يعد عالم البيانات أحد أسرع التخصصات نموًا في القرن الحادي والعشرين. تتوقع Frost & Sullivan أن ينمو سوق تحليلات البيانات الضخمة بمعدل 35.9٪ سنويًا على مدى السنوات العشر القادمة.
في هذه المقالة ، سننظر في مقدار الأموال التي يمكن أن يحصل عليها عالم البيانات (تنبيه المفسد: الكثير) ، وما هي المتطلبات التي غالبًا ما تكون في الوظائف الشاغرة ، وكيفية الوصول إلى DS وأين تتطور. جاهز؟ اذهب!
من هو عالم البيانات
يشارك عالم البيانات في تحليل مصفوفات البيانات - البيانات الضخمة. باستخدام التحليل الرياضي وتحديد الأنماط في البيانات ، يقوم عالم البيانات بإنشاء نماذج لحل مشاكل أو مشاكل تجارية محددة.
في الواقع ، ترتبط مهنة عالم البيانات ارتباطًا وثيقًا بمحلل البيانات (محلل البيانات أو DA) ومهندس البيانات (مهندس البيانات أو DE). متقاربة لدرجة أن معظم شركات البقالة لا تفصل بينها على الإطلاق. وغالبًا ما يتولى عالم البيانات مسؤوليات DA و DE.
لكن العمل مع البيانات الضخمة لا يزال له خصائصه وخصائصه الخاصة. يمكن التعبير عن توزيع ساعات عمل علماء البيانات في رسم بياني:
يعد التعلم الآلي جزءًا مهمًا من مهنة عالم البيانات. أصبحت الشبكات العصبية أكثر شيوعًا في تحليل مجموعات البيانات ، لذلك يجب أن يكون المتخصص قادرًا على التعامل معها.
أحد الأهداف الرئيسية هو تحقيق نتيجة عمل. بعد كل شيء ، بمساعدة Data Science يتم تطوير النماذج التنبؤية. على سبيل المثال ، سلوك المستخدمين على الويب وأسعار الصرف وأسعار الأسهم وغير ذلك الكثير. علماء البيانات هم الذين طوروا خوارزميات توصية يوتيوب وتحسين نتائج بحث جوجل.
ما يطلبه أصحاب العمل من عالم البيانات
قمنا بتحليل أكثر من 400 وظيفة شاغرة لمنصب عالم البيانات الذي تم افتتاحه في أكتوبر ونوفمبر 2020.
توجد حدود واضحة بين تخصصات عالم البيانات ومحلل البيانات ومهندس البيانات فقط لشركات تكنولوجيا المعلومات والشركات الكبيرة ذات أقسام تكنولوجيا المعلومات الكبيرة. لذلك ، غالبًا ما تأتي الوظائف الشاغرة لعلماء البيانات عبر مهام أكثر ملاءمة لمحلل أو مهندس بيانات.
أثناء تحليل الوظائف الشاغرة ، حددنا عددًا من المهارات والقدرات التي يطلبها أصحاب العمل غالبًا من الباحثين عن عمل.
أولاً ، لنتعامل مع المهارات الصعبة
مهارات عالية في الرياضيات. الرياضيات العليا ونظرية الاحتمالات والإحصاءات الرياضية والتطبيقية أمر لا بد منه لمحلل البيانات الضخمة. تشير أكثر من 60٪ من الوظائف الشاغرة بشكل مباشر إلى الحاجة إلى إعداد رياضي جيد أو تتطلب درجة البكالوريوس أو الماجستير من إحدى الجامعات في الرياضيات أو الهندسة أو تكنولوجيا المعلومات.
Python والمكتبات لتحليل البيانات والتعلم الآلي . تم إدراج Python في 81٪ من الوظائف. أيضًا ، غالبًا ما يطلب أصحاب العمل معرفة المكتبات الخاصة: TensorFlow و Keras و PyTorch و LightGBM و NumPy و SciPy و Pandas و sklearn.
