الينا گراسمووا سان گڏ، فيڪلٽي جي سربراهه "» نيٽالوجي ۾ اسان اهو سمجهڻ جاري رکون ٿا ته اهي هڪ ٻئي سان ڪيئن لهه وچڙ ۾ آهن ۽ ڪيئن ڊيٽا سائنسدان ۽ ڊيٽا انجنيئر مختلف آهن.
پهرين حصي ۾ انهن ٻڌايو .
هن مواد ۾ اسين ڳالهائينداسين ته ڪهڙي علم ۽ صلاحيتن جي ماهرن وٽ هجڻ گهرجي، ڪهڙي تعليم جو قدر آهي ملازمن طرفان، ڪيئن انٽرويو ڪيا ويندا آهن، ۽ ڪيترو ڊيٽا انجنيئر ۽ ڊيٽا سائنسدان ڪمائيندا آهن.
ڇا سائنسدان ۽ انجنيئر ڄاڻڻ گهرجي
ٻنهي ماهرن لاءِ خاص تعليم ڪمپيوٽر سائنس آهي.
ڪو به ڊيٽا سائنسدان - ڊيٽا سائنسدان يا تجزيه نگار - انهن جي نتيجن جي درستي کي ثابت ڪرڻ جي قابل هوندو. ان لاءِ توهان علم کان سواءِ نٿا ڪري سگهو شماريات ۽ شماريات سان لاڳاپيل بنيادي رياضي.
مشين لرننگ ۽ ڊيٽا اينالائيٽڪس اوزار جديد دنيا ۾ ناگزير آهن. جيڪڏهن معمولي اوزار موجود نه آهن، توهان کي صلاحيتن جي ضرورت آهي جلدي نوان اوزار سکڻ، ڪم کي خودڪار ڪرڻ لاء سادي اسڪرپٽ ٺاهڻ.
اهو نوٽ ڪرڻ ضروري آهي ته ڊيٽا سائنسدان کي لازمي طور تي تجزيي جي نتيجن کي موثر انداز ۾ بيان ڪرڻ گهرجي. اهو هن جي مدد ڪندو ڊيٽا visualization يا مفروضن جي تحقيق ۽ جاچ جا نتيجا. ماهرن کي چارٽ ۽ گراف ٺاهڻ، ڏسڻ جا اوزار استعمال ڪرڻ، ۽ ڊيش بورڊ مان ڊيٽا کي سمجھڻ ۽ وضاحت ڪرڻ جي قابل هوندو.
ڊيٽا انجنيئر لاء، ٽي علائقا سامهون اچن ٿا.
الگورتھم ۽ ڊيٽا جي جوڙجڪ. اهو ضروري آهي ته ڪوڊ لکڻ ۾ سٺو حاصل ڪرڻ ۽ بنيادي ڍانچي ۽ الگورتھم استعمال ڪندي:
- الگورتھم پيچيدگي جو تجزيو،
- صاف، برقرار رکڻ وارو ڪوڊ لکڻ جي صلاحيت،
- بيچ پروسيسنگ،
- حقيقي وقت پروسيسنگ.
ڊيٽابيس ۽ ڊيٽا گودام، ڪاروباري ڄاڻ:
- ڊيٽا اسٽوريج ۽ پروسيسنگ،
- مڪمل نظام جي جوڙجڪ،
- ڊيٽا انجڻ،
- ورهايل فائل سسٽم.
Hadoop ۽ بگ ڊيٽا. اتي وڌيڪ ۽ وڌيڪ ڊيٽا آهي، ۽ 3-5 سالن جي افق تي، اهي ٽيڪنالاجيون هر انجنيئر لاء ضروري ٿي وينديون. پلس:
- ڊيٽا ڍنڍون
- ڪلائوڊ فراهم ڪندڙن سان ڪم ڪرڻ.
مشيني سکيا هر جڳهه استعمال ڪيو ويندو، ۽ اهو سمجهڻ ضروري آهي ته ڪهڙي ڪاروباري مسئلن کي حل ڪرڻ ۾ مدد ملندي. اهو ضروري ناهي ته ماڊل ٺاهڻ جي قابل هجن (ڊيٽا سائنسدان هن کي سنڀالي سگهن ٿا)، پر توهان کي انهن جي ايپليڪيشن ۽ لاڳاپيل گهرجن کي سمجهڻ جي ضرورت آهي.
انجنيئر ۽ سائنسدان ڪيترو ڪمائيندا آهن؟
ڊيٽا انجنيئر آمدني
بين الاقوامي مشق ۾ شروعاتي تنخواه عام طور تي هر سال $ 100 آهن ۽ تجربي سان خاص طور تي وڌي ٿو، Glassdoor جي مطابق. ان کان علاوه، ڪمپنيون اڪثر ڪري اسٽاڪ جا اختيار ۽ 000-5٪ سالياني بونس مهيا ڪن ٿيون.
