Cùng với Elena Gerasimova, trưởng khoa "»Trong Netology, chúng tôi tiếp tục tìm hiểu cách chúng tương tác với nhau và Nhà khoa học dữ liệu và Kỹ sư dữ liệu khác nhau như thế nào.
Trong phần đầu tiên họ nói .
Trong tài liệu này, chúng ta sẽ nói về kiến thức và kỹ năng mà các chuyên gia nên có, loại hình giáo dục nào được nhà tuyển dụng đánh giá cao, cách phỏng vấn diễn ra và số tiền mà các kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu kiếm được.
Những gì các nhà khoa học và kỹ sư nên biết
Giáo dục hồ sơ cho cả hai chuyên gia là Khoa học Máy tính.
Bất kỳ nhà khoa học dữ liệu nào - nhà khoa học dữ liệu hoặc nhà phân tích - đều có thể chứng minh tính đúng đắn trong kết luận của họ. Điều này đòi hỏi kiến thức thống kê và toán học cơ bản liên quan đến thống kê.
Các công cụ học máy và phân tích dữ liệu là không thể thiếu trong thế giới ngày nay. Nếu các công cụ thông thường không có sẵn, bạn cần có các kỹ năng nhanh chóng học các công cụ mới, tạo các tập lệnh đơn giản để tự động hóa các tác vụ.
Điều quan trọng cần lưu ý là nhà khoa học dữ liệu phải truyền đạt kết quả phân tích một cách hiệu quả. Điều này sẽ giúp anh ta trực quan hóa dữ liệu hoặc kết quả nghiên cứu và kiểm định các giả thuyết. Các chuyên gia có thể tạo biểu đồ và đồ thị, sử dụng các công cụ trực quan, hiểu và giải thích dữ liệu từ bảng điều khiển.
Đối với một kỹ sư dữ liệu, ba lĩnh vực trở nên nổi bật.
Thuật toán và cấu trúc dữ liệu. Điều quan trọng là bạn phải bắt tay vào viết mã và sử dụng các cấu trúc và thuật toán cơ bản:
- phân tích độ phức tạp của thuật toán,
- khả năng viết mã dễ hiểu, có thể bảo trì,
- xử lý hàng loạt,
- xử lý thời gian thực.
Cơ sở dữ liệu và kho dữ liệu, Business Intelligence:
- lưu trữ và xử lý dữ liệu,
- thiết kế hệ thống hoàn chỉnh,
- Nhập dữ liệu,
- hệ thống tập tin phân tán.
Hadoop và Dữ liệu lớn. Ngày càng có nhiều dữ liệu hơn và trong khoảng thời gian 3-5 năm tới, những công nghệ này sẽ trở nên cần thiết đối với mọi kỹ sư. Thêm:
- hồ dữ liệu,
- làm việc với các nhà cung cấp đám mây.
Máy học sẽ được sử dụng ở mọi nơi và điều quan trọng là phải hiểu nó sẽ giúp giải quyết những vấn đề kinh doanh nào. Không nhất thiết phải có khả năng tạo mô hình (các nhà khoa học dữ liệu có thể xử lý việc này), nhưng bạn cần hiểu ứng dụng của chúng và các yêu cầu tương ứng.
Các kỹ sư và nhà khoa học kiếm được bao nhiêu
thu nhập kỹ sư dữ liệu
Trong thông lệ quốc tế Mức lương khởi điểm thường là 100 đô la một năm và tăng đáng kể theo kinh nghiệm, theo Glassdoor. Ngoài ra, các công ty thường cung cấp quyền chọn cổ phiếu và tiền thưởng hàng năm từ 000-5%.
Ở Nga khi bắt đầu sự nghiệp, mức lương thường không dưới 50 nghìn rúp ở các vùng và 80 nghìn ở Moscow. Ở giai đoạn này, không yêu cầu kinh nghiệm ngoài việc hoàn thành khóa đào tạo.
Sau 1‒2 năm làm việc - một ngã ba 90‒100 nghìn rúp.
Ngã ba tăng lên 120–160 nghìn sau 2–5 năm. Các yếu tố như chuyên môn hóa của các công ty trước đây, quy mô dự án, làm việc với dữ liệu lớn, v.v. được thêm vào.
Sau 5 năm làm việc, việc tìm kiếm các vị trí tuyển dụng ở các bộ phận liên quan hoặc phản hồi cho các vị trí chuyên môn cao sẽ dễ dàng hơn như:
- Kiến trúc sư hoặc nhà phát triển chính trong ngân hàng hoặc viễn thông - khoảng 250 nghìn rúp.
- Có thể bán trước từ nhà cung cấp có công nghệ mà bạn đã làm việc chặt chẽ nhất - 200 nghìn cộng với tiền thưởng (1-1,5 triệu rúp).
- Các chuyên gia triển khai ứng dụng kinh doanh doanh nghiệp, chẳng hạn như SAP, lên tới 350
Thu nhập của nhà khoa học dữ liệu
của thị trường các nhà phân tích của công ty "Nghiên cứu bình thường" và cơ quan tuyển dụng New.HR cho thấy rằng các nhà khoa học dữ liệu nhận được mức lương trung bình cao hơn so với các nhà phân tích trong các chuyên ngành khác.
