Wpis z mikrobloga

#anonimowemirkowyznania
Jeżeli nie myślę stricte o #programowanie, a bardziej o data science/BI itp. sektorach, to na co iść najlepiej? Na informatykę, po której pracę bardzo łatwo znaleźć, ale na studiach nie poznaje się aż tak bardzo baz danych co matematyki i programowania w różnych językach, czy może na finanse i rachunkowość albo controlling, po których pracę ciężej znaleźć i gorzej płatną, ale można nauczyć się więcej jeżeli chodzi o dane, ekonometrię itp.? #data #fir #informatyka #pracait #bi #studbaza #studia

Kliknij tutaj, aby odpowiedzieć w tym wątku anonimowo
Kliknij tutaj, aby wysłać OPowi anonimową wiadomość prywatną
ID: #612b881e9e7350000b9305e1
Post dodany za pomocą skryptu AnonimoweMirkoWyznania ( https://mirkowyznania.eu ) Zaakceptował: LeVentLeCri
Przekaż darowiznę
  • 14
@AnonimoweMirkoWyznania: Do data science/BI musisz umieć programować aby korzystać z narzędzi (Spark, Puyhon, PowerBI i ich pogrzany query language). Na wielu politechnikach powstają kierunki jak Danologia (PWr) czy Data science (AGH) i są one ukierunkowane na pracę w takich dziedzinach. Ale pogadaj z ludźmi pracującymi w takich działkach jak wygląda ich wypłata, bo z tego co słyszałem to danolodzy delikatnie mniej zarabiają niż programiści np. frontu czy backendu na podobnym levelu.
@mackarr: Jestem inżynierem danych. Pracuje w dwóch językach - Python i Scala. Plus do tego masz znajomość rozwiązań chmurowych (AWS, GCP, Azure) kilku frameworków / bibliotek np: Spark, AirFlow, MLflow i części data science (algorytmy ML, trochę DL) inne metody MPP.

Ponad to masz jeszcze wszystko, co dotyczy zwykłych programistów - Git, inżynieria oprogramowania, wzorce.

Moja wypłata - 1.5x - 2x wypłata frontenda lub backenda.