في حوالي ثلث الوظائف الشاغرة ، يشير أصحاب العمل إلى معرفتهم بلغة Python و / أو R. ولكن نادرًا ما يتم طلب R (بدون Python) - فقط 12 وظيفة شاغرة من أصل 400. لغات البرمجة الأخرى مطلوبة في حوالي 3٪ من الحالات.
SQL . قواعد البيانات هي العمود الفقري لل DS. لذلك ، هناك حاجة إلى مهارات في العمل مع قواعد البيانات العلائقية في أكثر من 73٪ من الوظائف الشاغرة. قواعد بيانات NoSQL أقل شيوعًا - فهي مطلوبة في أقل من 10٪ من الوقت.
يقف Excel وحده. على الرغم من عدم تضمينها في مجموعة المهارات المطلوبة ، إلا أن بعض الشركات تبني تحليلات البيانات فيها. لماذا هذا غير واضح. ربما يخلطون فقط بين وظائف محلل البيانات وعالم البيانات.
أنظمة تصور البيانات... كعالم بيانات ، من المهم ليس فقط إنشاء نماذج العمل والتنبؤات ، ولكن أيضًا لتكون قادرًا على تقديم ذلك للإدارة. وهو مرغوب فيه بطريقة واضحة وبسيطة. تشير معظم الشركات (55٪) ببساطة إلى "أنظمة تصور البيانات" - بالنسبة لهم ، ليس من المهم على الإطلاق أي منها يمتلك مقدم الطلب. ولكن من بين الأكثر شيوعًا ثلاثة فقط - Tableau و Metabase و Power BI.
التعلم الآلي والتعلم العميق . التعلم الآلي والتعلم العميق مهمان. تؤكد ما يقرب من 40٪ من الشركات بشكل منفصل أن مقدم الطلب يحتاج إلى فهم كيف يعمل كل شيء بشكل عام على الأقل وكيفية استخدامه في الأعمال التجارية.
تشير العديد من الشركات إلى الحاجة إلى معرفة اللغة الإنجليزية التقنيةبمستوى لا يقل عن متوسط. غالبًا ما تكون مهارات المحادثة غير مطلوبة ، ولكن سيتعين عليك قراءة الوثائق الفنية. علاوة على ذلك ، يتم نشر جميع التطورات الجديدة تقريبًا في علوم البيانات باللغة الإنجليزية ، لذلك تحتاج إلى فهمها على الأقل في المستوى المتوسط.
من حيث المهارات الصعبة بشكل عام ، هذا كل شيء. حسنًا ، أو كل شيء تقريبًا ، لأنه توجد خيارات أخرى في أقل من 10٪ من الوظائف الشاغرة.
المهارات اللينة
بشكل عام ، هم متوقعون تمامًا. فيما يلي أكثرها شيوعًا التي تطلبها الشركات:
- العقل التحليلي
- مهارات اتصال عالية.
- القدرة على المبادرة.
- الاهتمام بالتفاصيل ؛
- المسؤولية والاستقلالية ؛
- تعدد المهام.
راتب ومزايا عالم البيانات
الآن الشيء الأكثر إثارة هو الراتب والمكافآت. اعتبارًا من 11/13/2020 ، تم فتح 325 وظيفة شاغرة في روسيا لمنصب عالم البيانات. ومن بين هؤلاء 175 في موسكو (54٪) ، 54 في سانت بطرسبرغ (16٪). يتم توزيع نسبة 30٪ المتبقية بالتساوي تقريبًا عبر المراكز الإقليمية.
مهم! تقدم العديد من الشركات العمل عن بعد مع الموظفين. في بيئة الحجر الصحي ، هذا مفيد. أي ، إذا كنت ترغب في ذلك ، يمكنك بسهولة العثور على وظيفة شاغرة لعالم بيانات مبتدئ في موسكو ، ولكن في نفس الوقت في فورونيج أو تفير.
