පීඨයේ ප්‍රධානී එලේනා ජෙරසිමෝවා සමඟ එක්ව "» Netology වලදී ඔවුන් එකිනෙකා සමඟ අන්තර් ක්‍රියා කරන ආකාරය සහ දත්ත විද්යාඥයින් සහ දත්ත ඉංජිනේරුවන් වෙනස් වන ආකාරය අපි දිගටම තේරුම් ගනිමු.
පළමු කොටසේ ඔවුන් කිව්වා .
මෙම ද්රව්යය තුළ අපි විශේෂඥයින්ට තිබිය යුතු දැනුම හා කුසලතා මොනවාද, සේවා යෝජකයන් විසින් අගය කරනු ලබන අධ්යාපනය, සම්මුඛ පරීක්ෂණ පවත්වන ආකාරය සහ දත්ත ඉංජිනේරුවන් සහ දත්ත විද්යාඥයින් කොපමණ මුදලක් උපයන්නේද යන්න ගැන කතා කරමු.
විද්යාඥයින් සහ ඉංජිනේරුවන් දැනගත යුතු දේ
විශේෂඥයන් දෙදෙනා සඳහාම විශේෂිත අධ්යාපනය වන්නේ පරිගණක විද්‍යාවයි.
ඕනෑම දත්ත විද්‍යාඥයෙකුට-දත්ත විද්‍යාඥයෙකුට හෝ විශ්ලේෂකයෙකුට-ඔවුන්ගේ නිගමනවල නිවැරදි බව ඔප්පු කිරීමට හැකිවිය යුතුය. මේ සඳහා ඔබට දැනුම නොමැතිව කළ නොහැක සංඛ්‍යාලේඛන සහ සංඛ්‍යාලේඛන ආශ්‍රිත මූලික ගණිතය.
යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සහ දත්ත විශ්ලේෂණ මෙවලම් නවීන ලෝකයට අත්‍යවශ්‍ය වේ. සුපුරුදු මෙවලම් නොමැති නම්, ඔබට කුසලතා තිබිය යුතුය ඉක්මනින් නව මෙවලම් ඉගෙනීම, කාර්යයන් ස්වයංක්රීය කිරීමට සරල ස්ක්‍රිප්ට් නිර්මාණය කිරීම.
දත්ත විද්යාඥයා විශ්ලේෂණයේ ප්රතිඵල ඵලදායී ලෙස සන්නිවේදනය කළ යුතු බව සැලකිල්ලට ගැනීම වැදගත්ය. මේ සඳහා ඔහුට උපකාර වනු ඇත දත්ත දෘශ්‍යකරණය හෝ උපකල්පන පර්යේෂණ හා පරීක්ෂණ ප්රතිඵල. ප්‍රස්ථාර සහ ප්‍රස්ථාර සෑදීමට, දෘශ්‍යකරණ මෙවලම් භාවිත කිරීමට සහ උපකරණ පුවරු වලින් දත්ත තේරුම් ගැනීමට සහ පැහැදිලි කිරීමට විශේෂඥයින්ට හැකි විය යුතුය.
දත්ත ඉංජිනේරුවෙකු සඳහා ක්ෂේත්‍ර තුනක් ඉදිරියට පැමිණේ.
ඇල්ගොරිතම සහ දත්ත ව්යුහයන්. කේතය ලිවීමට සහ මූලික ව්යුහයන් සහ ඇල්ගොරිතම භාවිතා කිරීමට දක්ෂ වීම වැදගත් වේ:
- ඇල්ගොරිතම සංකීර්ණතා විශ්ලේෂණය,
- පැහැදිලි, නඩත්තු කළ හැකි කේතයක් ලිවීමේ හැකියාව,
- කණ්ඩායම් සැකසීම,
- තත්‍ය කාලීන සැකසුම්.
දත්ත සමුදායන් සහ දත්ත ගබඩා, ව්යාපාරික බුද්ධිය:
- දත්ත ගබඩා කිරීම සහ සැකසීම,
- සම්පූර්ණ පද්ධති නිර්මාණය,
- දත්ත අවශෝෂණය,
- බෙදා හරින ලද ගොනු පද්ධති.