روس ۾ ڪيريئر جي شروعات ۾، تنخواه عام طور تي علائقن ۾ 50 هزار روبل کان گهٽ ناهي ۽ ماسڪو ۾ 80 هزار. هن مرحلي تي مڪمل تربيت کانسواءِ ٻيو ڪو به تجربو نه آهي.
ڪم جي 1-2 سالن کان پوء - 90-100 هزار روبل جي هڪ ڪانٽو.
ڪانٽو 120-160 سالن ۾ 2-5 هزار تائين وڌي ٿو. فيڪٽرز جهڙوڪ اڳوڻي ڪمپنين جي ماهريت، منصوبن جي سائيز، وڏي ڊيٽا سان ڪم، وغيره شامل ڪيا ويا آهن.
5 سالن جي ڪم کان پوء، لاڳاپيل شعبن ۾ خالي جايون ڳولڻ يا انتهائي خاص پوزيشن لاء درخواست ڏيڻ آسان آهي جهڙوڪ:
- آرڪيٽيڪٽ يا بينڪ يا ٽيليڪم ۾ ليڊ ڊولپر - اٽڪل 250 هزار.
- وينڊر کان اڳ-سيلز جن جي ٽيڪنالاجيز سان توهان تمام گهڻو ڪم ڪيو آهي - 200 هزار ۽ هڪ ممڪن بونس (1-1,5 ملين روبل).
- انٽرپرائز ڪاروباري ايپليڪيشنن جي عمل ۾ ماهر، جهڙوڪ SAP - 350 هزار تائين.
ڊيٽا سائنسدانن جي آمدني
ڪمپني "نارمل ريسرچ" ۽ ڀرتي ڪندڙ ايجنسي جي تجزيه نگارن جو مارڪيٽ New.HR ڏيکاري ٿو ته ڊيٽا سائنس جا ماهر ٻين خاصيتن جي تجزيه نگارن جي ڀيٽ ۾ سراسري طور تي وڌيڪ تنخواه وصول ڪن ٿا.
روس ۾، هڪ سال جي تجربي سان گڏ ڊيٽا سائنسدان جي شروعاتي تنخواه 113 هزار روبل کان آهي.
ٽريننگ پروگرامن جي مڪمل ٿيڻ کي هاڻي ڪم جي تجربي جي حساب سان ورتو وڃي ٿو.
1-2 سالن کان پوء، اهڙي ماهر اڳ ۾ ئي 160 هزار تائين پهچي سگهي ٿو.
هڪ ملازم لاء 4-5 سالن جي تجربي سان، ڪانٽو 310 هزار تائين وڌي ٿو.
انٽرويو ڪيئن ڪيا ويندا آهن؟
اولهه ۾، ووڪيشنل ٽريننگ پروگرامن جا گريجوئيٽ گريجوئيشن کان پوءِ سراسري طور 5 هفتا پنهنجو پهريون انٽرويو وٺندا آهن. اٽڪل 85٪ 3 مهينن کان پوء نوڪري ڳولي.
ڊيٽا انجنيئر ۽ ڊيٽا سائنسدان جي پوزيشن لاء انٽرويو جو عمل تقريبن ساڳيو آهي. عام طور تي پنجن مرحلن تي مشتمل آهي.
خلاصو. اميدوارن سان گڏ غير بنيادي اڳوڻو تجربو (مثال طور، مارڪيٽنگ) هر ڪمپني لاء تفصيلي ڪپڙا خط تيار ڪرڻ جي ضرورت آهي يا انهي ڪمپني جي نمائندي کان هڪ حوالو آهي.
ٽيڪنيڪل اسڪريننگ. اهو عام طور تي فون تي جاء وٺندو آهي. ملازم جي موجوده اسٽيڪ سان لاڳاپيل هڪ يا ٻه پيچيده ۽ ڪيترن ئي سادي سوالن تي مشتمل آهي.
HR انٽرويو. فون تي ڪري سگهجي ٿو. هن اسٽيج تي، اميدوار کي عام مناسبيت ۽ گفتگو ڪرڻ جي صلاحيت لاءِ آزمايو ويندو آهي.
ٽيڪنيڪل انٽرويو. گهڻو ڪري اهو شخص ۾ جاء وٺندو آهي. مختلف ڪمپنين ۾، اسٽافنگ ٽيبل ۾ پوزيشن جي سطح مختلف آهي، ۽ پوزيشن مختلف طور تي رکيو وڃي ٿو. تنهن ڪري، هن مرحلي تي اهو ٽيڪنيڪل علم آهي جيڪو آزمائشي آهي.
