Tillsammans med Elena Gerasimova, chef för fakulteten "» i Netology fortsätter vi att förstå hur de interagerar med varandra och hur dataforskare och dataingenjörer skiljer sig åt.
I första delen berättade de .
I detta material kommer vi att prata om vilka kunskaper och färdigheter specialister bör ha, vilken utbildning som värderas av arbetsgivare, hur intervjuer genomförs och hur mycket dataingenjörer och datavetare tjänar.
Vad forskare och ingenjörer borde veta
Den specialiserade utbildningen för båda specialisterna är Datavetenskap.
Alla dataforskare – datavetare eller analytiker – måste kunna bevisa riktigheten av sina slutsatser. För detta kan du inte klara dig utan kunskap statistik och statistikrelaterad grundläggande matematik.
Maskininlärning och dataanalysverktyg är oumbärliga i den moderna världen. Om de vanliga verktygen inte finns tillgängliga måste du ha kompetensen snabbt lära sig nya verktyg, skapa enkla skript för att automatisera uppgifter.
Det är viktigt att notera att dataforskaren effektivt måste kommunicera resultaten av analysen. Det kommer att hjälpa honom med detta datavisualisering eller resultaten av forskning och testning av hypoteser. Specialister måste kunna skapa diagram och grafer, använda visualiseringsverktyg och förstå och förklara data från instrumentpaneler.
För en dataingenjör kommer tre områden i förgrunden.
Algoritmer och datastrukturer. Det är viktigt att bli bra på att skriva kod och använda grundläggande strukturer och algoritmer:
- algoritm komplexitetsanalys,
- förmåga att skriva tydlig, underhållbar kod,
- satsvis bearbetning,
- bearbetning i realtid.
Databaser och datalager, Business Intelligence:
- datalagring och bearbetning,
- design av kompletta system,
- Dataintag,
- distribuerade filsystem.
Hadoop och Big Data. Det finns mer och mer data, och över horisonten på 3–5 år kommer dessa tekniker att bli nödvändiga för varje ingenjör. Plus:
- Data Lakes
- arbeta med molnleverantörer.
Maskininlärning kommer att användas överallt, och det är viktigt att förstå vilka affärsproblem det kommer att bidra till att lösa. Det är inte nödvändigt att kunna göra modeller (datavetare kan hantera detta), men du måste förstå deras tillämpning och motsvarande krav.
Hur mycket tjänar ingenjörer och vetenskapsmän?
Dataingenjör inkomst
I internationell praxis Ingångslönerna är vanligtvis $100 000 per år och ökar avsevärt med erfarenhet, enligt Glassdoor. Dessutom tillhandahåller företag ofta aktieoptioner och 5-15% årliga bonusar.
I Ryssland i början av en karriär är lönen vanligtvis inte mindre än 50 tusen rubel i regionerna och 80 tusen i Moskva. Ingen annan erfarenhet än genomförd utbildning krävs i detta skede.
Efter 1-2 års arbete - en gaffel på 90-100 tusen rubel.
Gaffeln ökar till 120–160 tusen på 2–5 år. Faktorer som tidigare företags specialisering, storlek på projekt, arbete med big data mm tillkommer.
Efter 5 års arbete är det lättare att söka lediga tjänster på relaterade avdelningar eller söka högt specialiserade tjänster som:
- Arkitekt eller ledande utvecklare i en bank eller telekom - cirka 250 tusen.
- Försäljning från leverantören vars teknik du arbetade närmast med - 200 tusen plus en eventuell bonus (1-1,5 miljoner rubel).
- Experter på implementering av företagsapplikationer, såsom SAP - upp till 350 tusen.
Data scientists inkomster
marknaden för analytiker från företaget "Normal Research" och rekryteringsbyrån New.HR visar att Data Science-specialister i genomsnitt får en högre lön än analytiker från andra specialiteter.
