Русский
Русский
English
Статистика
Реклама

Перевод Тренды в Data Scienсe 2020

image

Google Trends по запросу data science

Краткое изложение


  • По нашим оценкам, вакансии в advanced analytics насчитывают почти 1 миллион человек во всем мире, 291 тысяча из них в США.
  • За последние два года дефицит работ в области data science значительно сократился были наняты около 800 тысяч специалистов, однако на данный момент десятки вакансий так и остаются нетронутыми, причем подавляющее большинство из них в США.
  • Самый большой спрос на рабочих в области advanced analytics в области залива Сан- Франциско с самыми высокими зарплатами и самым большим количеством вакансий, за ней следуют крупные городские центры вроде Нью-Йорка, Бостона, Вашингтона и Сиэтла.
  • Средняя заработная плата по стране у data scientists остается выше $100,000 эта тенденция просматривается почти во всех штатах, удовлетворенность работой и престиж также остаются на высоком уровне.
  • Для подготовки специалистов в advanced analytics было создано больше ста образовательных программ.

image

Узнайте подробности, как получить востребованную профессию с нуля или Level Up по навыкам и зарплате, пройдя платные онлайн-курсы SkillFactory:




Вступление


Вот уже последние несколько лет data science является одним из самых ярких трендов в бизнесе. В 2012 году Harvard Business Review назвали работу data scientists самой сексуальной работой 21-го века. Многочисленные отчеты (1, 2, 3, 4) писали, что мир сталкивается с огромным дефицитом data scientists. Создавались буткемпы и университетские программы, чтобы решить вопросы, связанные с огромным спросом на навыки в этой области.

К advanced analytics мы относим всех, кто сам относит себя к data scientist, специалистам по машинному обучению или ИИ-исследователю.

Спрос и предложение data scientists май 2020


Общее число рабочих в области advanced analytics



На сегодняшний день в мире насчитывается чуть менее одного миллиона рабочих в области advanced analytics (см. раздел методологии ниже), из которых 290 тысяч или же примерно 30% приходится на Соединенные Штаты Америки. На данный момент численность data scientists значительно превосходит численность инженеров по машинному обучению и исследователей ИИ как в США, так и во всем мире, однако и инженеры, и исследователи являются новыми на рынке труда и в будущем могут значительно вырасти.

image

Сравнение общего числа продвинутых аналитиков в мире в разбивке по должности, май 2020 г.

Открытые и дефицитные вакансии


На сегодняшний день на LinkedIn открыты около 86 тысяч вакансий в сфере advanced analytics, большая часть (53.4 тысячи) приходится на США. Интересно отметить, что США представляет собой непропорционально большое число открытых вакансий (62%) по сравнению с долей рабочих в advanced analytics во всем мире (30%), хоть это и можно списать на ложную методологию сбора данных (см. раздел методологии ниже).

image

Количество открытых ролей advanced analytics по сравнению с общим числом профессиональных сотрудников advanced analytics

Мы можем использовать число открытых вакансий (по сравнению с количеством имеющихся сотрудников) в качестве приблизительного показателя, чтобы понять сколько всего работников недостает. Из приведенного ниже графика видно, что открытых вакансий по всему миру на 9% больше, чем непосредственно сотрудников, в то время как в США это число достигает примерно 18.7%.


Сокращение дефицита


Сегодня в США насчитывают примерно 53 тысячи свободных рабочих мест в области advanced analytics. Однако, в августе 2018 года LinkedIn опубликовал отчет на тот момент дефицит составлял около 151 тысячи рабочих мест. За последние два года дефицит значительно сократился по всему миру была нанята примерно 831 тысяча профессионалов в области advanced analytics (см. ниже).

image

Apteo оценивает общее количество продвинутых аналитиков с течением времени

image

Дефицит продвинутых аналитиков в 2018 году по сравнению с 2020 годом

Распределение открытых вакансий и недостаток рабочих по городам США


Общее число специалистов и вакансий


Никого не удивит, что наибольшая часть работников в advanced analytics находятся в районе залива Сан-Франциско примерно 45.7 тысяч человек, как и наибольшее количество открытых вакансий около 8 тысяч. На втором месте идет Нью-Йоркская агломерация около 38.8 тысяч сотрудников и 5.9 тысяч вакансий. На третьем месте район Большого Бостона 15.9 тысяч сотрудников и 3.3 тысячи вакансий.

Самая высокая доля на душу населения


На первом месте район залива Сан-Франциско 5.9 тысячи человек на миллион. На втором месте идет Сиэтл 4.3 тысячи на миллион, завершает Бостон 3.2 тысячи на миллион.

Наибольшая нехватка рабочей силы


Наибольший процент (39.2%) открытых вакансий в городе Вашингтон.

image

Расширенная аналитика сотрудников и вакансий по городам

image

Заработная плата и удовлетворенность работой в США



Заработная плата в этой сфере варьируется по всей Америке. Основываясь на данных из различных источников, мы подсчитали, что средняя зарплата специалистов достигает примерно $114,000 в год, что соответствует примерно $14,000 в районе залива Сан-Франциско.