غالبًا ما تكون هناك حاجة إلى متخصصين حقيقيين ومتوسطين وكبار في وضع عدم الاتصال. يتلقون مستوى أكبر من المسؤولية ، وهذا هو السبب في أن الشركات لا تزال تفضل العمل معهم في المكتب.
تم الإعلان عن الغالبية العظمى من الوظائف الشاغرة من قبل شركات تكنولوجيا المعلومات (78٪). هناك حاجة أيضًا إلى علماء البيانات في القطاع المصرفي (10٪) والمشاريع التعليمية (8٪). لا تشغل بقية الصناعات أكثر من 4٪ من الوظائف الشاغرة.
المشكلة الرئيسية في العينة هي أن عددًا صغيرًا جدًا من الشركات يشير إلى شريحة الرواتب. أو على الأقل توجيه مقدم الطلب بطريقة ما إلى مستوى التعويض المادي.
فقط 20٪ من الشركات تشير صراحة إلى مستوى الرواتب. والباقي يكتفون بعبارات غامضة مثل "الراتب في السوق" أو "نوقش في مقابلة".
في الوظائف الشاغرة ، يكون مستوى الأجور لائقًا جدًا. في موسكو ، يمكن للمتخصص الذي يتمتع بخبرة عامين تقريبًا في DS الاعتماد على متوسط راتب يبلغ حوالي 200000.
يمكن لكبير علماء البيانات الذي يتمتع بخبرة لا تقل عن 5 سنوات ومجموعة كبيرة من الكفاءات في الشركات الكبيرة أن يتلقى ما يصل إلى 500000 روبل شهريًا. وهي ليست مزحة. هناك مثل هذه الوظائف الشاغرة ويتم توظيف الناس لها تمامًا.
يمكن لأي شاب صغير ليس لديه خبرة أو لديه خبرة تصل إلى عام أن يعتمد على راتب يصل إلى 100،000. كما أن
الفوائد الإضافية خطيرة للغاية. لن نأخذ في الاعتبار معيار "القهوة والشاي وملفات تعريف الارتباط" - فهي موجودة في كل مكان شاغر تقريبًا.
تقدم العديد من الشركات ساعات عمل مرنة بالإضافة إلى العمل عبر الإنترنت. كما أن إمكانية الحصول على مزيد من التدريب والتدريب المتقدم على حساب الشركة تحظى بشعبية أيضًا - توافق حوالي ثلث الشركات على دعم الموظف إذا كان يرغب في التطور في تخصصه.
المكافأة الأكثر قيمة ، في رأينا ، هي VHI. تقدم جميع الشركات الكبرى تقريبًا تأمينًا صحيًا كاملاً ، والعديد منها يشمل أيضًا طب الأسنان. إن أدوية موسكو باهظة الثمن ، لذا فإن العلاج تحت التأمين في العيادات الجيدة يعد مكافأة كبيرة لموظفي الشركة.
إن مستوى الرواتب في سانت بطرسبرغ متأخر قليلاً عن مستوى موسكو. في العاصمة الشمالية ، يمكن لـ Junior Data Scientist الاعتماد على راتب قدره 45000 روبل أو أكثر. الحد الأقصى للمتخصص الذي ليس لديه خبرة أو لديه خبرة أقل من عام هو 90000 روبل. ومع ذلك ، لا يوجد سوى عدد قليل من هذه الوظائف الشاغرة.
في المتوسط ، يتلقى المتخصص الذي يتمتع بقاعدة معرفية عادية وخبرة لا تقل عن سنتين راتبًا يقارب 150000 روبل. لكن كبار علماء البيانات وقادة الفرق يمثلون فئة منفصلة. الراتب هناك هو نفسه كما هو الحال في موسكو - ما يصل إلى 500000 روبل في الشهر.
