⬇️ Нажмите здесь, чтобы узнать, как получить высокооплачиваемую должность инженера данных ПРЯМО СЕЙЧАС ⬇️ https://dataengineerinterviews.com/op...
Ищете подходящий курс по инженерии данных и у вас есть вопросы о смене карьеры, ожиданиях по зарплате и трудоустройстве? В этой прямой сессии вопросов и ответов Крис Гарзоне (генеральный директор Data Engineer Academy) ответит на реальные вопросы начинающих инженеров данных, менеджеров проектов, аналитиков данных и тех, кто меняет карьеру, о том, как пробиться на высокооплачиваемые должности в сфере данных в 2025 году.
Если вы изучаете курсы по инженерии данных, интересуетесь показателями трудоустройства или пытаетесь понять, можете ли вы перейти со своей текущей должности (программист, аналитик данных, здравоохранение, менеджер проектов) на должность инженера данных, эта сессия охватывает все, что вам нужно знать, прежде чем записываться на любой курс или буткемп по инженерии данных.
Дополнительные ресурсы:
Изучите Snowflake за 2 часа: • Learn Snowflake in 2 Hours| High Paying Sk...
Как успешно пройти собеседование по моделированию данных: • The Easiest Way to Ace the Data Modeling I...
Не дайте себя заменить ИИ: • Don’t Get Replaced By AI - Do This Instead...
Если вы новичок на моем канале, меня зовут Кристофер Гарзон. Я руковожу лучшей в стране Академией инженерии данных, где мы помогаем студентам перейти в инженерию данных из других профессий, связанных с данными, чтобы повысить свою зарплату.
Как я сюда попал…
В 18 лет я поступил в Бостонский колледж.
В 20 лет я тайком пробирался на занятия для аспирантов, чтобы изучать машинное обучение и науку о данных.
В 21 год я инвестировал в курс по анализу данных от своего наставника и перевел ему 3000 долларов, даже не встречаясь с ним лично.
В 22 года я получил свою первую работу аналитика данных в Amazon, зарабатывая 60 000 долларов в год.
В 24 года я стал инженером данных в Amazon, увеличив свою зарплату до 100 000 долларов, и начал инвестировать в несколько компаний, занимающихся анализом данных.
В 25 лет я перешел в стартап в качестве инженера данных и удвоил свой доход до 200 000 долларов в год.
В 26 лет я зарабатывал около 350 000 долларов в Lyft.
В 27 лет акции Lyft выросли, и моя общая компенсация достигла примерно 450 000 долларов. В том же году я запустил Академию инженерии данных.
Последние два с половиной года я работаю в Академии инженерии данных на полную ставку, помогая тысячам людей перейти в сферу инженерии данных и значительно увеличить свой потенциал заработка.
Всем профессионалам в области данных, которые усердно работают — ваш путь еще не закончен. Чем больше препятствий, тем интереснее история.
Помните, не соглашайтесь на следующую работу. Стремитесь к лучшей.
Крис
00:00:00 — От 60 000 долларов в Amazon до ~500 000 долларов в качестве инженера данных (моя история)
00:00:19 — О чем эта сессия вопросов и ответов и для кого она предназначена
00:00:33 — Почему большинство людей неправильно ищут работу в сфере технологий
00:00:52 — Что вы получите от просмотра этой сессии вопросов и ответов
00:01:01 — Начало сессии вопросов и ответов
00:01:10 — Менеджер проекта → TPM: как помогает Data Engineer Academy
00:02:20 — Чем на самом деле занимается TPM (подробное описание роли)
00:02:55 — Сроки трудоустройства: сколько времени это действительно занимает
00:04:02 — Объяснение показателей трудоустройства (кто добивается успеха и почему)
00:05:20 — Поддержка рабочих станций → Аналитик данных: персонализированная учебная программа
00:05:54 — Восполнение пробелов в навыках (SQL против Python) (и визуализация данных)
00:06:17 — Масштабирование заявок на работу и почему для этого требуются сотни
00:07:03 — Объяснение проектов: выбор и рекомендации с наибольшим эффектом
00:07:49 — Рассмотрение проблем доступа к Slack
00:08:59 — Соотношение наставник-студент
00:09:46 — Как люди достигают зарплаты в 400–600 тыс. долларов (США против Канады, визы, компенсация)
00:12:32 — Разбивка стоимости программы (10–50 тыс. долларов)
00:13:17 — Backend Dev → Data Engineer + Влияние ИИ на роли в работе с данными
00:14:18 — Запись на звонок и как команда помогает кандидатам
00:14:44 — Заменит ли ИИ аналитиков данных?
00:15:25 — Объяснение гарантии 20 собеседований
00:17:01 — Инженерия данных → ИИ: насколько велик разрыв?
00:18:06 — Объяснение пути, ориентированного исключительно на ИИ
00:18:43 — Отсутствие опыта работы с данными (здравоохранение): стоит ли выбирать эту профессию?
00:19:16 — Образ мышления, последовательность и почему большинство людей терпят неудачу
00:19:36 — Рынок труда в Нью-Йорке: удаленная работа, гибридный формат и работа в офисе
00:21:34 — DevOps / IT PM → Роли в области данных и ИИ
00:22:39 — Почему TPM в области данных — наиболее подходящая кросс-функциональная специализация
00:23:35 — Почему ИИ + аналитика — растущая ниша
00:26:34 — Как проверить, подходит ли вам инженерия данных
00:28:03 — Настоящее решение «поверьте в себя»
28:57 — Нача...
Информация по комментариям в разработке