Dmitry Kazakov, Tim Data Analytics Lead di Kolesa Grup, babagi wawasan ti survey Kazakhstan munggaran professional data.
Dina poto: Dmitry Kazakov
Inget frasa populér yén Big Data paling kawas kelamin rumaja - dulur ceramah ngeunaan eta, tapi teu saurang ogé weruh lamun eta sabenerna aya. Hal anu sami tiasa nyarios ngeunaan pasar pikeun spesialis data (di Kazakhstan) - aya hype, tapi saha anu aya di tukangeunana (sareng naha aya saha waé di dinya) henteu jelas pisan - boh pikeun SDM, atanapi ka manajer, atanapi ka élmuwan data sorangan.
Urang spent , dimana aranjeunna survey langkung ti 300 spesialis ngeunaan gaji, fungsi, kaahlian, alat sareng seueur deui.
Spoiler: Sumuhun, aranjeunna pasti aya, tapi sagalana teu jadi basajan.
wawasan anu saé. Anu mimiti, aya langkung seueur élmuwan data tibatan anu disangka. Kami junun ngawawancara 300 jalma, diantarana henteu ngan ukur analis produk, pamasaran sareng BI, tapi ogé insinyur ML sareng DWH, anu khususna pikaresepeun. Grup pangbadagna kaasup sakabeh jalma anu nyebut dirina élmuwan data - éta 36% responden. Hésé nyarios naha ieu nyertakeun paménta pasar atanapi henteu, sabab pasar sorangan karek kabentuk.
Distribusi tingkat padamelan matak ngabingungkeun - aya ampir saloba pimpinan tim sareng manajer salaku junior. Aya sababaraha alesan pikeun ieu. Contona, angka nu gede ngarupakeun tim leutik 2-3 urang, nu pamimpin bisa jadi spesialis tingkat tengah atawa senior.
Alesan anu sanésna tiasa janten huru-hara anu ayeuna aya di pasar ngeunaan standar distribusi peran sareng fungsionalitas. Tim kalungguhan kadang ditugaskeun ka jalma anu ngan ukur damel sataun atanapi dua langkung lami tibatan anu sanés, tanpa ngarujuk kana tingkat kaahlian sareng pangaweruh. Kami ningali ieu dina distribusi fungsi ku posisi - 38% manajer sareng pamimpin tim kalibet dina pra-processing sareng 33% dina analisis statistik dasar.
Di dieu kami naroskeun ka réspondén pikeun nganilai sacara subjektif tingkat analitik di perusahaanna. Upami anjeun ningal sacara saksama, anjeun tiasa ningali yén 10% réspondén anu damel di departemén analitik 2-3 urang yakin yén aranjeunna gaduh "tingkat canggih."
Naon "tingkat canggih"? Sistem BI jalanna saé. Aya DWH sareng Big Data. Tes A/B dilaksanakeun sacara rutin. Aya sistem ML sareng DS anu tiasa dianggo dina produksi. Kaputusan ngan ukur dumasar kana data. Departemén ngolah data sareng élmu data mangrupikeun salah sahiji konci dina perusahaan.
Ampir teu mungkin pikeun ngahontal sadayana di luhur kalayan jabatan 2-3 jalma. Kuring nyangka yén hasil survey ieu mangrupikeun nyeri anu sakedik - para lalaki henteu acan gaduh saha waé pikeun ngabandingkeun diri pikeun nangtoskeun tingkatna langkung obyektif.
Sapertos anu diharapkeun, para ilmuwan data nyéépkeun waktosna sanés pikeun matématika atanapi rékayasa super kompleks, tapi pikeun ngolah, ngunduh, sareng ngabersihan data. Dina unggal Spésialisasi kami ningali preprocessing di luhur 3. Tapi urang jarang ningali hal kompléks kawas ngembangkeun model ML atawa gawé bareng Big Data dina luhureun 3 - ngan diantara insinyur ML na DWH.
Aya ogé sababaraha wawasan sedih. Para ahli netepkeun 40% tina tugasna sorangan. Di Kazakhstan, dugi ka ayeuna ngan ukur perusahaan unicorn luhur anu parantos nyobian mangpaat damel sareng data ageung sareng diajar kumaha ngalakukeunana sacara kompeten. Aranjeunna disiarkeun ka pasar yén Big Data sareng Pembelajaran Mesin anu keren, sareng eselon kadua ngiringan, tapi henteu ngartos kumaha damel sareng data dianggo. Ku alatan éta, urang nempo yén spesialis nangtukeun tugas sorangan, sarta usaha teu salawasna nyaho naon maranéhna rék.
Kuring kaget yén 20% spesialis henteu terang upami perusahaanna ngagaduhan Gudang Data. Leres, sareng sistem manajemén database henteu sadayana saé - 41% nganggo MySQL, sareng 34% sanés nganggo PostgreSQL. Naon bisa ieu hartosna? Aranjeunna dianggo rada kalawan data leutik.
Dina patarosan ngeunaan sistem gudang, urang tingali deui MySQL komo (!) Excel. Tapi ieu tiasa nunjukkeun, contona, yén kalolobaan perusahaan henteu acan gaduh pamenta pikeun damel sareng data ageung.
Di dieu sagalana deui ambigu. Sacara umum, gaji éta rada handap ti ekspektasi.
Pribadi, sesah kuring ngabayangkeun insinyur ML anu siap damel pikeun 200 rébu tenge - anjeunna sigana intern. Boh kompeténsi spesialis sapertos anu pohara lemah, atawa éta kénéh hésé pikeun pausahaan pikeun evaluate adequately karya Élmu Data. Tapi sigana ieu ogé nunjukkeun yén pasar masih di awal maturation na. Sareng kana waktosna, tingkat gaji bakal ditetepkeun dina tingkat anu langkung nyukupan.
sumber: www.habr.com