Тибқи тадқиқоти HeadHunter ва Mail.ru, талабот ба мутахассисон дар соҳаи Data Science аз пешниҳод зиёд аст, аммо ба ин нигоҳ накарда, мутахассисони ҷавон на ҳамеша кор пайдо мекунанд. Мо ба шумо мегӯем, ки хатмкунандагони кадом курсҳо намерасанд ва барои онҳое, ки дар соҳаи Data Science мансаби калон доранд, дар куҷо таҳсил кардан лозим аст.
"Онҳо меоянд ва фикр мекунанд, ки акнун онҳо дар як сония 500 ҳазор доллар кор мекунанд, зеро онҳо номҳои чаҳорчӯбаҳоро медонанд ва чӣ гуна моделро аз онҳо дар ду сатр иҷро кардан мумкин аст"
Эмил Махаррамов дар биокад ба гурухи хиз-матхои химияи хисоббарор рохбарй мекунад ва хангоми сухбат бо он факт дучор мешавад, ки номзадхо дар бораи касбу хунар мунтазам сарфахм намераванд. Онҳо курсҳоро хатм мекунанд, бо Python ва SQL-и хуб омӯзонидашуда меоянд, метавонанд Hadoop ё Spark-ро дар 2 сония насб кунанд ва мувофиқи мушаххасоти дақиқ супоришро иҷро кунанд. Аммо дар баробари ин дигар кадаме ба тарафе нест. Гарчанде ки ин чандирӣ дар қарорҳост, ки корфармоён аз мутахассисони илми иттилооти худ интизоранд.
Дар бозори Data Science чӣ рӯй медиҳад
Салоҳиятҳои мутахассисони ҷавон вазъи бозори меҳнатро инъикос мекунанд. Дар ин ҷо, талабот ба таври назаррас аз пешниҳод зиёд аст, аз ин рӯ корфармоёни ноумед аксар вақт омодаанд, ки мутахассисони комилан сабзро киро кунанд ва онҳоро барои худ таълим диҳанд. Вариант кор мекунад, аммо танҳо он вақт мувофиқ аст, ки дар даста аллакай роҳбари дастаи ботаҷриба дошта бошад, ки тарбияи наврасонро ба ӯҳда гирад.
Тибқи тадқиқоти HeadHunter ва Mail.ru, мутахассисони таҳлили маълумот дар байни талабот бештар дар бозор мебошанд:
- Дар соли 2019 нисбат ба соли 9,6 дар соҳаи таҳлили маълумот 7,2 маротиба ва дар соҳаи омӯзиши мошинсозӣ 2015 маротиба бештар ҷойҳои холӣ мавҷуд буданд.
- Дар муқоиса бо соли 2018 шумораи ҷойҳои холӣ барои мутахассисони таҳлили маълумот 1,4 маротиба ва барои омӯзиши мошинсозӣ 1,3 маротиба зиёд шудааст.
- 38% ҷойҳои холӣ дар ширкатҳои IT, 29% дар ширкатҳои бахши молиявӣ ва 9% дар хадамоти тиҷоратӣ мебошанд.
Вазъиятро мактабҳои сершумори онлайн, ки ҳамон наврасонро таълим медиҳанд, таҳрик медиҳанд. Асосан, омӯзиш аз се то шаш моҳ давом мекунад, ки дар давоми он донишҷӯён асбобҳои асосиро дар сатҳи асосӣ азхуд мекунанд: Python, SQL, таҳлили маълумот, Git ва Linux. Дар натиҷа як ҷавони классикӣ аст: ӯ метавонад як масъалаи мушаххасро ҳал кунад, аммо ба ҳар ҳол мушкилотро дарк карда, мустақилона масъаларо таҳия карда наметавонад. Бо вуҷуди ин, талаботи зиёд ба мутахассисон ва шӯҳратпарастӣ дар атрофи касб аксар вақт орзуҳои баланд ва талаботи музди меҳнатро ба вуҷуд меорад.
Мутаассифона, мусоҳибаҳо дар Data Science ҳоло одатан чунин ба назар мерасанд: номзад мегӯяд, ки ӯ кӯшиш кард, ки якчанд китобхонаҳоро истифода барад, наметавонад ба саволҳо дар бораи чӣ гуна кор кардани алгоритмҳо ҷавоб диҳад ва сипас дар як моҳ 200, 300, 400 ҳазор рубл талаб мекунад.
Аз сабаби шумораи зиёди шиорҳои таблиғотӣ, ба монанди "ҳар кас метавонад таҳлилгари маълумот шавад", "омӯзиши мошинро дар се моҳ азхуд карда, пул кор карданро оғоз мекунад" ва ташнагии пули зуд, ҷараёни бузурги номзадҳои рӯякӣ ба мо рехтанд. соҳае, ки комилан бидуни омӯзиши системавӣ.
