hh.ru հետազոտական ծառայությունը Mail.ru-ից MADE Big Data Academy-ի հետ միասին կազմել է Ռուսաստանում տվյալների գիտության մասնագետի դիմանկարը: Ուսումնասիրելով ռուս տվյալների գիտնականների 8 հազար ռեզյումեներ և 5,5 հազար գործատուների թափուր աշխատատեղեր՝ մենք պարզեցինք, թե որտեղ են ապրում և աշխատում Data Science մասնագետները, քանի տարեկան են, որ համալսարանն են ավարտել, ծրագրավորման ինչ լեզուներով են խոսում և քանի գիտական աստիճան են նրանք ստանում։ ունեն.
Պահանջել
2015 թվականից մասնագետների կարիքը մշտապես աճում է։ 2018 թվականին Data Scientist խորագրով թափուր աշխատատեղերի թիվը 7 թվականի համեմատ աճել է 2015 անգամ, իսկ Machine Learning Specialist հիմնաբառերով աշխատատեղերը՝ 5 անգամ։ Միևնույն ժամանակ, 2019 թվականի առաջին կիսամյակում Data Science-ի մասնագետների պահանջարկը կազմել է ամբողջ 65 թվականի պահանջարկի 2018%-ը։
Ժողովրդագրություն
Մասնագիտությամբ հիմնականում տղամարդիկ են աշխատում, տվյալների գիտնականների մեջ նրանց բաժինը կազմում է 81%: Տվյալների վերլուծության մեջ աշխատանք փնտրողների կեսից ավելին 25-34 տարեկան մասնագետներ են։ Մասնագիտությամբ կանայք դեռ քիչ են՝ 19%: Բայց հետաքրքիր է, որ երիտասարդ աղջիկները ավելի ու ավելի մեծ հետաքրքրություն են ցուցաբերում Data Science-ի նկատմամբ: Իրենց ռեզյումե հրապարակած կանանցից գրեթե 40%-ը 18-24 տարեկան աղջիկներ են։
Սակայն տարեց դիմորդների ռեզյումեները բավականին փոքր են՝ տվյալների գիտնականների միայն 3%-ն է 45 տարեկանից բարձր: Փորձագետների գնահատականների համաձայն՝ դա կարող է պայմանավորված լինել մի քանի գործոնով. նախ՝ Data Science-ում քիչ են տարեց ներկայացուցիչներ, և երկրորդ՝ աշխատանքային մեծ փորձ ունեցող դիմորդներն ավելի քիչ հավանական է, որ իրենց ռեզյումեները տեղադրեն որոնման մեծ ռեսուրսներում և ավելի հաճախ աշխատանք գտնեն առաջարկությունների միջոցով։ .
Դիսլոկացիա
Թափուր աշխատատեղերի կեսից ավելին (60%) և դիմորդները (64%) գտնվում են Մոսկվայում: Նաև տվյալների վերլուծության ոլորտի մասնագետները պահանջված են Սանկտ Պետերբուրգում, Նովոսիբիրսկի և Սվերդլովսկի մարզերում և Թաթարստանի Հանրապետությունում։
Կրթություն
Տվյալների վերլուծության ոլորտում աշխատանք փնտրող 9 մասնագետներից 10-ն ունի քոլեջի կոչում: Բուհեր ավարտած մարդկանց մեջ կա նրանց մեծ մասը, ովքեր շարունակում են զարգանալ գիտության մեջ և կարողացել են ստանալ գիտական աստիճան. 8%-ն ունի գիտությունների թեկնածուի, 1%-ը՝ գիտությունների դոկտորի աստիճան:
Տվյալների գիտության ոլորտում աշխատանք փնտրող մասնագետների մեծ մասը սովորել է հետևյալ բուհերից մեկում՝ N.E. անվ. MSTU. Բաուման, Մոսկվայի պետական համալսարան. Մ.Վ. Լոմոնոսով, MIPT, Տնտեսագիտության բարձրագույն դպրոց, Սանկտ Պետերբուրգի պետական համալսարան, Սանկտ Պետերբուրգի պոլիտեխնիկական համալսարան, Ռուսաստանի Դաշնության կառավարությանն առընթեր ֆինանսական համալսարան, NSU, KFU: Գործատուները նույնպես հավատարիմ են այս բուհերին։
Տվյալների գիտության մասնագետների 43%-ը նշել է, որ բարձրագույն կրթությունից բացի ստացել է առնվազն մեկ լրացուցիչ կրթություն։ Ամենատարածված առցանց դասընթացները, որոնք նշված են ռեզյումեներում, մեքենայական ուսուցումն ու տվյալների վերլուծությունն են Coursera-ում:
Հանրաճանաչ հմտություններ
Հիմնական հմտությունների շարքում, որոնք գիտնականներն իրենց ռեզյումեում են նշում Python-ը (74%), SQL-ը (45%), Git-ը (25%), Տվյալների վերլուծությունը (24%) և Data Mining (22%): Այն մասնագետները, ովքեր իրենց ռեզյումեներում գրում են մեքենայական ուսուցման իրենց փորձի մասին, նշում են նաև Linux-ի և C++-ի իմացությունը։ Տվյալների գիտության մասնագետների շրջանում ծրագրավորման ամենատարածված լեզուները՝ Python, C++, Java, C#, JavaScript:
Ինչպե՞ս են դրանք գործում
Գործատուները կարծում են, որ Data Science-ի մասնագետները պետք է աշխատեն լրիվ դրույքով գրասենյակում: Տեղադրված թափուր աշխատատեղերի 86%-ը լրիվ դրույքով է, 9%-ը՝ ճկուն, և թափուր աշխատատեղերի միայն 5%-ն է առաջարկում հեռավար աշխատանք:
Ուսումնասիրությունը պատրաստելիս մենք օգտագործել ենք թափուր աշխատատեղերի աճի, գործատուների աշխատավարձի պահանջների և դիմորդների փորձի վերաբերյալ տվյալները, որոնք տեղադրվել են hh.ru կայքում 1 թվականի 2019-ին կիսամյակում և տրամադրվել HeadHunter ընկերության հետազոտական ծառայության կողմից:
Source: www.habr.com