HeadHunter සහ Mail.ru විසින් කරන ලද පර්යේෂණයන්ට අනුව, දත්ත විද්‍යා ක්ෂේත්රයේ විශේෂඥයින් සඳහා ඇති ඉල්ලුම සැපයුම ඉක්මවා යයි, නමුත් එසේ වුවද, තරුණ විශේෂඥයින් සෑම විටම රැකියාවක් සොයා ගැනීමට සමත් නොවේ. අපි ඔබට පවසන්නේ කුමන පාඨමාලා උපාධිධාරීන් අතුරුදහන් වී ඇත්ද සහ දත්ත විද්‍යාව පිළිබඳ විශාල වෘත්තියක් සැලසුම් කරන අය සඳහා ඉගෙන ගත යුත්තේ කොතැනද යන්නයි.
"ඔවුන් ඇවිත් හිතන්නේ දැන් තත්පරයට 500k උපයන්න පුළුවන් කියලා, මොකද ඔවුන් දන්නවා රාමු වල නම් සහ ඒවා පේළි දෙකකින් ආකෘතියක් ධාවනය කරන්නේ කෙසේද කියා"
එමිල් මහරමොව් ඔහු biocad හි පරිගණක රසායන විද්‍යා සේවා සමූහයකට නායකත්වය දෙන අතර සම්මුඛ පරීක්ෂණ වලදී අපේක්ෂකයින්ට වෘත්තිය පිළිබඳ ක්‍රමානුකූල අවබෝධයක් නොමැති බවට ඔහු මුහුණ දෙයි. ඔවුන් පාඨමාලා සම්පූර්ණ කරයි, හොඳින් පුහුණු කරන ලද Python සහ SQL සමඟ පැමිණේ, තත්පර 2 කින් Hadoop හෝ Spark ස්ථාපනය කළ හැකි අතර පැහැදිලි පිරිවිතරයකට අනුව කාර්යයක් සම්පූර්ණ කරයි. නමුත් ඒ සමඟම, තවදුරටත් පැත්තට පියවරක් නැත. සේවා යෝජකයින් ඔවුන්ගේ දත්ත විද්‍යා විශේෂඥයින්ගෙන් බලාපොරොත්තු වන විසඳුම්වල නම්‍යශීලී වුවද.
දත්ත විද්‍යාව වෙළඳපොලේ සිදුවෙමින් පවතින දේ
තරුණ විශේෂඥයින්ගේ නිපුණතා ශ්රම වෙළඳපොළේ තත්වය පිළිබිඹු කරයි. මෙහිදී, ඉල්ලුම සැලකිය යුතු ලෙස සැපයුම ඉක්මවා යයි, එබැවින් මංමුලා සහගත සේවා යෝජකයින් බොහෝ විට සම්පූර්ණයෙන්ම හරිත විශේෂඥයින් බඳවා ගැනීමට සහ ඔවුන් සඳහාම පුහුණු කිරීමට සූදානම්ය. විකල්පය ක්‍රියාත්මක වේ, නමුත් සුදුසු වන්නේ කණ්ඩායමට දැනටමත් පළපුරුදු කණ්ඩායම් නායකයෙකු සිටී නම් ඔහු කනිෂ්ඨ පුහුණුවීම් භාර ගනු ඇත.
HeadHunter සහ Mail.ru විසින් කරන ලද පර්යේෂණයන්ට අනුව, දත්ත විශ්ලේෂණ විශේෂඥයින් වෙළඳපොලේ වැඩිම ඉල්ලුමක් ඇති අය අතර වේ:
- 2019 දී දත්ත විශ්ලේෂණ ක්ෂේත්රයේ පුරප්පාඩු 9,6 ගුණයකින් වැඩි වූ අතර යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ක්ෂේත්රයේ 7,2 ට වඩා 2015 ගුණයකින් වැඩි විය.
- 2018 හා සසඳන විට, දත්ත විශ්ලේෂණ විශේෂඥයින් සඳහා වන පුරප්පාඩු සංඛ්‍යාව 1,4 ගුණයකින් සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් විශේෂඥයින් සඳහා 1,3 ගුණයකින් වැඩි විය.