I Ryssland är startlönen för en datavetare med upp till ett års erfarenhet från 113 tusen rubel.
Genomförande av utbildningsprogram beaktas nu också som arbetslivserfarenhet.
Efter 1–2 år kan en sådan specialist redan få upp till 160 tusen.
För en anställd med 4-5 års erfarenhet ökar gaffeln till 310 tusen.
Hur genomförs intervjuer?
I väst har utexaminerade från yrkesutbildningsprogram sin första intervju i genomsnitt 5 veckor efter examen. Cirka 85 % hittar ett jobb efter 3 månader.
Intervjuprocessen för tjänster som dataingenjör och dataforskare är praktiskt taget densamma. Består vanligtvis av fem steg.
Sammanfattning. Kandidater med tidigare erfarenhet utanför kärnan (t.ex. marknadsföring) måste förbereda ett detaljerat följebrev för varje företag eller ha en referens från en representant för det företaget.
Teknisk screening. Det sker oftast över telefon. Består av en eller två komplexa och lika många enkla frågor relaterade till arbetsgivarens nuvarande stack.
HR-intervju. Kan göras via telefon. I detta skede prövas kandidaten för allmän adekvathet och förmåga att kommunicera.
Teknisk intervju. Oftast sker det personligen. I olika företag är nivån på befattningarna i bemanningstabellen olika och befattningarna kan benämnas olika. Därför är det i detta skede teknisk kunskap som testas.
Intervju med CTO/chefsarkitekt. Ingenjör och vetenskapsman är strategiska positioner, och för många företag är de också nya. Det är viktigt att chefen tycker om den potentiella kollegan och håller med denne i hans åsikter.
Vad kommer att hjälpa forskare och ingenjörer i deras karriärtillväxt?
Det har dykt upp en hel del nya verktyg för att arbeta med data. Och få människor är lika bra på alla.
Många företag är inte redo att anställa anställda utan arbetslivserfarenhet. Kandidater med en minimal bakgrund och kunskap om grunderna i populära verktyg kan dock få den erfarenhet som krävs om de lär sig och utvecklas på egen hand.
Användbara egenskaper för en dataingenjör och datavetare
Lust och förmåga att lära. Du behöver inte omedelbart jaga erfarenhet eller byta jobb för ett nytt verktyg, men du måste vara villig att byta till ett nytt område.
Viljan att automatisera rutinprocesser. Detta är viktigt inte bara för produktiviteten, utan också för att upprätthålla hög datakvalitet och leveranshastighet till konsumenten.
Uppmärksamhet och förståelse för "vad som finns under huven" av processer. En specialist som har observation och grundlig kunskap om processerna kommer att lösa problemet snabbare.
Förutom utmärkta kunskaper om algoritmer, datastrukturer och pipelines behöver du lär dig att tänka i produkter — se arkitektur och affärslösning som en enda bild.
Det är till exempel användbart att ta vilken välkänd tjänst som helst och komma med en databas för den. Fundera sedan på hur man utvecklar ETL och DW som kommer att fylla den med data, vilken typ av konsumenter kommer att vara och vad som är viktigt för dem att veta om data, och även hur köpare interagerar med applikationer: för jobbsökning och dejting, biluthyrning , podcastapplikation, utbildningsplattform.
Positionerna för en analytiker, datavetare och ingenjör är mycket nära, så du kan flytta från en riktning till en annan snabbare än från andra områden.
Det blir i alla fall lättare för de med någon IT-bakgrund än för de som inte har det. I genomsnitt omskolar motiverade vuxna om och byter jobb vart 1,5–2 år. Detta är lättare för de som studerar i grupp och med en mentor, jämfört med de som bara förlitar sig på öppna källor.
Från redaktionen för Netology
Om du tittar på yrket som dataingenjör eller datavetare, inbjuder vi dig att studera våra kursprogram:
- Yrke"".
- Yrke"".
- Tja"".
Källa: will.com