תעשיית ה-IT ההודית היא אחד התורמים המשמעותיים ביותר לכלכלה העולמית, ומגלגלת מיליארדי דולרים מדי שנה. וכאשר בשנת 2022, העולם עמד בפני שפל וזמנים כלכליים קשים שנגרמו על ידי גורמים שונים, תעשיית ה-IT ההודית יכלה לא רק לשרוד אלא לשגשג. תעשיית ה-IT היוותה 7.4% מהתמ"ג של הודו ב-FY22, והיא צפויה לתרום 10% לתמ"ג של הודו עד 2025. לכן בטוח לומר שתמיד יהיה ביקוש גדול לאנשי IT בהודו. אבל באיזה מסלול קריירה לבחור? אנחנו בטוחים שכבר שמעתם פעמים רבות שמדעי הנתונים ופיתוח תוכנה הם כישורי העתיד. למרות המצב הכלכלי, מספר ההשקעות במדעי נתונים ופיתוח תוכנה נותר זהה. יתר על כן, לשני פרופילי התפקיד הללו יש כמה מערכי מיומנויות נפוצות, כך שההחלטה אם לשים רגליים על הדלת כמדען נתונים או מפתח תוכנה הופכת להיות מסובכת. הבה נדון בשתי העמדות הללו בפירוט.
אנא שימו לב שלפי Indeed, הערים ההודיות המשתכרות הגבוהה ביותר עבור שתי המשרות הללו הן היידראבאד, צ'נאי, בנגלורו, מומבאי, פונה, גורגאון, נוידה וניו דלהי.
מי הם מדעני נתונים ומפתחי תוכנה? התפקידים והאחריות שלהם
מדעני נתונים הפכו למבוקשים מאוד בשנים האחרונות, כאשר טכנולוגיות ביג דאטה משתלבות ביותר ויותר ארגונים. מדעני נתונים הם אנשי מקצוע המשתמשים בשיטות מדעיות כדי לאסוף, לנתח ולפרש פלט מנתונים. הם גם אחראים ליצירת תוכניות ניתנות לפעולה בהתאם לתוצאות הנתונים. לכן, הם צריכים ליצור אלגוריתמים ומודלים של נתונים כדי לחזות תוצאות. מדעני נתונים צריכים גם לשתף פעולה באופן הדוק עם מנהיגים עסקיים כדי לעזור ביעדי החברה ולזהות אסטרטגיות מונעות נתונים להשגת יעדים אלו. החובות והאחריות הנפוצות של מדעני נתונים כוללים:- זיהוי מקורות נתונים רלוונטיים לצרכים עסקיים והפקת נתונים שימושיים מהם.
- פריסת כלי נתונים כגון Python, R, SAS או SQL.
- שימוש בכלי ML לבחירת התכונות הנדרשות; ליצור ולמטב מסווגים.
- איסוף נתונים מובנים ולא מובנים וביצוע העיבוד המקדים שלהם.
- מקורות נתונים חסרים.
- שיפור תהליכי איסוף הנתונים.
- ארגון נתונים לפורמטים שמיש.
- יצירת מודלים חזויים.
- פיתוח אלגוריתמי ML.
- שיפור תהליך איסוף הנתונים.
- עיבוד, ניקוי ואימות נתונים.
- ניתוח נתונים כדי למצוא דפוסים ופתרונות.
- הקמת תשתית נתונים.
- פיתוח, הטמעה ותחזוקה של מסדי נתונים.
- הערכת איכות הנתונים.
- הפקת מידע ותובנות ממערכי נתונים וזיהוי מגמות ודפוסים.
- יצירת הדמיות של נתונים.
- הכנת דוחות ברורים לצוותי הנהלה ופרויקטים.
- הפקת קוד נקי ויעיל בהתאם לצרכי הלקוח.
- אימות, בדיקה ופריסה של תוכנות ומערכות.
- תיקון ושיפור תוכנות קיימות.
- עבודה עם מפתחים אחרים לעיצוב אלגוריתמים ותרשימי זרימה.
- שילוב רכיבי תוכנה ותוכניות צד שלישי.
- פתרון תקלות, איתור באגים ושדרוג התוכנה.
- המלצה וביצוע שיפורים.
- יצירת תיעוד טכני.
- תקשורת עם לקוחות והבנת הצרכים שלהם.
- עבודה בצוות.
המיומנויות עבור מדעני נתונים ומפתחי תוכנה
מומחים אלה זקוקים לשני סוגים של מיומנויות חיוניות - טכניות ולא טכניות (הנקראות גם מיומנויות קשות ורכות). כמה מהכישורים החשובים ביותר של מדעני נתונים טכניים הם:- ידע טוב בניתוח סטטיסטי ומחשוב.
- מיומנות בלמידת מכונה.
- ידע בלמידה עמוקה, הסתברות וסטטיסטיקה.
- עיבוד נפחי נתונים גדולים.
- נתונים להדמיה.
- ריבית נתונים.
- מָתֵימָטִיקָה.
- ידע מוצק בתכנות.
- סטָטִיסטִיקָה.
- ביג דאטה.
- יסודות הבינה המלאכותית יהיו בונוס.
- ידע רב בשפת תכנות ומסגרת אחת לפחות.
- מתמטיקה וניתוח נתונים.
- פתרון בעיות.
- מבנה נתונים ואלגוריתמים.
- בקרת מקור.
- DevOps.
- יכולת עבודה עם מסדי נתונים שונים.
- Git.
- סביבת פיתוח משולבת.
- שיטות פיתוח זריזות וסקרום.
- מחזור החיים של פיתוח תוכנה.
- מיומנות בכלים לאיתור באגים ובדיקות תוכנה.
- פתיחות ויכולת הסתגלות.
- חשיבה ביקורתית.
- יכולות אנליטיות ואסטרטגיות טובות.
- סבלנות.
- יְצִירָתִיוּת.
- אֵמוּן.
- מוטיבציה פנימית.
- עבודת צוות ושיתוף פעולה.
GO TO FULL VERSION