- විවෘත පුරප්පාඩුවලින් 38% තොරතුරු තාක්ෂණ සමාගම්වල, 29% මූල්‍ය අංශයේ සමාගම්වල සහ 9% ව්‍යාපාරික සේවාවල වේ.
එම කනිෂ්ඨයන් පුහුණු කරන බොහෝ මාර්ගගත පාසල් මගින් තත්වය අවුලුවයි. මූලික වශයෙන්, පුහුණුව මාස තුනේ සිට හය දක්වා පවතින අතර, එම කාලය තුළ සිසුන් මූලික මට්ටමින් ප්රධාන මෙවලම් ප්‍රගුණ කිරීමට සමත් වේ: පයිතන්, SQL, දත්ත විශ්ලේෂණය, Git සහ Linux. ප්රතිඵලය සම්භාව්ය කනිෂ්ඨ: ඔහුට නිශ්චිත ගැටළුවක් විසඳා ගත හැකිය, නමුත් තවමත් ගැටලුව තේරුම් ගැනීමට සහ ගැටලුව තනිවම සකස් කළ නොහැක. කෙසේ වෙතත්, විශේෂඥයින් සඳහා ඇති ඉහළ ඉල්ලුම සහ වෘත්තිය වටා ඇති උද්දීපනය බොහෝ විට ඉහළ අභිලාෂයන් සහ වැටුප් අවශ්‍යතා ඇති කරයි.
අවාසනාවකට මෙන්, දත්ත විද්‍යාවේ සම්මුඛ සාකච්ඡා දැන් සාමාන්‍යයෙන් පෙනෙන්නේ මේ ආකාරයට ය: අපේක්ෂකයා පවසන්නේ ඔහු පුස්තකාල කිහිපයක් භාවිතා කිරීමට උත්සාහ කළ බවත්, ඇල්ගොරිතම ක්‍රියා කරන ආකාරය පිළිබඳ ප්‍රශ්නවලට පිළිතුරු දිය නොහැකි බවත්, පසුව මසකට රුබල් 200, 300, 400 දහසක් අතැති බවත්ය.
“ඕනෑම කෙනෙකුට දත්ත විශ්ලේෂකයෙකු විය හැකිය”, “මාස තුනකින් යන්ත්‍ර ඉගෙනීම ප්‍රගුණ කර විශාල මුදලක් උපයා ගැනීම අරඹන්න” වැනි විශාල ප්‍රචාරක සටන් පාඨ නිසාත්, ඉක්මන් මුදල් පිපාසය නිසාත්, අතිවිශාල අපේක්ෂකයින් ප්‍රවාහයක් අප තුළට ගලා ආවේය. ක්‍රමානුකූල පුහුණුවක් නොමැති ක්ෂේත්‍රය.
වික්ටර් කන්ටර්
MTS හි ප්රධාන දත්ත විද්යාඥ
සේවා යෝජකයන් බලා සිටින්නේ කවුරුන්ද?
ඕනෑම සේවා යෝජකයෙකු තම කනිෂ්ඨයන් නිරන්තර අධීක්ෂණයකින් තොරව වැඩ කිරීමට සහ කණ්ඩායම් නායකයෙකුගේ මගපෙන්වීම යටතේ සංවර්ධනය වීමට කැමති වේ. මෙය සිදු කිරීම සඳහා, ආරම්භකයකුට වත්මන් ගැටළු විසඳීම සඳහා අවශ්ය මෙවලම් වහාම තිබිය යුතු අතර, ක්රමයෙන් තමන්ගේම විසඳුම් යෝජනා කිරීමට සහ වඩාත් සංකීර්ණ ගැටළු වලට ප්රවේශ වීමට ප්රමාණවත් න්යායික පදනමක් තිබිය යුතුය.
වෙළඳපොලේ නවකයන් ඔවුන්ගේ මෙවලම් සමඟ හොඳින් කටයුතු කරයි. කෙටි කාලීන පාඨමාලා ඔබට ඉක්මනින් ඒවා ප්‍රගුණ කර වැඩට යාමට ඉඩ සලසයි.
