company_banner

Портрет российского специалиста Data Science от MADE и hh.ru

    16 июля 2020 г. Академия больших данных MADE от Mail.ru Group и hh.ru составили портреты российских специалистов по анализу данных (Data Science) и машинному обучению (Machine Learning). Аналитики выяснили, где они живут и что умеют — а также чего ждут от них работодатели и как меняется спрос на таких профессионалов.

    Академия MADE и HeadHunter проводят исследование уже второй год подряд. На этот раз эксперты проанализировали 10 500 резюме и 8100 вакансий.





    Спрос на специалистов Data Science постоянно растет


    Специалисты по анализу данных — одни из самых востребованных на рынке. В 2019 году вакансий в области анализа данных стало больше в 9,6 раза, а в области машинного обучения – в 7,2 раза, чем в 2015 году. Если сравнивать с 2018 годом, количество вакансий специалистов по анализу данных увеличилось в 1,4 раза, по машинному обучению – в 1,3 раза.



    IT, финансы, B2B — три главных сферы для специалистов по анализу данных


    Активнее других специалистов по большим данным ищут IT-компании (на их долю приходится больше трети – 38% – открытых вакансий), компании из финансового сектора (29% вакансий), а также из сферы услуг для бизнеса (9% вакансий).



    Такая же ситуация и в сфере машинного обучения. Но здесь перевес в пользу IT-компаний еще очевиднее – они публикуют 55% вакансий на рынке. Каждую десятую вакансию размещают компании из финансового сектора (10% вакансий) и сферы услуг для бизнеса (9%).



    С июля 2019 года по апрель 2020 года резюме специалистов по анализу данных и машинному обучению стало больше на 33%. Первые в среднем размещают 246 резюме в месяц, вторые – 47.



    Чего ждут работодатели


    Самый популярный навык — владение Python. Это требование встречается в 45% вакансий специалистов по анализу данных и в половине (51%) вакансий в области машинного обучения.
    Также работодатели хотят, чтобы специалисты по анализу данных знали SQL (23%), владели интеллектуальным анализом данных (Data Mining) (19%), математической статистикой (11%) и умели работать с большими данными (10%).



    Работодатели, которые ищут специалистов по машинному обучению, наряду со знанием Python ожидают, что кандидат будет владеть C++ (18%), SQL (15%), алгоритмами машинного обучения (13%) и Linux (11%).



    Что умеют соискатели


    В целом, предложение на рынке Data Science соответствует спросу. Среди самых распространенных навыков специалистов по анализу данных – владение Python (77%), SQL (48%), анализом данных (45%), Git (28%) и Linux (21%). При этом владение Python, SQL и Git – навыки, которые практически одинаково часто встречаются в резюме специалистов любого уровня. Опытных специалистов отличают развитые навыки анализа данных, в том числе интеллектуального (Data Analysis и Data Mining).



    Хотите освоить машинное обучение или повысить свою квалификацию? Набор в Академию больших данных MADE ещё продолжается. Обучение бесплатное, но нужно пройти вступительные испытания. Записывайтесь по ссылке.
    Mail.ru Group
    Строим Интернет

    Комментарии 4

      +1
      Любопытная статистика. Расскажите пожалуйста, почему одни и те же вакансии по Data Science от одних и тех же компаний по несколько лет висят? Как будто не нанимают никого, либо постоянно сотрудников меняют. И всё это притом что Яндексовский ШАД выпустил уже больше 500 специалистов с 2013 года, плюс ВШЭ, ФизТех, МГУ, питерские ВУЗы тоже сколько-то спецов выпустили…
        0
        Ссылка на запись не рабочая.
          0
          Спасибо, починили.
          0
          На этот раз эксперты проанализировали 10 500 резюме и 8100 вакансий.
          Странное соотношение резюме и вакансий и странно большие цифры того и другого.

          Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

          Самое читаемое