Skupaj z Eleno Gerasimovo, vodjo fakultete "» v netologiji še naprej razumemo, kako medsebojno delujejo in kako se podatkovni znanstveniki in podatkovni inženirji razlikujejo.
V prvem delu so povedali .
V tem gradivu bomo govorili o tem, kakšna znanja in veščine morajo imeti strokovnjaki, kakšno izobrazbo cenijo delodajalci, kako potekajo razgovori in koliko zaslužijo podatkovni inženirji in podatkovni znanstveniki.
Kaj bi morali vedeti znanstveniki in inženirji
Specializirana izobrazba obeh specialistov je Računalništvo.
Vsak podatkovni znanstvenik – podatkovni znanstvenik ali analitik – mora biti sposoben dokazati pravilnost svojih zaključkov. Za to ne morete brez znanja statistika in s statistiko povezana osnovna matematika.
Orodja za strojno učenje in analizo podatkov so v sodobnem svetu nepogrešljiva. Če običajna orodja niso na voljo, morate imeti spretnosti hitro učenje novih orodij, ustvarjanje preprostih skriptov za avtomatizacijo opravil.
Pomembno je omeniti, da mora podatkovni znanstvenik učinkovito posredovati rezultate analize. Pri tem mu bo pomagalo vizualizacijo podatkov ali rezultati raziskav in preverjanja hipotez. Strokovnjaki morajo biti sposobni ustvarjati grafikone in grafe, uporabljati orodja za vizualizacijo ter razumeti in razlagati podatke z nadzornih plošč.
Za podatkovnega inženirja so v ospredju tri področja.
Algoritmi in podatkovne strukture. Pomembno je, da ste dobri v pisanju kode in uporabi osnovnih struktur in algoritmov:
- analiza kompleksnosti algoritmov,
- sposobnost pisanja jasne, vzdržljive kode,
- paketna obdelava,
- obdelavo v realnem času.
Podatkovne baze in podatkovna skladišča, Poslovna inteligenca:
- shranjevanje in obdelava podatkov,
- načrtovanje celotnih sistemov,
- Zaužitje podatkov,
- porazdeljeni datotečni sistemi.
Hadoop in veliki podatki. Podatkov je vedno več in čez 3–5 let bodo te tehnologije postale potrebne za vsakega inženirja. Plus:
- Podatkovna jezera
- delo s ponudniki oblakov.
Strojno učenje se bo uporabljal povsod in pomembno je razumeti, katere poslovne probleme bo pomagal rešiti. Ni nujno, da znate izdelovati modele (podatkovni znanstveniki lahko to obvladajo), vendar morate razumeti njihovo uporabo in ustrezne zahteve.
Koliko zaslužijo inženirji in znanstveniki?
Dohodek podatkovnega inženirja
V mednarodni praksi začetne plače so običajno 100 $ na leto in se znatno povečajo z izkušnjami, poroča Glassdoor. Poleg tega podjetja pogosto ponujajo delniške opcije in 000–5 % letne bonuse.
V Rusiji na začetku kariere je plača običajno najmanj 50 tisoč rubljev v regijah in 80 tisoč v Moskvi. Na tej stopnji niso potrebne nobene izkušnje razen opravljenega usposabljanja.
Po 1-2 letih dela - vilice 90-100 tisoč rubljev.
Vilice se v 120–160 letih povečajo na 2–5 tisoč. Dodani so dejavniki, kot so specializacija prejšnjih podjetij, velikost projektov, delo z velikimi podatki itd.
Po 5 letih dela je lažje iskati prosta delovna mesta v sorodnih oddelkih ali se prijaviti na visoko specializirana delovna mesta, kot so:
- Arhitekt ali glavni razvijalec v banki ali telekomu - okoli 250 tisočakov.
- Predprodaja od prodajalca, s čigar tehnologijami ste najtesneje sodelovali - 200 tisoč plus možen bonus (1-1,5 milijona rubljev).
- Strokovnjaki za implementacijo poslovnih aplikacij Enterprise, kot je SAP - do 350 tisoč.
Dohodki podatkovnih znanstvenikov
trg analitikov podjetja "Normal Research" in agencije za zaposlovanje New.HR kaže, da strokovnjaki za podatkovno znanost v povprečju prejmejo višjo plačo kot analitiki drugih specialitet.
V Rusiji je začetna plača podatkovnega znanstvenika z do letom izkušenj od 113 tisoč rubljev.