HeadHunter සහ Mail.ru විසින් කරන ලද පර්යේෂණයන්ට අනුව, වඩාත්ම ඉල්ලුමේ කුසලතාව වන්නේ Python ය. එය දත්ත විද්‍යා පුරප්පාඩුවලින් 45%ක සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ඇබෑර්තුවලින් 51%ක සඳහන් වේ.
සේවා යෝජකයින්ට දත්ත විශ්ලේෂකයින් SQL (23%), දත්ත කැණීම (19%), ගණිතමය සංඛ්‍යාලේඛන (11%) සහ විශාල දත්ත (10%) සමඟ වැඩ කිරීමට හැකි වීම ද අවශ්ය වේ.
යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ විශේෂඥයින් සොයන සේවා යෝජකයින් අපේක්ෂා කරන්නේ අපේක්ෂකයෙකු Python පිළිබඳ දැනුමට අමතරව C++ (18%), SQL (15%), යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම (13%) සහ Linux (11%) පිළිබඳ ප්‍රවීණයෙකු වීමයි.
නමුත් කනිෂ්ඨයන් මෙවලම් සමඟ හොඳින් කටයුතු කරන්නේ නම්, ඔවුන්ගේ කළමනාකරුවන් තවත් ගැටලුවකට මුහුණ දෙයි. බොහෝ පාඨමාලා උපාධිධාරීන්ට වෘත්තිය පිළිබඳ ගැඹුරු අවබෝධයක් නොමැති අතර, ආරම්භකයකුට ඉදිරියට යාමට අපහසු වේ.
මම දැනට මගේ කණ්ඩායමට සම්බන්ධ වීමට යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ විශේෂඥයින් සොයමින් සිටිමි. ඒ අතරම, අපේක්ෂකයින් බොහෝ විට ඇතැම් දත්ත විද්‍යා මෙවලම් ප්‍රගුණ කර ඇති නමුත් නව විසඳුම් නිර්මාණය කිරීමට න්‍යායාත්මක පදනම් පිළිබඳ ගැඹුරු අවබෝධයක් ඔවුන්ට නොමැති බව මම දකිමි.
එමිල් මහරමොව්
පරිගණක රසායන විද්‍යා සේවා සමූහයේ ප්‍රධානියා, Biocad
පාඨමාලා වල ව්‍යුහය සහ කාලසීමාව ඔබට අවශ්ය මට්ටමට ගැඹුරට යාමට ඉඩ නොදේ. රැකියා ඇබෑර්තුවක් කියවීමේදී සාමාන්‍යයෙන් මග හැරෙන ඉතා මෘදු කුසලතා උපාධිධාරීන්ට බොහෝ විට නොමැත. හොඳයි, ඇත්ත වශයෙන්ම, අප අතරින් කවුරුන් පවසන්නේ ඔහුට පද්ධති චින්තනයක් හෝ වර්ධනය වීමට ආශාවක් නොමැති බවයි. කෙසේ වෙතත්, දත්ත විද්‍යා විශේෂඥයෙකු සම්බන්ධයෙන්, අපි කතා කරන්නේ ගැඹුරු කතාවක් ගැන ය. මෙහිදී, සංවර්ධනය කිරීම සඳහා, ඔබට න්‍යාය සහ විද්‍යාව පිළිබඳ තරමක් ප්‍රබල පක්ෂග්‍රාහීත්වයක් අවශ්ය වේ, එය කළ හැක්කේ දිගුකාලීන අධ්‍යයනයෙන් පමණි, උදාහරණයක් ලෙස විශ්ව විද්‍යාලයකදී.
