۽ ٽيڪنالاجي يونيورسٽي جي ويب سائيٽ تي "MISiS" انهن لاء جيڪي ڊيٽا سائنس ۾ ڪم ڪرڻ چاهيندا آهن. NUST MISIS، SkillFactory، HeadHunter، Facebook، Mail.ru گروپ ۽ Yandex جا نمائندا، مان توھان کي تمام ضروري شين بابت ٻڌايان ٿو:
- "ڊيٽا سائنس ۾ پنهنجي جاءِ ڪيئن ڳولهجي؟"
- "ڇا اهو ممڪن آهي ته شروع کان ڊيٽا سائنسدان بڻجي وڃي؟"،
- "ڇا ڊيٽا سائنسدانن جي ضرورت اڃا تائين 2-5 سالن ۾ موجود هوندي؟"
- "ڊيٽا سائنسدان ڪهڙن مسئلن تي ڪم ڪن ٿا؟"
- "ڊيٽا سائنس ۾ ڪيريئر ڪيئن ٺاهيو؟"
آن لائين تربيت، عوامي تعليم ڊپلوما. تائين قبول ڪيو ويو 10 وڳي.
جو ذريعو: www.habr.com