Opravljeni programi usposabljanja se po novem upoštevajo tudi kot delovne izkušnje.
Po 1-2 letih lahko tak specialist že prejme do 160 tisoč.
Za zaposlenega s 4-5 leti izkušenj se vilice povečajo na 310 tisoč.
Kako potekajo razgovori?
Na zahodu imajo diplomanti programov poklicnega usposabljanja prvi razgovor v povprečju 5 tednov po diplomi. Približno 85 % najde zaposlitev po 3 mesecih.
Postopek razgovora za položaje podatkovnega inženirja in podatkovnega znanstvenika je skoraj enak. Običajno je sestavljen iz petih stopenj.
Povzetek. Kandidati z dodatnimi predhodnimi izkušnjami (npr. trženje) morajo za vsako podjetje pripraviti podrobno spremno pismo ali imeti referenco predstavnika tega podjetja.
Tehnični pregled. Ponavadi poteka po telefonu. Sestavljeno je iz enega ali dveh zapletenih in prav toliko enostavnih vprašanj, povezanih s trenutnim kupom delodajalca.
Kadrovski intervju. Možno po telefonu. Na tej stopnji se pri kandidatu preveri splošna ustreznost in sposobnost komuniciranja.
Tehnični razgovor. Najpogosteje poteka osebno. V različnih podjetjih je raven delovnih mest v kadrovski tabeli različna in položaji se lahko poimenujejo drugače. Zato se na tej stopnji preverja tehnično znanje.
Intervju s tehničnim direktorjem/glavnim arhitektom. Inženir in znanstvenik sta strateški poziciji, za marsikatero podjetje pa tudi novi. Pomembno je, da je vodji potencialni sodelavec všeč in se z njim strinja v njegovih pogledih.
Kaj bo znanstvenikom in inženirjem pomagalo pri karierni rasti?
Pojavilo se je kar nekaj novih orodij za delo s podatki. In le malo ljudi je v vseh enako dobrih.
Mnoga podjetja niso pripravljena zaposliti delavcev brez delovnih izkušenj. Kandidati z minimalnim predznanjem in poznavanjem osnov priljubljenih orodij pa lahko pridobijo potrebne izkušnje, če se učijo in razvijajo sami.
Uporabne lastnosti za podatkovnega inženirja in podatkovnega znanstvenika
Želja in sposobnost učenja. Ni vam treba takoj loviti izkušenj ali zamenjati službe za novo orodje, vendar morate biti pripravljeni preklopiti na novo področje.
Želja po avtomatizaciji rutinskih procesov. To ni pomembno le za produktivnost, temveč tudi za ohranjanje visoke kakovosti podatkov in hitrosti dostave potrošniku.
Pozornost in razumevanje "kaj je pod pokrovom" procesov. Strokovnjak, ki ima opazovanje in temeljito poznavanje procesov, bo težavo hitreje rešil.
Poleg odličnega poznavanja algoritmov, podatkovnih struktur in cevovodov potrebujete naučite se razmišljati v izdelkih — glej arhitekturo in poslovno rešitev kot eno sliko.
Na primer, koristno je vzeti katero koli dobro znano storitev in zanjo pripraviti bazo podatkov. Nato razmislite o tem, kako razviti ETL in DW, ki ga bosta napolnila s podatki, kakšni bodo potrošniki in kaj je pomembno, da vedo o podatkih, ter kako kupci komunicirajo z aplikacijami: za iskanje zaposlitve in zmenke, najem avtomobilov , podcast aplikacija, izobraževalna platforma.
Pozicije analitika, podatkovnega znanstvenika in inženirja so si zelo blizu, zato se iz ene smeri v drugo premikaš hitreje kot z drugih področij.
Vsekakor pa bo lažje tistim, ki imajo kakršno koli informacijsko ozadje, kot tistim, ki ga nimajo. V povprečju se motivirani odrasli prekvalificirajo in zamenjajo službo vsake 1,5–2 leti. To je lažje za tiste, ki se učijo v skupini in z mentorjem, v primerjavi s tistimi, ki se zanašajo le na odprte vire.
Od urednikov revije Netology
Če iščete poklic podatkovnega inženirja ali podatkovnega znanstvenika, vas vabimo k študiju naših programov tečajev:
- poklic"".
- poklic"".
- No "".
Vir: www.habr.com