Hadoop සහ Big Data. වැඩි වැඩියෙන් දත්ත ඇති අතර, වසර 3-5 ක ක්ෂිතිජය තුළ, මෙම තාක්ෂණයන් සෑම ඉංජිනේරුවෙකුටම අවශ්ය වනු ඇත. Plus:
- දත්ත විල්
- වලාකුළු සපයන්නන් සමඟ වැඩ කිරීම.
යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සෑම තැනකම භාවිතා කරනු ලබන අතර, එය විසඳීමට උපකාර වන ව්යාපාරික ගැටළු මොනවාද යන්න තේරුම් ගැනීම වැදගත්ය. ආකෘති සෑදීමට හැකි වීම අවශ්ය නොවේ (දත්ත විද්යාඥයින්ට මෙය හැසිරවිය හැක), නමුත් ඔබ ඔවුන්ගේ යෙදුම සහ ඊට අනුරූප අවශ්යතා තේරුම් ගත යුතුය.
ඉංජිනේරුවන් සහ විද්යාඥයින් කොපමණ මුදලක් උපයනවාද?
දත්ත ඉංජිනේරු ආදායම
ජාත්යන්තර භාවිතය තුළ Glassdoor ට අනුව ආරම්භක වැටුප් සාමාන්යයෙන් වසරකට ඩොලර් 100 ක් වන අතර අත්දැකීම් සමඟ සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි වේ. මීට අමතරව, සමාගම් බොහෝ විට කොටස් විකල්ප සහ 000-5% වාර්ෂික බෝනස් ලබා දෙයි.
රුසියාව වෘත්තියක් ආරම්භයේදී, වැටුප සාමාන්යයෙන් කලාපවල රූබල් 50 දහසකට නොඅඩු සහ මොස්කව්හි 80 දහසකට නොඅඩු වේ. මෙම අදියරේදී සම්පූර්ණ කරන ලද පුහුණුව හැර වෙනත් අත්දැකීම් අවශ්ය නොවේ.
වසර 1-2 ක වැඩ කිරීමෙන් පසු - රූබල් 90-100 දහසක් දෙබලක.
දෙබලක වසර 120-160 තුළ 2-5 දහසක් දක්වා වැඩිවේ. පෙර සමාගම්වල විශේෂීකරණය, ව්‍යාපෘතිවල ප්‍රමාණය, විශාල දත්ත සමඟ වැඩ කිරීම වැනි සාධක එකතු වේ.
වසර 5 ක වැඩ කිරීමෙන් පසු, අදාළ දෙපාර්තමේන්තු වල පුරප්පාඩු සෙවීම හෝ ඉහළ විශේෂිත තනතුරු සඳහා අයදුම් කිරීම පහසුය:
- බැංකුවක හෝ ටෙලිකොම් හි ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පියා හෝ ප්‍රමුඛ සංවර්ධකයා - 250 දහසක් පමණ.
- ඔබ වඩාත් සමීපව වැඩ කළ තාක්ෂණික වෙළෙන්දාගෙන් පෙර විකුණුම් - 200 දහසක් සහ හැකි ප්‍රසාද දීමනාවක් (රූබල් මිලියන 1-1,5).
- SAP වැනි ව්යවසාය ව්යාපාරික යෙදුම් ක්රියාත්මක කිරීමේ විශේෂඥයින් - 350 දහසක් දක්වා.
දත්ත විද්යාඥයින්ගේ ආදායම
සමාගමේ "සාමාන්ය පර්යේෂණ" සහ බඳවා ගැනීමේ නියෝජිතායතනයේ New.HR හි විශ්ලේෂකයින්ගේ වෙළඳපල පෙන්නුම් කරන්නේ දත්ත විද්‍යා විශේෂඥයින්ට වෙනත් විශේෂතා විශ්ලේෂකයින්ට වඩා සාමාන්යයෙන් ඉහළ වැටුපක් ලැබෙන බවයි.
රුසියාවේ, වසරක අත්දැකීම් සහිත දත්ත විද්යාඥයෙකුගේ ආරම්භක වැටුප රුබල් 113 දහසක් සිට.
පුහුණු වැඩසටහන් සම්පූර්ණ කිරීම දැන් සේවා පළපුරුද්ද ලෙස ද සැලකිල්ලට ගනී.
