Дата Енгинеер и Дата Сциентист: шта могу да раде и колико зарађују

Заједно са Еленом Герасимовом, шефом факултета "Наука о подацима и аналитика» у Нетологији настављамо да разумемо како они међусобно делују и по чему се разликују научници података и инжењери података.

У првом делу су испричали о главним разликама између Дата Сциентист и Дата Енгинеер.

У овом материјалу ћемо говорити о томе која знања и вештине треба да имају стручњаци, које образовање цене послодавци, како се спроводе интервјуи и колико зарађују инжењери података и научници података. 

Шта научници и инжењери треба да знају

Специјализовано образовање за оба специјалисте је рачунарство.

Сваки научник података — научник података или аналитичар — мора бити у стању да докаже тачност својих закључака. За ово не можете без знања статистика и основна математика везана за статистику.

Алати за машинско учење и анализу података су незаменљиви у савременом свету. Ако уобичајени алати нису доступни, морате имати вештине брзо учење нових алата, креирање једноставних скрипти за аутоматизацију задатака.

Важно је напоменути да научник података мора ефикасно да саопшти резултате анализе. То ће му помоћи у томе визуелизација података или резултате истраживања и провере хипотеза. Стручњаци морају бити у стању да креирају графиконе и графиконе, користе алате за визуелизацију и разумеју и објасне податке са контролних табли.

За инжењера података три области долазе до изражаја.

Алгоритми и структуре података. Важно је да будете добри у писању кода и коришћењу основних структура и алгоритама:

• анализа сложености алгоритама,
• способност писања јасног кода који се може одржавати, 
• серијска обрада,
• обрада у реалном времену.

Базе података и складишта података, Пословна интелигенција:

• складиштење и обрада података,
• пројектовање комплетних система,
• Уношење података,
• дистрибуирани систем датотека.

Хадооп и велики подаци. Све је више података, а за 3-5 година ове технологије ће постати неопходне сваком инжењеру. Плус:

• Дата Лакес
• рад са добављачима облака.

Машинско учење користиће се свуда и важно је разумети које пословне проблеме ће помоћи у решавању. Није неопходно бити у стању да правите моделе (научници података то могу да поднесу), али морате разумети њихову примену и одговарајуће захтеве.

Колико зарађују инжењери и научници?

Приход инжењера података

У међународној пракси почетне плате су обично 100 долара годишње и значајно се повећавају са искуством, наводи Глассдоор. Поред тога, компаније често пружају опције за акције и 000-5% годишње бонусе.

У Русији на почетку каријере, плата обично није мања од 50 хиљада рубаља у регионима и 80 хиљада у Москви. У овој фази није потребно никакво искуство осим завршене обуке.

После 1-2 године рада - виљушка од 90-100 хиљада рубаља.

Виљушка се повећава на 120–160 хиљада за 2–5 година. Додају се фактори као што су специјализација претходних компанија, величина пројеката, рад са великим подацима итд.

Након 5 година рада, лакше је тражити слободна радна места у сродним одељењима или конкурисати за високо специјализоване позиције као што су:

• Архитекта или главни програмер у банци или телекому - око 250 хиљада.

• Претпродаја од продавца са чијом сте технологијом највише сарађивали - 200 хиљада плус могући бонус (1-1,5 милиона рубаља). 

• Стручњаци за имплементацију пословних апликација предузећа, као што је САП - до 350 хиљада.

Приходи научника података

Студија тржиште аналитичара компаније „Нормал Ресеарцх” и агенције за запошљавање Нев.ХР показује да стручњаци за Дата Сциенце у просеку примају већу плату од аналитичара других специјалности. 

У Русији, почетна плата научника података са искуством до годину дана је од 113 хиљада рубаља. 

Завршетак програма обуке сада се такође узима у обзир као радно искуство.

После 1-2 године, такав специјалиста већ може добити до 160 хиљада.

За запосленог са 4-5 година искуства, виљушка се повећава на 310 хиљада.

Како се спроводе интервјуи?

На Западу, дипломци програма стручног оспособљавања први интервју имају у просеку 5 недеља након дипломирања. Око 85% нађе посао након 3 месеца.

Процес интервјуа за позиције инжењера података и научника података је практично исти. Обично се састоји од пет фаза.

Резиме. Од кандидата са неосновним претходним искуством (нпр. маркетинг) се тражи да припреме детаљно пропратно писмо за сваку компанију или да имају референцу од представника те компаније.

Технички преглед. Обично се одвија преко телефона. Састоји се од једног или два сложена и исто толико једноставних питања везаних за тренутни стацк послодавца.

ХР интервју. Може се обавити преко телефона. У овој фази кандидат се тестира на општу адекватност и способност комуникације.

Технички интервју. Најчешће се одвија лично. У различитим компанијама ниво позиција у кадровској табели је различит, а позиције могу бити другачије именоване. Дакле, у овој фази се тестира техничко знање.

Интервју са техничким директором / главним архитектом. Инжењер и научник су стратешке позиције, а за многе компаније су и нове. Важно је да се менаџер допада потенцијалног колегу и да се слаже са њим у ставовима.

Шта ће помоћи научницима и инжењерима у развоју каријере?

Појавило се доста нових алата за рад са подацима. И мало људи је подједнако добро према свима. 

Многе компаније нису спремне да запосле запослене без радног искуства. Међутим, кандидати са минималним искуством и познавањем основа популарних алата могу стећи неопходно искуство ако сами уче и развијају се.

Корисни квалитети за инжењера података и научника података

Жеља и способност учења. Не морате одмах да јурите за искуством или да мењате посао за нови алат, али морате бити спремни да пређете на нову област.

Жеља за аутоматизацијом рутинских процеса. Ово је важно не само за продуктивност, већ и за одржавање високог квалитета података и брзину испоруке потрошачу.

Пажња и разумевање „шта је испод хаубе“ процеса. Специјалиста који има опсервацију и темељно познавање процеса брже ће решити проблем.

Поред одличног познавања алгоритама, структура података и цевовода, потребно вам је научите да размишљате у производима — види архитектуру и пословно решење као једну слику. 

На пример, корисно је узети било коју добро познату услугу и смислити базу података за њу. Затим размислите о томе како да развијете ЕТЛ и ДВ који ће га испунити подацима, какви ће бити потрошачи и шта им је важно да знају о подацима, као и како купци комуницирају са апликацијама: за тражење посла и упознавање, изнајмљивање аутомобила , подцаст апликација, образовна платформа.

Позиције аналитичара, научника података и инжењера су веома блиске, тако да можете да се крећете из једног правца у други брже него из других области.

У сваком случају, биће лакше онима са било којим информатичким искуством него онима који га немају. У просеку, мотивисане одрасле особе се преквалификују и мењају посао сваке 1,5–2 године. Ово је лакше за оне који уче у групи и са ментором, у поређењу са онима који се ослањају само на отворене изворе.

Од уредника Нетологије

Ако тражите професију Дата Енгинеер или Дата Сциентист, позивамо вас да проучавате наше програме курсева:

• професија"Инжењер података'.  
• професија"Дата Сциентист'.
• Добро "Аналитичар података'.

Извор: ввв.хабр.цом