Специализация

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).