වසර 1-2 කට පසු, එවැනි විශේෂඥයෙකුට දැනටමත් 160 දහසක් දක්වා ලැබිය හැකිය.
වසර 4-5 ක පළපුරුද්දක් ඇති සේවකයෙකු සඳහා දෙබලක 310 දහසක් දක්වා වැඩිවේ.
සම්මුඛ පරීක්ෂණ පවත්වන්නේ කෙසේද?
බටහිර රටවල, වෘත්තීය පුහුණු වැඩසටහන් වල උපාධිධාරීන් ඔවුන්ගේ පළමු සම්මුඛ පරීක්ෂණය සාමාන්යයෙන් උපාධිය ලබා සති 5 කට පසුව පවත්වනු ලැබේ. 85% ක් පමණ මාස 3 කට පසු රැකියාවක් සොයා ගනී.
දත්ත ඉංජිනේරු සහ දත්ත විද්‍යාඥ තනතුරු සඳහා සම්මුඛ පරීක්ෂණ ක්‍රියාවලිය ප්‍රායෝගිකව සමාන වේ. සාමාන්යයෙන් අදියර පහකින් සමන්විත වේ.
සාරාංශය. මූලික නොවන පූර්ව පළපුරුද්ද සහිත (උදා: අලෙවිකරණය) අපේක්ෂකයින් එක් එක් සමාගම සඳහා සවිස්තරාත්මක ආවරණ ලිපියක් සකස් කිරීම හෝ එම සමාගමේ නියෝජිතයෙකුගෙන් යොමු කිරීමක් අවශ්ය වේ.
තාක්ෂණික පිරික්සීම. එය සාමාන්යයෙන් දුරකථනය හරහා සිදු වේ. සේවා යෝජකයාගේ වත්මන් තොගයට සම්බන්ධ සංකීර්ණ සහ සරල ප්‍රශ්න එකකින් හෝ දෙකකින් සමන්විත වේ.
HR සම්මුඛ පරීක්ෂණය. දුරකථනයෙන් කළ හැකිය. මෙම අවස්ථාවෙහිදී, අපේක්ෂකයා සාමාන්ය ප්‍රමාණවත් බව සහ සන්නිවේදනය කිරීමේ හැකියාව සඳහා පරීක්ෂා කරනු ලැබේ.
තාක්ෂණික සම්මුඛ පරීක්ෂණය. බොහෝ විට එය පෞද්ගලිකව සිදු වේ. විවිධ සමාගම්වල, කාර්ය මණ්ඩල වගුවේ තනතුරු මට්ටම වෙනස් වන අතර තනතුරු වෙනස් ලෙස නම් කළ හැකිය. එබැවින්, මෙම අදියරේදී තාක්ෂණික දැනුම පරීක්ෂා කරනු ලැබේ.
CTO/ප්‍රධාන ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පියා සමඟ සම්මුඛ සාකච්ඡාවක්. ඉංජිනේරු සහ විද්‍යාඥයන් යනු උපාය මාර්ගික තනතුරු වන අතර බොහෝ සමාගම් සඳහා ඒවා ද අලුත් ය. කළමනාකරු අනාගත සගයාට කැමති වන අතර ඔහුගේ අදහස් සමඟ ඔහු සමඟ එකඟ වීම වැදගත්ය.
විද්යාඥයින්ට සහ ඉංජිනේරුවන්ට ඔවුන්ගේ වෘත්තීය වර්ධනයට උපකාර වන්නේ කුමක්ද?
දත්ත සමඟ වැඩ කිරීම සඳහා නව මෙවලම් රාශියක් දර්ශනය වී ඇත. ඒ වගේම හැම කෙනෙකුටම එක හා සමානව දක්ෂ අය ස්වල්ප දෙනෙක්.
බොහෝ සමාගම් සේවා පළපුරුද්ද නොමැතිව සේවකයින් බඳවා ගැනීමට සූදානම් නැත. කෙසේ වෙතත්, අවම පසුබිමක් සහ ජනප්‍රිය මෙවලම්වල මූලික කරුණු පිළිබඳ දැනුමක් ඇති අපේක්ෂකයින්ට ඔවුන් තනිවම ඉගෙන ගෙන සංවර්ධනය කරන්නේ නම් අවශ්ය අත්දැකීම් ලබා ගත හැකිය.