CTO / چيف معمار سان انٽرويو. انجنيئر ۽ سائنسدان اسٽريٽجڪ پوزيشن آهن، ۽ ڪيترن ئي ڪمپنين لاء اهي پڻ نوان آهن. اهو ضروري آهي ته مئنيجر جي امڪاني ساٿي کي پسند ڪري ۽ هن سان گڏ هن جي خيالن ۾ متفق هجي.
سائنسدانن ۽ انجنيئرن کي سندن ڪيريئر جي ترقي ۾ ڪهڙي مدد ملندي؟
ڊيٽا سان ڪم ڪرڻ لاء ڪافي نوان اوزار ظاهر ٿيا آهن. ۽ ٿورا ماڻهو هر ڪنهن لاءِ برابر سٺا آهن.
ڪيتريون ئي ڪمپنيون ڪم جي تجربي کان سواء ملازمن کي ڀرتي ڪرڻ لاء تيار نه آهن. تنهن هوندي، اميدوارن کي گهٽ ۾ گهٽ پس منظر ۽ ڄاڻ رکندڙ مشهور اوزارن جي بنيادي ڄاڻن جي ڄاڻ حاصل ڪري سگهي ٿي جيڪڏهن اهي پنهنجو پاڻ کي سکندا ۽ ترقي ڪن.
ڊيٽا انجنيئر ۽ ڊيٽا سائنسدان لاء مفيد خاصيتون
سکڻ جي خواهش ۽ صلاحيت. توهان کي فوري طور تي تجربي جو تعاقب ڪرڻ يا نئين اوزار لاءِ نوڪريون تبديل ڪرڻ جي ضرورت ناهي، پر توهان کي نئين علائقي ڏانهن سوئچ ڪرڻ لاءِ رضامند ٿيڻ جي ضرورت آهي.
معمولي عمل کي خودڪار ڪرڻ جي خواهش. اهو ضروري آهي ته نه رڳو پيداوار لاء، پر پڻ برقرار رکڻ لاء اعلي ڊيٽا جي معيار ۽ صارف تائين پهچائڻ جي رفتار.
ڌيان ۽ سمجھڻ جي عمل جي "هوڊ هيٺ ڇا آهي".. هڪ ماهر جيڪو مشاهدو ۽ عمل جي مڪمل ڄاڻ رکي ٿو اهو مسئلو تيزيء سان حل ڪندو.
الورورٿمز، ڊيٽا جي جوڙجڪ ۽ پائپ لائنز جي شاندار ڄاڻ کان علاوه، توهان کي ضرورت آهي مصنوعات ۾ سوچڻ سکو - ڏسو فن تعمير ۽ ڪاروباري حل ھڪڙي تصوير جي طور تي.
مثال طور، اهو ڪارائتو آهي ڪنهن به معروف خدمت وٺڻ ۽ ان لاءِ ڊيٽابيس سان گڏ اچڻ. پوءِ سوچيو ته ETL ۽ DW کي ڪيئن ڊولپ ڪيو وڃي جيڪي ان کي ڊيٽا سان ڀريندا، صارف ڪهڙي قسم جا هوندا ۽ انهن لاءِ ڊيٽا بابت ڄاڻڻ ضروري آهي، ۽ اهو پڻ ته ڪيئن خريد ڪندڙ ايپليڪيشنن سان لهه وچڙ ڪندا آهن: نوڪري ڳولڻ ۽ تاريخن لاءِ، ڪار ڪرائي تي ڏيڻ پوڊ ڪاسٽ ايپليڪيشن، تعليمي پليٽ فارم.
هڪ تجزيه نگار، ڊيٽا سائنسدان ۽ انجنيئر جي پوزيشن تمام ويجهو آهن، تنهنڪري توهان هڪ طرف کان ٻئي طرف تيزيء سان منتقل ڪري سگهو ٿا ٻين علائقن کان.
ڪنهن به صورت ۾، اهو آسان ٿيندو انهن لاءِ ڪنهن به آئي ٽي پس منظر سان انهن جي ڀيٽ ۾ جن وٽ ناهي. سراسري طور تي، حوصلا افزائي بالغن کي هر 1,5-2 سالن ۾ نوڪريون ٻيهر تربيت ۽ تبديل ڪن ٿا. اهو انهن لاءِ آسان آهي جيڪي هڪ گروهه ۾ پڙهندا آهن ۽ هڪ مرشد سان ، انهن جي مقابلي ۾ جيڪي صرف کليل ذريعن تي ڀروسو ڪندا آهن.
Netology جي ايڊيٽرن کان
جيڪڏهن توهان ڊيٽا انجنيئر يا ڊيٽا سائنسدان جو پيشو ڏسي رهيا آهيو، اسان توهان کي اسان جي ڪورس پروگرامن جو مطالعو ڪرڻ جي دعوت ڏين ٿا:
- پيشو "».
- پيشو "».
- خير“».
جو ذريعو: www.habr.com