מתחמם, חם, רותח: חמשת התפקידים החמים ביותר בעולם הדאטה

29 ביוני 2023

עולם הדאטה הוא גדול וסבוך. כולם רוצים להגיע לטופ – אבל איך עושים את זה?
אפרים גולדין, מנכ"ל G Stat חושף מה הן חמשת המשרות הנחשקות ביותר כיום בעולמות הדאטה, ואיך תגיעו אליהן.

תחילה בואו נדבר על מה שהופך משרה למבוקשת. לרוב יהיה מדובר בתפקיד עם דרישות גבוהות והיצע נמוך של אנשים שמתאימים לביצועו. והמשכורות? מטפסות יחד עם הביקוש.

נתחיל מהבסיס של עולם האנליזה. בתחום ה-BI ישנם שני מקצועות המערבים יצירת תשתיות המאפשרות להעביר את המידע בדו"חות ודשבורדים לאנשים בארגון – כך שיוכלו לראות את הדאטה בצורה ויזואלית לטובת העבודה שלהם:

מפתח דשבורדים

טווחי שכר לאנשים עם מעל 3 שנות ניסיון בתחום: 19000-30000

לתפקיד זה, לא חייבים לדעת SQL או להיות בעלי כישורים טכניים מורכבים במיוחד. תפקיד מפתח דשבורדים, כשמו כן הוא: לפתח דשבורדים למנהלים. העבודה נעשית בעזרת תוכנות 'drag and drop', הצורך העיקרי בתפקיד הוא הבנה עסקית טובה.

לתפקיד זה אפשר להגיע מכל תחום, כל עוד למועמד יכולת טכנולוגית והבנה טובה של Excel. התפקיד נחשב התחלתי בתחום האנליזה, הדרישה להבנה עסקית לצד יכולות טכניות, יוצרת צורך גיוסי מורכב למדי.הכלים הנפוצים ביותר בתחום זה הם Power BI, Tableau ו-Qlik.

BI Devloper

טווחי שכר לאנשים עם מעל ל – 3 שנות ניסיון בתחום: 22000-35000
גם כאן העבודה נעשית מול תשתיות דאטה  מוכנות, אבל יש צורך לבצע עיבודים ב-SQL או python. לתפקיד זה יכול להתקבל כל מי שיש לו ידע והבנה ב-SQL. מובן שרצוי גם ידע ב python ו/ או שפת תכנות נוספת. גם במקרה זה מדובר באנשים שיכולים להגיע מכל התחומים – למשל כלכלנים. ברוב המוסדות לומדים היום SQL. גם אנשים שעשו הסבה מקצועית ולמדו בקורס SQL וPython, יכולים להתגייס לתפקידים אלו.  זהו תפקיד ג'וניור שממנו מכוונים להתפתח.

נמשיך עם עולם הדאטה פרופר, ונעלה ברצף התפקידים מההתחלתיים יותר אל אלו שמדורגים גבוה בסולם.

Data Analyst

טווחי שכר לאנשים עם מעל 3 שנות ניסיון בתחום: 20000-35000

מדובר במומחים עיבדי נתונים. זהו תפקיד התחלתי , שמצריך שליטה ב-SQL וPython. תפקיד  Data Analyst הוא לקבל משימות תחקור מגורמים עסקיים של הדאטה. הוא צריך לדעת להוציא את התובנות מתוך הדאטה ללא שימוש ב-Machine Learning או BI.

בשנים האחרונות קיים ביקוש גדול לתמיכה שוטפת בעבודה מול מקורות הנתונים, זהו תפקיד מאוד מבוקש. רוב הארגונים צריכים בכל מחלקה Data Analyst – אדם המתמחה בגישה לנתונים ויכול לתת מענה לשאלות שוטפות בנושאי נתונים.

לתפקיד התחלתי צריך אוריינטציה טכנולוגית (sql,python), הבנה עסקית,יכולות אנליטיות. המועמדים מגיעים בעיקר מ – תעשייה וניהול, סטטיסטיקה, כלכלה, ראיית חשבון. בנוסף ישנם קורסים טכנולוגיים שמכשירים דאטה אנליסטיים. ישנם אנשים שבוחרים להישאר בתפקיד זה 20 שנה ומעלה, וישנם  אנשים שיבחרו לעבור לשלב הבא.