Виктор Кантор
Сармутахассиси маълумоти МТС
Корфармоён киро интизоранд?
Ҳар як корфармо мехоҳад, ки наврасони он бе назорати доимӣ кор кунанд ва дар зери роҳбарии як роҳбари даста рушд кунанд. Барои ин, як навкор бояд фавран асбобҳои заруриро барои ҳалли мушкилоти ҷорӣ дошта бошад ва заминаи кофии назариявӣ дошта бошад, то тадриҷан роҳҳои ҳалли худро пешниҳод кунад ва ба мушкилоти мураккабтар муносибат кунад.
Навоварон дар бозор бо асбобҳои худ хеле хуб кор мекунанд. Курсҳои кӯтоҳмуддат ба шумо имкон медиҳанд, ки онҳоро зуд аз худ кунед ва ба кор шурӯъ кунед.
Тибқи тадқиқоти HeadHunter ва Mail.ru, маҳорати серталабтарин Python мебошад. Он дар 45% ҷойҳои холии олимони маълумот ва 51% ҷойҳои холии омӯзиши мошинҳо зикр шудааст.
Корфармоён инчунин мехоҳанд, ки таҳлилгарони маълумот SQL (23%), истихроҷи додаҳо (19%), омори математикӣ (11%) ва тавонанд бо маълумоти калон (10%) кор кунанд.
Корфармоёне, ки дар ҷустуҷӯи мутахассисони омӯзиши мошинсозӣ ҳастанд, интизоранд, ки номзад ба ғайр аз дониши Python дар C++ (18%), SQL (15%), алгоритмҳои омӯзиши мошинсозӣ (13%) ва Linux (11%) донанд.
Аммо агар наврасон бо асбобҳо хуб кор кунанд, пас менеҷерони онҳо бо мушкилоти дигар рӯ ба рӯ мешаванд. Аксарияти хатмкунандагони курсҳо дар бораи касб дарки амиқ надоранд, ки пешрафтро барои шурӯъкунандагон мушкил мекунад.
Ҳоло ман дар ҷустуҷӯи мутахассисони омӯзиши мошинҳо ҳастам, то ба дастаи худ ҳамроҳ шаванд. Ҳамзамон, ман мебинам, ки номзадҳо аксар вақт асбобҳои муайяни илми маълумотро азхуд кардаанд, аммо онҳо дар бораи асосҳои назариявӣ барои эҷоди ҳалли нав фаҳмиши кофӣ надоранд.
Эмил Махаррамов
Сардори гурӯҳи хидматрасонии химияи ҳисоббарор, Biocad
Худи сохтор ва давомнокии курсҳо ба шумо имкон намедиҳад, ки ба сатҳи зарурӣ амиқтар равед. Хатмкунандагон аксар вақт он малакаҳои хеле нармро надоранд, ки одатан ҳангоми хондани ҷои кори холӣ пазмон мешаванд. Хуб, дар ҳақиқат, кӣ аз мо мегӯяд, ки вай тафаккури системавӣ ё хоҳиши рушд надорад. Аммо, дар робита ба як мутахассиси илми маълумот, мо дар бораи як ҳикояи амиқтар гап мезанем. Дар ин ҷо, барои рушд, ба шумо як ғарази хеле қавӣ дар назария ва илм лозим аст, ки танҳо тавассути омӯзиши дарозмуддат, масалан, дар донишгоҳ имконпазир аст.
Бисёр чиз аз шахс вобаста аст: агар курси семоҳаи пуршиддати муаллимони пурқуввате, ки таҷрибаи даста дар ширкатҳои бонуфузро роҳбарӣ мекунанд, аз ҷониби донишҷӯи дорои маълумоти хуби математика ва барномасозӣ ба итмом расад, тамоми маводи курсро омӯзад ва «мисли исфанҷеро ба худ кашад. ,» чи тавре ки дар мактаб гуфта буданд, пас бо чунин корманд баъдтар № 90 мушкилот пайдо мешавад. Аммо 95-XNUMX% одамон барои абадан омӯхтани чизе лозим аст, ки даҳ маротиба бештар омӯзанд ва онро чанд сол пайиҳам мунтазам анҷом диҳанд. Ва ин барномаҳои магистриро дар таҳлили додаҳо як варианти олиҷаноб барои ба даст овардани заминаи хуби дониш месозад, ки бо он шумо дар мусоҳиба сурх нашавед ва иҷрои кор хеле осонтар мешавад.
