Если перед вами стоит задачка избрать увлекательную современную профессию, которая даст возможность приложить свои силы в самых различных направлениях, стоит поглядеть в сторону работы с данными. В течение крайних пары лет спрос на профессионалов по машинному обучению и анализу данных быстро вырастает. И, невзирая на приметный спад активности работодателей в первом полугодии 2020 года в связи с коронакризисом, дата-специалисты сейчас в числе самых нужных на рынке труда.
Это подтверждают результаты исследования, проведенного Академией огромных данных MADE от Mail.ru Group и платформой онлайн-рекрутинга hh.ru. Специалисты, проанализировав тыщи резюме и вакансий, составили портреты русских профессионалов по анализу данных (Data Science) и машинному обучению (Machine Learning). Давайте поглядим, как изменяется спрос на таковых экспертов, где они живут, что могут и что от их ожидают.
Дата-cпециалисты: деньком с огнем
Спрос на профессионалов в области Data Science не попросту вырастает, а взмывает. К 2019 году вакансий в области анализа данных сделалось практически в 10 раз больше, чем в 2015 году, а в области машинного обучения — в 7 раз больше. По сопоставлению с 2018 годом, число вакансий профессионалов по анализу данных возросло на 40% и по машинному обучению — на 30%.
Сначала дата-профессионалов ожидают в сфере информационных технологий, в интернет-бизнесе и в компаниях, занимающихся системной интеграцией. Совершенно не намного отстают от их и технологически развитые банки, интенсивно отыскивают таковых служащих представители сферы корпоративных услуг, маркетинговой промышленности и торговых сетей. На ИТ-компании приходится 38% открытых вакансий Data Science, на компании из денежного сектора и сферы услуг для бизнеса — 29 и 9% соответственно.
В сфере машинного обучения перевес в сторону ИТ-компаний еще заметнее, они публикуют 55% всех вакансий на рынке. Каждую десятую вакансию располагают компании из денежного сектора (10% вакансий) и сферы услуг для бизнеса (9%). Броско, что спрос на «дата-саейнтистов» со стороны социальной сферы в результатах данного исследования не виден — возможно, он еще спеет. В то же время экспертов в области машинного обучения уже ожидают в образовательных учреждениях, на которые приходится 3% размещенных вакансий. Специалисты, опрошенные проектом Dobrodata, высказали мало другую точку зрения – спрос есть, и значимый; а вот утвержденные ранее штатные расписания организаций социальной сферы отстают — они «не знают» о сверхновой профессии и по старинке предугадывают найм ИТ-специалистов и программистов широкого профиля.
Поняв потенциал Big Data и почувствовав тенденции кадрового рынка, юные люди начали активно осваивать дисциплины по работе с данными. С июля 2019-го по апрель 2020 года число резюме профессионалов по анализу данных и машинному обучению возросло на 33%.
Что необходимо работодателям
Базисный навык, который требуется от кандидатов на позиции исследователей данных, — владение языком программирования Python. Это условие встречается в 45% вакансий профессионалов по анализу данных и в половине вакансий в области машинного обучения, а на позициях исходного уровня — еще почаще.
Не считая того, работодатели желают, чтоб спецы по анализу данных знали SQL, обладали умственным анализом данных (Data Mining), математической статистикой и умели работать с большенными данными.
Работодатели, которые отыскивают профессионалов по машинному обучению, ждут, что наряду со познанием Python кандидат будет обладать C++(18%), SQL (15%), разбираться в методах машинного обучения (13%) и знать Linux (11%).
Юным людям сейчас не очень трудно набрать нужный набор компетенций, благо способностей создать это, в том числе дистанционно, — море.
Что могут кандидаты
Ситуация на кадровом рынке в целом сбалансирована: предложение соответствует спросу. В числе самых всераспространенных компетенций профессионалов Data Science — владение Python, SQL, анализом данных, Git и Linux. При этом 1-ые четыре навыка фактически идиентично нередко встречаются в резюме кандидатов хоть какого уровня. А опытнейших профессионалов различают развитые способности анализа данных, в том числе умственного — Data Analysis и Data Mining.
Спецам по машинному обучению почаще всего присущи такие способности, как владение Python (72%), SQL (34%), Git (34%), Linux (27%) и С++ (22%).
Центр масс — в мегаполисах
Главный спрос и предложение, естественно, сосредоточены в столицах: Москва и Санкт-Петербург — фавориты как по числу вакансий, так и по количеству резюме в области Data Science. На Москву приходится 65% всех вакансий профессионалов по анализу данных и половина вакансий профессионалов в области машинного обучения.
На втором месте Санкт-Петербург: 15% всех вакансий профессионалов в сфере анализа данных и 18% вакансий в области машинного обучения. Меж тем больше половины соискателей тоже живут в Москве: 63% профессионалов по анализу данных и 53% профессионалов по машинному обучению. Обитатели Северной столицы выпустили 16 и 19% таковых резюме соответственно.
Запросы на дата-кадры приметны в Нижегородской, Новосибирской, Свердловской областях, Татарстане. Что касается соискателей, то, кроме обитателей этих регионов, интенсивно отыскивают работу также спецы из Столичной области. При настолько неравномерном распределении кадров молодежь из регионов до недавнешнего времени могла получить увлекательную работу, только переехав в крупный город; но полная самоизоляция сегодняшней весны абсолютно изменила представления работодателей относительно географии кадрового поиска. «Работа мечты» для «айтишника», в том числе, для дата-специалиста, сейчас стала еще доступнее — нужно просто избрать одно из пригодных предложений на «удаленке»; их количество возрастает практически с каждым деньком.
Источник: