Data Scientist: Портрет на фоне данных

14.09.2020

Если перед вами стоит задача выбрать интересную современную профессию, которая даст возможность приложить свои силы в самых разнообразных направлениях, стоит посмотреть в сторону работы с данными. В течение последних нескольких лет спрос на специалистов по машинному обучению и анализу данных стремительно растет. И, несмотря на заметный спад активности работодателей в первом полугодии 2020 года в связи с коронакризисом, дата-специалисты сегодня в числе самых востребованных на рынке труда.

Это подтверждают результаты исследования, проведенного Академией больших данных MADE от Mail.ru Group и платформой онлайн-рекрутинга hh.ru. Эксперты, проанализировав тысячи резюме и вакансий, составили портреты российских специалистов по анализу данных (Data Science) и машинному обучению (Machine Learning). Давайте посмотрим, как меняется спрос на таких профессионалов, где они живут, что умеют и чего от них ждут.

Дата-cпециалисты: днем с огнем

Спрос на специалистов в области Data Science не просто растет, а взлетает. К 2019 году вакансий в области анализа данных стало почти в десять раз больше, чем в 2015 году, а в области машинного обучения — в 7 раз больше. По сравнению с 2018 годом, число вакансий специалистов по анализу данных увеличилось на 40% и по машинному обучению — на 30%.

В первую очередь дата-профессионалов ждут в сфере информационных технологий, в интернет-бизнесе и в компаниях, занимающихся системной интеграцией. Совсем не намного отстают от них и технологически развитые банки, активно ищут таких сотрудников представители сферы корпоративных услуг, рекламной индустрии и торговых сетей. На ИТ-компании приходится 38% открытых вакансий Data Science, на компании из финансового 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 размещают компании из финансового сектора (10% вакансий) и сферы услуг для бизнеса (9%). Примечательно, что спрос на «дата-саейнтистов» со стороны социальной сферы в результатах данного исследования не виден — вероятно, он еще зреет. В то же время профессионалов в области машинного обучения уже ждут в образовательных учреждениях, на которые приходится 3% опубликованных вакансий. Эксперты, опрошенные проектом Dobrodata, высказали немного другую точку зрения – спрос есть, и значительный; а вот утвержденные ранее штатные расписания организаций социальной сферы отстают — они «не знают» о сверхновой профессии и по старинке предусматривают найм ИТ-специалистов и программистов широкого профиля.

Осознав потенциал Big Data и почувствовав тенденции кадрового рынка, молодые люди начали интенсивно осваивать дисциплины по работе с данными. С июля 2019-го по апрель 2020 года число резюме специалистов по анализу данных и машинному обучению увеличилось на 33%.

Что нужно работодателям

Базовый навык, который требуется от кандидатов на позиции исследователей данных, — владение языком программирования Python. Это условие встречается в 45% вакансий специалистов по анализу данных и в половине вакансий в области машинного обучения, а на позициях начального уровня — еще чаще.

Кроме того, работодатели хотят, чтобы специалисты по анализу данных знали SQL, владели интеллектуальным анализом данных (Data Mining), математической статистикой и умели работать с большими данными.

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

Молодым людям сегодня не слишком сложно набрать необходимый набор компетенций, благо возможностей сделать это, в том числе дистанционно, — море.

Что умеют кандидаты

Ситуация на кадровом рынке в целом сбалансирована: предложение соответствует спросу. В числе самых распространенных компетенций специалистов Data Science — владение Python, SQL, анализом данных, Git и Linux. Причем первые четыре навыка практически одинаково часто встречаются в резюме кандидатов любого уровня. А опытных специалистов отличают развитые навыки анализа данных, в том числе интеллектуального — Data Analysis и Data Mining.

Специалистам по машинному обучению чаще всего присущи такие навыки, как владение Python (72%), SQL (34%), Git (34%), Linux (27%) и С++ (22%).

Центр тяжести — в мегаполисах

Основной спрос и предложение, конечно, сосредоточены в столицах: Москва и Санкт-Петербург — лидеры как по числу вакансий, так и по количеству резюме в области Data Science. На Москву приходится 65% всех вакансий специалистов по анализу данных и половина вакансий специалистов в области машинного обучения.

На втором месте Санкт-Петербург: 15% всех вакансий специалистов в сфере анализа данных и 18% вакансий в области машинного обучения. Между тем больше половины соискателей тоже живут в Москве: 63% специалистов по анализу данных и 53% специалистов по машинному обучению. Жители Северной столицы опубликовали 16 и 19% таких резюме соответственно.

Запросы на дата-кадры заметны в Нижегородской, Новосибирской, Свердловской областях, Татарстане. Что касается соискателей, то, помимо жителей этих регионов, активно ищут работу также специалисты из Московской области. При столь неравномерном распределении кадров молодежь из регионов до недавнего времени могла получить интересную работу, лишь переехав в мегаполис; однако тотальная самоизоляция нынешней весны кардинально изменила представления работодателей относительно географии кадрового поиска. «Работа мечты» для «айтишника», в том числе, для дата-специалиста, теперь стала гораздо доступнее — надо просто выбрать одно из подходящих предложений на «удаленке»; их количество увеличивается буквально с каждым днем.

Еще статьи

Борьба с бедностью: как помочь малоимущим, подскажут данные

«Умные» социальные проекты: от анализа бедности до азбуки Брайля

Добрые дела больших данных

Нет утечкам: нейросеть предупредит беду

По цифровому следу школьника

О доступе к данным замолвите слово