المزايا الإضافية هي نفسها الموجودة في موسكو تقريبًا ، باستثناء أن عددًا أقل بكثير من الشركات يقدم تأمينًا طبيًا كاملاً. على الرغم من كونها ذاتية بحتة - هناك المزيد من المكافآت غير التافهة والمثيرة للاهتمام.
يقدم البعض دورة رمي السهام يوميًا في وقت الغداء ، والبعض الآخر يقدم PlayStation ، والبعض الآخر يقدم ترفيهًا جماعيًا وتكوين فريق متنوع.
الوضع في مناطق أخرى من روسيا أسوأ بكثير. ومستوى الرواتب يختلف بشكل لافت للنظر عن موسكو وحتى عن سان بطرسبرج.
يمكن للمتخصص عديم الخبرة الاعتماد على راتب يتراوح بين 20000 و 40000 روبل. علاوة على ذلك ، في مثل هذه الوظائف الشاغرة ، تكون حدود المهن غير واضحة للغاية. في كثير من الأحيان ، تحت اسم "عالم البيانات" الشاغر ، يبحثون عن محلل يقوم بتحليل جميع البيانات في الشركة مرة واحدة. حتى أن بعض الموارد البشرية تمكنوا من الإعلان عن وظائف شاغرة مثل "Python Developer - Data Scientist". نوع من "جاك لجميع الصفقات" في التحليلات ، وليس فقط.
بشكل عام ، يمكن للمتخصص ذي الخبرة الاعتماد على راتب يتراوح بين 100،000 و 120،000 روبل. الحد الأقصى للمعدل في المراكز الإقليمية هو 180.000 روبل. وهناك بالفعل عدد قليل من هذه الوظائف الشاغرة.
من أين أتيت إلى المهنة وأين تنمو تحليلات البيانات
يحتاج عالم البيانات حقًا إلى تدريب جيد في الرياضيات. إنه يعمل بنماذج رياضية معقدة ، لذا يجب أن يكون مطلوبًا على الأقل مستوى متوسط من الرياضيات العليا ونظرية الاحتمالات والإحصاء.
هذا هو أحد الأسباب الرئيسية وراء دخول قلة من الناس إلى مجال علم البيانات من البداية. من الممكن تحسين الأساس الرياضي الضروري حتى بدون التحضير للجامعة ، لكنه صعب.
في كثير من الأحيان ، يترك Data Science تحليلات البيانات. محلل البيانات لديه بالفعل تقريبا جميع الكفاءات اللازمة والمعرفة بالأدوات الخاصة. يحتاج فقط إلى تعلم الرياضيات والمزيد من المجالات التطبيقية مثل التعلم الآلي والتعلم العميق.
الطريق إلى Data Science مفتوح أيضًا لمطوري Python. تتطلب معظم الشركات معرفة لغة Python كلغة برمجة للتحليلات. إذا كان لديك أي خلفية رياضية ومعرفة بـ SQL ، فلا بأس بذلك.
الآن مجال علم البيانات بأكمله في مرحلة النمو النشط ، وبالتالي فإن الآفاق ممتازة. يمكن أن ينمو المحترف رفيع المستوى رأسياً وأفقياً. وهذا يعني أنه يمكنك أن تصبح رئيسًا لقسم علوم البيانات ، وهو في الواقع نائب رئيس الشركة - تأثيره على التخطيط الاستراتيجي لجميع الأنشطة هو ببساطة هائل. أو يمكنك تجربة نفسك في أي فرع آخر من التحليلات تقريبًا - تحليلات الأعمال وتحليلات المنتجات وتحليلات البرامج وتحليلات النظام.
يعود بعض علماء البيانات إلى تطوير Python ، لكن ليس هناك الكثير. يمكنك تجربة خيارات أكثر إثارة للاهتمام - على سبيل المثال ، بنية ذكاء اصطناعي لألعاب الكمبيوتر. هناك فرص كافية - تحقق من ذلك بنفسك:
المزيد من الدورات