16 июля 2020 г.
СДЕЛАНО Академия больших данных от Mail.ru Group и hh.ru составили портреты российских специалистов в области анализа данных (Data Science) и машинного обучения (Machine Learning).
Аналитики выяснили, где они живут и чем умеют, а также чего ждут от них работодатели и как меняется спрос на таких специалистов.
MADE Academy и HeadHunter проводят исследование второй год подряд. На этот раз эксперты проанализировали 10 500 резюме и 8100 вакансии.
Спрос на специалистов Data Science постоянно растет
Аналитики данных являются одними из самых востребованных на рынке.В 2019 году количество вакансий в сфере анализа данных увеличилось в 9,6 раз, а в области машинного обучения – 7,2 раз, чем в 2015 году.
По сравнению с 2018 годом количество вакансий специалистов по анализу данных выросло в 1,4 раза, специалистов по машинному обучению – в 1,3 раза.
IT, финансы, B2B — три основных направления для аналитиков данных
Активнее других специалистов ищут специалистов по большим данным ИТ-компании (на них приходится более трети – 38% – открытых вакансий), компании финансового сектора (29% вакансий), а также сферы бизнес-услуг (9% вакансий).
Аналогичная ситуация и в сфере машинного обучения.
Но здесь преимущество в пользу ИТ-компаний еще более очевидно – они публикуют 55% вакансий на рынке.
Каждую десятую вакансию размещают компании из финансового сектора (10% вакансий) и сферы деловых услуг (9%).
С июля 2019 года по апрель 2020 года резюме специалистов по анализу данных и машинному обучению увеличились на 33%.
На первую должность в среднем приходится 246 резюме в месяц, на вторую – 47. 
Чего ожидают работодатели?
Самый популярный навык — Python. Это требование встречается в 45% вакансий специалистов по обработке данных и половине (51%) вакансий в области машинного обучения.Работодатели также хотят, чтобы аналитики данных знали SQL (23%), интеллектуальный анализ данных (19%), математическую статистику (11%) и умели работать с большими данными (10%).
Работодатели, ищущие специалистов по машинному обучению, ожидают, что кандидат будет владеть C++ (18%), SQL (15%), алгоритмами машинного обучения (13%) и Linux (11%), а также знанием Python. 
Что могут сделать заявители
В целом предложение на рынке Data Science соответствует спросу.Наиболее распространенные навыки специалистов по данным включают Python (77%), SQL (48%), анализ данных (45%), Git (28%) и Linux (21%).
При этом владение Python, SQL и Git — это навыки, которые почти одинаково часто встречаются в резюме специалистов любого уровня.
Опытных специалистов отличают развитые навыки анализа данных, в том числе интеллектуального (Data Analysis and Data Mining).
Хотите освоить машинное обучение или улучшить свои навыки? Набор в Академию больших данных MADE все еще продолжается.
Обучение бесплатное, но необходимо пройти вступительное тестирование.
Зарегистрироваться связь .
Теги: #Машинное обучение #Исследования и прогнозы в ИТ #аналитика #машинное обучение #наука о данных #Интеллектуальный анализ данных #анализ данных #профессия #исследования рынка труда #специализация
-
Видео-Представитель В Интернете Для Вас
19 Oct, 24 -
О Первой Работе
19 Oct, 24 -
Wordpress Раздает 3 Гб Бесплатно
19 Oct, 24 -
Ваш Браузер На Mac
19 Oct, 24