Ở Nga, mức lương khởi điểm của một nhà khoa học dữ liệu có tới một năm kinh nghiệm là từ 113 rúp.
Kinh nghiệm làm việc hiện cũng được tính đến khi thông qua các chương trình đào tạo.
Sau 1–2 năm, một chuyên gia như vậy đã có thể nhận được tới 160 nghìn rúp.
Đối với một nhân viên có 4-5 năm kinh nghiệm, mức tăng lên 310 rúp.
các cuộc phỏng vấn như thế nào
Ở phương Tây, sinh viên tốt nghiệp các chương trình đào tạo nghề có cuộc phỏng vấn đầu tiên trung bình 5 tuần sau khi tốt nghiệp. Khoảng 85% tìm được việc làm sau 3 tháng.
Quá trình vượt qua các cuộc phỏng vấn cho vị trí kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu gần như giống nhau. Thường bao gồm năm giai đoạn.
Tóm tắt thông tin. Các ứng viên có kinh nghiệm không cốt lõi trước đây (ví dụ: từ tiếp thị) cần chuẩn bị thư xin việc chi tiết cho từng công ty hoặc có thư giới thiệu từ đại diện của công ty này.
sàng lọc kỹ thuật. Nó thường diễn ra qua điện thoại. Bao gồm một hoặc hai câu hỏi khó và nhiều câu hỏi đơn giản liên quan đến nhà tuyển dụng hiện tại.
phỏng vấn nhân sự. Có thể thực hiện qua điện thoại. Ở giai đoạn này, ứng viên được kiểm tra trình độ chung và khả năng giao tiếp.
phỏng vấn kỹ thuật. Hầu hết thường vượt qua nội bộ. Ở các công ty khác nhau, cấp độ của các vị trí trong bảng nhân sự là khác nhau và các vị trí có thể được gọi khác nhau. Do đó, kiến thức kỹ thuật được kiểm tra ở giai đoạn này.
Phỏng vấn CTO/Kiến trúc sư trưởng. Kỹ sư và nhà khoa học là những vị trí chiến lược và mới đối với nhiều công ty. Điều quan trọng là một đồng nghiệp tiềm năng thích người lãnh đạo và trùng khớp với quan điểm của anh ta.
Điều gì sẽ giúp các nhà khoa học và kỹ sư trong sự nghiệp của họ
Có rất nhiều công cụ mới để làm việc với dữ liệu. Và ít người thành thạo như nhau trong tất cả.
Nhiều công ty không sẵn sàng thuê nhân viên không có kinh nghiệm làm việc. Tuy nhiên, những ứng viên có nền tảng và kiến thức tối thiểu về những điều cơ bản của các công cụ phổ biến có thể đạt được kinh nghiệm cần thiết nếu họ tự học và phát triển.
Những phẩm chất hữu ích cho một kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu
Sẵn sàng và khả năng học hỏi. Bạn không cần phải trải nghiệm ngay hoặc thay đổi công việc để có một công cụ mới, nhưng bạn cần sẵn sàng chuyển sang một lĩnh vực mới.
Mong muốn tự động hóa các quy trình thông thường. Điều này không chỉ quan trọng đối với năng suất mà còn để duy trì chất lượng cao của dữ liệu và tốc độ phân phối dữ liệu đến người tiêu dùng.
Sự chú ý và hiểu biết về “những gì nằm bên dưới” của các quy trình. Người chuyên viên có con mắt tinh tường và nắm rõ các quy trình sẽ giải quyết vấn đề nhanh hơn.
Ngoài kiến thức tuyệt vời về thuật toán, cấu trúc dữ liệu và đường ống, bạn cần phải học cách nghĩ về sản phẩm — để xem kiến trúc và giải pháp kinh doanh như một bức tranh duy nhất.
Ví dụ: sẽ rất hữu ích nếu bạn sử dụng bất kỳ dịch vụ nổi tiếng nào và tạo cơ sở dữ liệu cho dịch vụ đó. Sau đó, suy nghĩ về cách phát triển ETL và DW sẽ đưa dữ liệu vào đó, người tiêu dùng sẽ là gì và điều quan trọng là họ phải biết về dữ liệu, cũng như cách người mua tương tác với các ứng dụng: tìm kiếm việc làm và hẹn hò, thuê ô tô, ứng dụng podcast, nền tảng giáo dục.
Các vị trí của nhà phân tích, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư rất gần nhau, vì vậy bạn có thể di chuyển từ hướng này sang hướng khác nhanh hơn so với các khu vực khác.
Trong mọi trường hợp, những người sở hữu bất kỳ nền tảng CNTT nào sẽ dễ dàng hơn những người không có nó. Trung bình, những người trưởng thành có động cơ đào tạo lại và thay đổi công việc cứ sau 1,5–2 năm. Những người học theo nhóm và có người cố vấn sẽ dễ dàng hơn so với những người chỉ dựa vào các nguồn mở.
Từ các biên tập viên của Netology
Nếu bạn đang tìm kiếm nghề Kỹ sư dữ liệu hoặc Nhà khoa học dữ liệu, chúng tôi mời bạn nghiên cứu các chương trình của các khóa học của chúng tôi:
- Nghề nghiệp "'.
- Nghề nghiệp "'.
- Cái giếng "'.
Nguồn: www.habr.com