Citizen Data Scientist

במסגרת תפקיד זה נעשה שימוש בכלי תוכנה כמו פייתון או MLOPS. ה-Citizen Data Scientist הוא לא מומחה באלגוריתמיקה, אבל הוא בהחלט מבין איך מפתחים מודלים לניבוי ויכול לעשות את זה באמצעות כלים שונים. מדובר  ב-Data Scientist בלי תואר בתחום והבנה מתמטית מעמיקה של האלגורתמים.

מודלי ניבוי ניתן ליצור גם בלי כתיבת קוד, ה-Citizen Data Scientist מכיר היטב את תהליך העבודה. הוא יכול לעשות שימוש בספריות של פייתון או לעבוד באמצעות תוכנות של MLOPS. אנשים שהיו בעבר Data Analysts ורוצים להתקדם, יכולים להגיע לתפקיד זה. 

בטופ נמצא ה-Data Scientist. מדובר באדם שלמד תואר ראשון או שני ולעיתים גם שלישי . המועמדים מגיעים בעיקר ממקצועות  מדעי המחשב, המתמטיקה, סטטיסטיקה . כאן תמצאו אנשים ברמה טכנית ומתמטית גבוהה מאוד.זהו תחום מבוקש ביותר,רמות השכר גבוהות ביותר. אחוז מאוד קטן של מועמדים מצליחים להגיע לתפקיד זה. בשביל לפתור את בעיית המחסור והעלויות נולד תפקיד ה- Citizen.

באותה הרמה נמצא גם ה-Data Engineer.

טווחי שכר לאנשים עם מעל 3 שנות ניסיון בתחום: 25000+ תלוי ניסיון

מדובר בתפקיד שנולד בשנים האחרונות, והפך למבוקש מאוד, מאחר וקשה מאוד למצוא אנשים עם ניסיון בתחום.הוא התומך במומחים האחרים שיפתחו ויישמו מודלים, שיביאו ערך מתוך הדאטה. בעצם, התפוצצות הביג דאטה היא שיצרה צורך בתפקיד הזה.

 ה-Data Engineer אחראים לייצר תשתיות  דאטה עבור מומחי הידע. אלו מבצעים אנליזה ובונים מודלים על התשתיות המדוברות.

חלק נוסף בתפקיד של ה Data Engineer הוא העברה לייצור. לאחר פיתוח המודלים מעברים אותם לאחריות החטיבות /מחלקות הטכנולוגיות להרצות אוטומטיות. את המעבר להרצות אוטומיות מבצעים ה Data Engineer .

תפקיד ה-Data Engineer מהווה את הבסיס בתחום. הוא נותן גישה לנתונים ויכולת לתרגם תוצרים לאנליזה. בעבר, מומחי דאטה היו צריכים להתעסק בתשתית שה-Data Engineer מייצר כיום. מצד אחד, היה בזה יתרון כי הם הכירו את התשתית, מאידך יש פה בזבוז זמן ויכולת . מה נדרש היום מ-Data Engineer טוב ?היכרות  של כל טכנולוגיית בסיסי הנתונים, יכולת לבצע תהליכי ETL – העברת נתונים מסביבה אחת לשניה, היכרות עם סביבות ענן חדשות. הוא צריך לדעת לחבר נתונים מסביבות שונות לתשתית אחידה, לתחזק את התשתיות האלו ולדעת לפקח עליהן ולנהל אותן באופן שוטף. לכן הוא קריטי בעולם החדש.

אז איך מגיעים לתפקיד הזה?

יש תכניות במוסדות אקדמיים וקורסים של חברות שונות. ברוב המקרים מדובר באנשים שבאו ממדעי המחשב או מתחום הנדסה התעשיה והניהול והתמחו בדאטה תוך כדי עבודה. חלקם התחילו בבסיסי נתונים והבנה של SQL והתפתחו משם.

בעתיד הקרוב ודאי נראה במוסדות האקדמיים יותר תכניות שמכשירות למקצוע הזה.

שני התפקידים האחרונים יכולים להתקדם לדרג ניהולי, אך לא כולם רוצים לעשות זאת. מדובר בתפקידים עם רמה גבוהה של יוקרה ושכר בהתאם.

מובן שבכל התפקידים שפירטנו נמצאים אנשים משכילים ומוכשרים מאוד, ולכל אחד מהם יש ערך עצום בפני עצמו. מה בכל זאת מתאים לכם אישית? הכל עניין של נטייה אישית שלכם  ותגמול.

שתף את המאמר ב -