පුද්ගලයා මත බොහෝ දේ රඳා පවතී: ඉහළ සමාගම්වල කණ්ඩායම් නායකයන් ලෙස පළපුරුද්ද ඇති ශක්තිමත් ගුරුවරුන්ගෙන් මාස තුනක තීව්‍ර පාඨමාලාවක් ගණිතය සහ ක්‍රමලේඛනය පිළිබඳ හොඳ පසුබිමක් ඇති ශිෂ්‍යයෙකු විසින් සම්පූර්ණ කරන්නේ නම්, සියලුම පාඨමාලා ද්‍රව්‍ය සොයා බලා “ස්පොන්ජියක් මෙන් අවශෝෂණය කරයි. ,” ඔවුන් පාසැලේදී පැවසූ පරිදි, පසුව එවැනි සේවකයෙකු සමඟ ගැටළු ඇති වේ අංක. නමුත් මිනිසුන්ගෙන් 90-95%, සදහටම යමක් ඉගෙන ගැනීමට නම්, දස ගුණයකින් ඉගෙන ගත යුතු අතර එය වසර කිහිපයක් අඛණ්ඩව ක්‍රමානුකූලව කළ යුතුය. මෙය දත්ත විශ්ලේෂණයේ මාස්ටර්ගේ වැඩසටහන් දැනුමේ හොඳ පදනමක් ලබා ගැනීම සඳහා විශිෂ්ට විකල්පයක් බවට පත් කරයි, එමඟින් ඔබට සම්මුඛ පරීක්ෂණයකදී රතු වීමට අවශ්ය නොවනු ඇත, සහ කාර්යය කිරීම වඩාත් පහසු වනු ඇත.
වික්ටර් කන්ටර්
MTS හි ප්රධාන දත්ත විද්යාඥ
දත්ත විද්‍යාවේ රැකියාවක් සොයා ගැනීමට ඉගෙන ගත යුතු ස්ථානය
වෙළඳපොලේ හොඳ Data Science පාඨමාලා රාශියක් ඇති අතර මූලික අධ්‍යාපනය ලබා ගැනීම ගැටළුවක් නොවේ. නමුත් මෙම අධ්‍යාපනයේ කේන්ද්‍රය තේරුම් ගැනීම වැදගත්ය. අපේක්ෂකයාට දැනටමත් ශක්තිමත් තාක්ෂණික පසුබිමක් තිබේ නම්, ඔවුන්ට අවශ්ය වන්නේ දැඩි පාඨමාලා ය. පුද්ගලයෙකු මෙවලම් ප්‍රගුණ කර, එම ස්ථානයට පැමිණ ඉක්මනින් එයට පුරුදු වනු ඇත, මන්ද ඔහු දැනටමත් ගණිතඥයෙකු මෙන් සිතීමට, ගැටලුවක් දැකීමට සහ ගැටළු සකස් කිරීමට දන්නා බැවිනි. එවැනි පසුබිමක් නොමැති නම්, පාඨමාලාවෙන් පසු ඔබ හොඳ කාර්ය සාධනයක් වනු ඇත, නමුත් වර්ධනය සඳහා සීමිත අවස්ථාවන් ඇත.
මෙම විශේෂත්වය තුළ වෘත්තියක් වෙනස් කිරීම හෝ රැකියාවක් සොයා ගැනීමේ කෙටි කාලීන කාර්යයට ඔබ මුහුණ දෙන්නේ නම්, ඔබට සුදුසුකම් ලැබිය හැකි අවම තාක්ෂණික කුසලතා කට්ටලයක් කෙටි සහ ඉක්මනින් සපයන ක්‍රමානුකූල පාඨමාලා කිහිපයක් ඔබට ගැලපේ. මෙම ක්ෂේත්රයේ ප්රවේශ මට්ටමේ ස්ථානය.
අයිවන් Yamshchikov
ඔන්ලයින් මාස්ටර් වැඩසටහනේ අධ්‍යයන අධ්‍යක්ෂ "දත්ත විද්‍යාව"
පාඨමාලා සමඟ ඇති ගැටළුව වන්නේ ඒවා වේගවත් නමුත් අවම ත්වරණයක් ලබා දීමයි. පුද්ගලයෙකු වචනාර්ථයෙන් වෘත්තියට පියාසර කරන අතර ඉක්මනින් සිවිලිමට ළඟා වේ. දිගු කලක් තිස්සේ වෘත්තියට පිවිසීමට, ඔබ වහාම දිගුකාලීන වැඩසටහනක ස්වරූපයෙන් හොඳ පදනමක් තැබිය යුතුය, උදාහරණයක් ලෙස, ශාස්ත්රපති උපාධිය.