Виктор Кантор
Сармутахассиси маълумоти МТС
Барои дарёфти кор дар илми маълумот дар куҷо таҳсил кардан лозим аст
Дар бозор курсҳои хуби илмии маълумот мавҷуданд ва гирифтани маълумоти ибтидоӣ мушкиле нест. Аммо муҳим аст, ки диққати ин таълимро фаҳмед. Агар номзад аллакай заминаи хуби техникӣ дошта бошад, пас курсҳои интенсивӣ он чизест, ки ба онҳо лозим аст. Одам асбобхоро азхуд мекунад, ба он чо меояд ва зуд ба он одат мекунад, зеро вай аллакай медонад, ки мисли математик фикр кардан, масъаларо дидан ва тартиб додани масъалахоро медонад. Агар чунин замина вуҷуд надошта бошад, пас пас аз курс шумо як иҷрокунандаи хуб хоҳед буд, аммо бо имкониятҳои маҳдуд барои афзоиш.
Агар шумо бо вазифаи кӯтоҳмуддати иваз кардани касб ё пайдо кардани кор аз рӯи ин ихтисос рӯ ба рӯ шавед, пас баъзе курсҳои систематикӣ барои шумо мувофиқанд, ки кӯтоҳ ва зуд маҷмӯи ҳадди ақали малакаҳои техникиро таъмин мекунанд, то шумо метавонед барои гирифтани ихтисос мувофиқат кунед. мавқеи ибтидоӣ дар ин соҳа.
Иван Ямщиков
Директори академии барномаи магистрии онлайни "Илмҳои маълумот"
Мушкилоти курсҳо маҳз дар он аст, ки онҳо суръатбахшии зуд, вале ҳадди ақалро таъмин мекунанд. Одам аслан ба касб парвоз мекунад ва зуд ба шифт мерасад. Барои муддати тӯлонӣ ба касб дохил шудан, шумо бояд фавран дар шакли барномаи дарозмуддат, масалан, дараҷаи магистр заминаи хуб гузоред.
Таҳсилоти олӣ вақте мувофиқ аст, ки шумо фаҳмед, ки ин соҳа барои муддати тӯлонӣ манфиатдор аст. Шумо барои ҳарчи зудтар ба кор рафтан майл надоред. Ва шумо намехоҳед, ки ҳадди ниҳоии касб дошта бошед; шумо инчунин намехоҳед бо мушкилоти нарасидани дониш, малака, нафаҳмидани экосистемаи умумӣ, ки бо ёрии он маҳсулоти инноватсионӣ таҳия карда мешаванд, рӯ ба рӯ шавед. Барои ин ба шумо маълумоти олӣ лозим аст, ки он на танҳо маҷмӯи зарурии малакаҳои техникиро ба вуҷуд меорад, балки тафаккури шуморо ба таври дигар сохтор мекунад ва ба шумо дар ташаккули як дидгоҳи касбатон барои муддати тӯлонӣ кӯмак мекунад.
Иван Ямщиков
Директори академии барномаи магистрии онлайни "Илмҳои маълумот"
Набудани ҳадди ниҳоии мансаб бартарии асосии барномаи магистрӣ мебошад. Дар давоми ду сол мутахассис базаи тавонои назариявй мегирад. Ин аст, ки семестри аввал дар барномаи Data Science дар NUST MISIS чунин менамояд:
- Муқаддима ба илмҳои маълумот. 2 ҳафта.
- Асосҳои таҳлили маълумот. Коркарди маълумот. 2 ҳафта
- Омӯзиши мошинҳо. Коркарди пешакии маълумот. 2 ҳафта
- EDA. Таҳлили маълумоти иктишофӣ. 3 ҳафта
- Алгоритмҳои омӯзиши мошинсозӣ. Ch1 + Ch2 (6 ҳафта)
Дар баробари ин, шумо метавонед ҳамзамон дар кор таҷрибаи амалӣ пайдо кунед. Хамин ки студент асбобхои заруриро азхуд кард, ба шумо барои гирифтани вазифаи хурд хеч чиз халал намерасонад. Аммо, бар хилофи хатмкунандаи курс, дараҷаи магистр дар он ҷо таҳсилро қатъ намекунад, балки амиқтар ба касбро идома медиҳад. Дар оянда, ин ба шумо имкон медиҳад, ки дар соҳаи Data Science бидуни маҳдудият рушд кунед.
Дар вебсайти Донишгоҳи илм ва технологияи "MISiS" барои онҳое, ки мехоҳанд дар соҳаи Data Science кор кунанд. Намояндагони NUST MISIS, SkillFactory, HeadHunter, Facebook, Mail.ru Group ва Yandex, ман ба шумо дар бораи чизҳои муҳимтарин нақл мекунам:
- "Чӣ тавр ҷои худро дар илмҳои иттилоотӣ пайдо кардан мумкин аст?",
- "Оё аз сифр олими маълумот шудан мумкин аст?",
- "Оё зарурати олимони маълумот дар тӯли 2-5 сол вуҷуд дорад?"
- "Олимони маълумот бо кадом мушкилот кор мекунанд?"
- "Чӣ гуна бояд касбро дар илмҳои иттилоотӣ бунёд кард?"
Таълими онлайн, дипломи маорифи халқ. то кабул карда мешавад 10 Август.
Манбаъ: will.com