В 2020 году работа в data science заняла третье место по Америке по версии Glassdoor (сразу после Front End Engineer и Java Developer). С 2016 по 2019 года data scientists занимали первое место.

image

Образовательные программы и требуемые навыки


Для удовлетворения потребностей в бизнесе появилось множество новых образовательных программ. На данный момент существует как минимум 79 буткемпов, 62 программы бакалавриата и 111 магистерских программ, ориентированных на data science. Ниже мы перечислим наиболее упоминаемые программные средства и навыки для специалистов в области advanced analytics

Top Tools


  • Python
  • SQL
  • R
  • Spark
  • Cloud
  • AWS
  • Java
  • Tensorflow


Top Skills


  • Machine Learning / Regression
  • Statistics
  • Research
  • Prediction
  • Visualization
  • Recommendation
  • Optimization
  • Deep Learning
  • Natural Language Processing


image

Образовательные программы

Вывод


Очевидно, что data science продолжает быть крайне востребованной и на сегодняшний день. В то время как мир, судя по всему, быстро удовлетворяет этот спрос, по-прежнему существует острая нехватка рабочих в области advanced analytics. Интересно то, что возникают и новые должности типа инженера по машинному обучению (machine learning engineer) или ИИ-исследователя (A.I. researcher), и вполне вероятно, что для них потребуются дополнительные сотрудники, поскольку все больше компаний работают над внутренним продвижением data science.

Рост количества должностей отражает растущее желание организаций и компаний использовать данные для более компетентных решений. Хоть организации и нанимают все больше людей, крайне маловероятно, что все, кроме самых престижных компаний, смогут нанять достаточное количество сотрудников для удовлетворения своих бизнес потребностей.

Методология


Расчет занятости и дефицита


Для идентификации data scientists и открытых вакансий в data science, мы провели поиск по ключевым словам на LinkedIn по трем наиболее распространенным названиям вакансий, которые мы ассоциируем с математической, инженерной и аналитической работой, в которой, по нашему мнению, и заключается работа data scientist при помощи премиум аккаунта генерального директора и соучредителя Apteo Шанифа Дханани. Названия вакансий следующие data scientist, инженер по машинному обучению и исследователь искусственного интеллекта.

Data scientist и инженер по машинному обучению также могут быть связаны с такими ключевыми словами как data science и инженер МО, поэтому для предотвращения двойного подсчета мы использовали бинарный поиск искали ровно один термин за раз, исключая все остальные термины. Например, мы соединили результаты из следующих двух запросов для поиска data scientists:

data science -data scientist -machine learning engineer -ml engineer -ai researcher and data scientist -data science -machine learning engineer -ml engineer -ai researcher

Поскольку LinkedIn отображает результаты только из своей расширенной сети, вполне вероятно, что результаты могут быть чуть более занижены по сравнению с реальными цифрами, однако мы считаем, что и эти цифры дают приблизительную оценку расчетных значений, которая может быть полезна при анализе рынка труда в области data science.

Источники информации:

  • Данные поиска работ на LinkedIn, полученные 1-го мая 2020 года.
  • Google (численность населения)



Расчет заработной платы


Единого правдивого источника для расчета заработной платы просто не существует. Правительство США, рекрутинговые компании и независимые отчеты публикуют разные значения о заработной плате advanced analytics. Для наших отчетов мы собрали как можно больше независимых значений как на государственном, так и на национальном уровне и использовали среднее значение.

Источники информации:




Рост занятости


Как и в случае с расчетом заработной платы, за последние годы имеется крайне мало информации о количестве сотрудников в advanced analytics. Используя множество различных источников, мы вычислили наилучшую оценку количества работников за каждый год. В некоторых случаях мы использовали внешние данные в качестве наших, в других мы делали вывод на основе кривой с использованием имеющихся у нас данных.

Источники информации:




Образовательные программы и требуемые навыки



Следует снова проговорить, что было сложно оценить образовательные программы. В каждом университете свое название для программы по data science, поэтому нам приходилось субъективно определять, какие программы включать в список, а какие исключать из него. Мы попытались отобрать те программы, основанные на математической строгости, вычислительной работе и аналитике. Мы исследовали различные отчеты и агрегаторы для сбора данных по университетским программам, а также различные буткемпы для определения суммарных показателей для 2020-го года.

Источники информации:


Читать еще


Источник: habr.com
К списку статей
Опубликовано: 26.06.2020 18:17:05
0

Сейчас читают

Комментариев (0)
Имя
Электронная почта

Блог компании skillfactory

Big data

Карьера в it-индустрии

Машинное обучение

Учебный процесс в it

Data science

Data analysis

Категории

Последние комментарии

© 2006-2020, personeltest.ru