මෙම ක්ෂේත්‍රය ඔබට දිගු කාලීනව උනන්දුවක් දක්වන බව ඔබ තේරුම් ගත් විට උසස් අධ්‍යාපනය සුදුසු වේ. හැකි ඉක්මනින් රැකියාවට යාමට ඔබ උනන්දු නොවේ. ඔබට වෘත්තීය සීමාවක් ඇති කර ගැනීමට අවශ්ය නැත; නව්‍ය නිෂ්පාදන සංවර්ධනය කරන ලද ආධාරයෙන් දැනුම, කුසලතා, සාමාන්‍ය පරිසර පද්ධතිය පිළිබඳ අවබෝධය නොමැතිකම වැනි ගැටලුවට මුහුණ දීමට ඔබට අවශ්ය නැත. මේ සඳහා, ඔබට උසස් අධ්‍යාපනයක් අවශ්ය වන අතර, එය අවශ්ය තාක්ෂණික කුසලතා සමූහයක් නිර්මාණය කරනවා පමණක් නොව, ඔබේ චින්තනය වෙනස් ලෙස ව්‍යුහගත කරන අතර දිගු කාලීනව ඔබේ වෘත්තිය පිළිබඳ යම් දැක්මක් සැකසීමට උපකාරී වේ.
අයිවන් Yamshchikov
ඔන්ලයින් මාස්ටර් වැඩසටහනේ අධ්‍යයන අධ්‍යක්ෂ "දත්ත විද්‍යාව"
වෘත්තීය සිවිලිමක් නොමැතිකම මාස්ටර් වැඩසටහනේ ප්රධාන වාසියයි. වසර දෙකකින් විශේෂඥයෙකුට බලවත් න්යායික පදනමක් ලැබේ. NUST MISIS හි දත්ත විද්‍යා වැඩසටහනේ පළමු අධ්‍යයන වාරය පෙනෙන්නේ මෙයයි:
- දත්ත විද්‍යාව හැඳින්වීම. සති 2 යි.
- දත්ත විශ්ලේෂණයේ මූලික කරුණු. දත්ත සැකසීම. සති 2 යි
- යන්ත්‍ර ඉගෙනීම. දත්ත පෙර සැකසුම්. සති 2 යි
- EDA. බුද්ධි දත්ත විශ්ලේෂණය. සති 3 යි
- මූලික යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතම. Ch1 + Ch2 (සති 6)
ඒ සමඟම, ඔබට එකවර වැඩ කිරීමේදී ප්රායෝගික අත්දැකීම් ලබා ගත හැකිය. ශිෂ්‍යයා අවශ්ය මෙවලම් ප්‍රගුණ කළ වහාම ඔබට කනිෂ්ඨ තනතුරක් ලබා ගැනීමට බාධාවක් නැත. එහෙත්, පාඨමාලා උපාධිධාරියෙකු මෙන් නොව, ශාස්ත්රපති උපාධියක් එහි අධ්‍යාපනය නවත්වන්නේ නැත, නමුත් වෘත්තිය ගැඹුරින් සොයා බලයි. අනාගතයේදී, මෙමගින් ඔබට සීමාවකින් තොරව දත්ත විද්‍යාව දියුණු කිරීමට ඉඩ සලසයි.
විද්‍යා හා තාක්ෂණ විශ්ව විද්‍යාලයේ "MISiS" වෙබ් අඩවියේ Data Science වල වැඩ කරන්න කැමති අයට. NUST MISIS, SkillFactory, HeadHunter, Facebook, Mail.ru Group සහ Yandex හි නියෝජිතයින්, මම ඔබට වඩාත් වැදගත් දේ ගැන කියන්නම්:
- "දත්ත විද්‍යාවේ ඔබේ ස්ථානය සොයා ගන්නේ කෙසේද?",
- "මුල සිටම දත්ත විද්‍යාඥයෙකු විය හැකිද?",
- "දත්ත විද්‍යාඥයින්ගේ අවශ්‍යතාවය තව අවුරුදු 2-5කින් පවතීද?"
- "දත්ත විද්‍යාඥයින් වැඩ කරන්නේ කුමන ගැටලු මතද?"
- "දත්ත විද්‍යාවේ වෘත්තියක් ගොඩනගා ගන්නේ කෙසේද?"
මාර්ගගත පුහුණුව, රාජ්‍ය අධ්‍යාපන ඩිප්ලෝමාව. දක්වා පිළිගනු ලැබේ 10 Aug.
මූලාශ්රය: www.habr.com