දත්ත ඉංජිනේරුවෙකු සහ දත්ත විද්යාඥයෙකු සඳහා ප්රයෝජනවත් ගුණාංග
ඉගෙනීමට ඇති ආශාව සහ හැකියාව. ඔබට වහාම අත්දැකීම් හඹා යාමට හෝ නව මෙවලමක් සඳහා රැකියා වෙනස් කිරීමට අවශ්ය නැත, නමුත් ඔබ නව ප්‍රදේශයකට මාරු වීමට කැමැත්තෙන් සිටිය යුතුය.
සාමාන්ය ක්රියාවලීන් ස්වයංක්රීය කිරීමට ඇති ආශාව. මෙය ඵලදායිතාව සඳහා පමණක් නොව, ඉහළ දත්ත ගුණාත්මක භාවයක් සහ පාරිභෝගිකයා වෙත ලබා දීමේ වේගය පවත්වා ගැනීම සඳහා ද වැදගත් වේ.
ක්‍රියාවලි වල "වඩා යට ඇති දේ" පිළිබඳ අවධානය සහ අවබෝධය. ක්රියාවලීන් පිළිබඳ නිරීක්ෂණ සහ සම්පූර්ණ දැනුමක් ඇති විශේෂඥයෙකු විසින් ගැටලුව ඉක්මනින් විසඳනු ඇත.
ඇල්ගොරිතම, දත්ත ව්යුහයන් සහ නල මාර්ග පිළිබඳ විශිෂ්ට දැනුමට අමතරව, ඔබට අවශ්ය වේ නිෂ්පාදන ගැන සිතීමට ඉගෙන ගන්න — ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය සහ ව්යාපාරික විසඳුම තනි පින්තූරයක් ලෙස බලන්න.
උදාහරණයක් ලෙස, ඕනෑම සුප්රසිද්ධ සේවාවක් ගෙන ඒ සඳහා දත්ත ගබඩාවක් ඉදිරිපත් කිරීම ප්රයෝජනවත් වේ. ඉන්පසු එය දත්ත පුරවන ETL සහ DW සංවර්ධනය කරන්නේ කෙසේද, කුමන ආකාරයේ පාරිභෝගිකයින් වනු ඇත්ද සහ ඔවුන්ට දත්ත ගැන දැන ගැනීමට වැදගත් වන්නේ කුමක්ද සහ ගැනුම්කරුවන් යෙදුම් සමඟ අන්තර් ක්‍රියා කරන්නේ කෙසේද යන්න ගැන සිතන්න: රැකියා සෙවීම සහ ආලය සඳහා, කාර් කුලියට දීම , පොඩ්කාස්ට් යෙදුම, අධ්‍යාපනික වේදිකාව.
විශ්ලේෂකයෙකු, දත්ත විද්යාඥයෙකු සහ ඉංජිනේරුවෙකුගේ තනතුරු ඉතා සමීප බැවින් ඔබට අනෙක් ප්‍රදේශවලට වඩා වේගයෙන් එක් දිශාවකින් තවත් දිශාවකට ගමන් කළ හැකිය.
කොහොමත් ඕනම IT පසුබිමක් තියෙන අයට ඒක නැති අයට වඩා ලේසියි. සාමාන්යයෙන්, අභිප්‍රේරිත වැඩිහිටියන් සෑම වසර 1,5-2 කට වරක් නැවත පුහුණු වී රැකියා වෙනස් කරයි. විවෘත මූලාශ්‍ර මත පමණක් යැපෙන අයට සාපේක්ෂව කණ්ඩායමක් සහ උපදේශකයෙකු සමඟ අධ්යාපනය ලබන අයට මෙය පහසු වේ.
Netology සංස්කාරකවරුන්ගෙන්
ඔබ Data Engineer හෝ Data Scientist ගේ වෘත්තිය දෙස බලන්නේ නම්, අපගේ පාඨමාලා වැඩසටහන් හැදෑරීමට අපි ඔබට ආරාධනා කරමු:
- වෘත්තිය"".
- වෘත්තිය"".
- හොඳින් "".
මූලාශ්රය: www.habr.com