ຮູບຂອງນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໃນລັດເຊຍ. ພຽງແຕ່ຂໍ້ເທັດຈິງ

ການບໍລິການຄົ້ນຄ້ວາ hh.ru ຮ່ວມກັບ MADE Big Data Academy ຈາກ Mail.ru ໄດ້ລວບລວມຮູບພາບຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໃນລັດເຊຍ. ໂດຍໄດ້ສຶກສາຊີວະປະຫວັດຫຍໍ້ຂອງນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນພາສາລັດເຊຍ 8 ພັນຄົນ ແລະ 5,5 ພັນຄົນຂອງນາຍຈ້າງທີ່ຫວ່າງງານ, ພວກເຮົາໄດ້ພົບເຫັນວ່າຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນອາໄສຢູ່ແລະເຮັດວຽກຢູ່ໃສ, ອາຍຸເທົ່າໃດ, ມະຫາວິທະຍາໄລທີ່ເຂົາເຈົ້າຈົບການສຶກສາ, ພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ເຂົາເຈົ້າເວົ້າແລະລະດັບວິຊາການຫຼາຍປານໃດ. ມີ.

ຄວາມຕ້ອງການ

ນັບຕັ້ງແຕ່ປີ 2015, ຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ໃນປີ 2018, ຈໍານວນຕໍາແໜ່ງງານຫວ່າງພາຍໃຕ້ຫົວຂໍ້ Data Scientist ເພີ່ມຂຶ້ນ 7 ເທົ່າເມື່ອທຽບໃສ່ປີ 2015, ແລະ ຕໍາແໜ່ງງານວ່າງທີ່ມີຄໍາສໍາຄັນ Machine Learning Specialist ເພີ່ມຂຶ້ນ 5 ເທົ່າ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ໃນເຄິ່ງທໍາອິດຂອງປີ 2019, ຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນມີເຖິງ 65% ຂອງຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບປີ 2018 ທັງຫມົດ.

ປະຊາກອນ

ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນຜູ້ຊາຍເຮັດວຽກໃນອາຊີບ; ຫຼາຍກວ່າເຄິ່ງຫນຶ່ງຂອງຄົນທີ່ຊອກຫາວຽກເຮັດການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ມີອາຍຸ 81-25 ປີ. ແມ່ຍິງອາຊີບຍັງມີໜ້ອຍ - 34%. ແຕ່ເປັນທີ່ໜ້າສົນໃຈທີ່ເດັກຍິງໜຸ່ມກຳລັງສະແດງຄວາມສົນໃຈໃນ Data Science ຫຼາຍຂຶ້ນ. ໃນບັນດາແມ່ຍິງທີ່ຂຽນຊີວະປະຫວັດຂອງເຂົາເຈົ້າ, ເກືອບ 19% ແມ່ນເດັກຍິງອາຍຸ 40-18 ປີ.

ແຕ່ຊີວະປະຫວັດຫຍໍ້ຂອງຜູ້ສະຫມັກເກົ່າແມ່ນຂ້ອນຂ້າງນ້ອຍ - ພຽງແຕ່ 3% ຂອງນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນມີອາຍຸຫຼາຍກວ່າ 45 ປີ. ອີງຕາມການຄາດຄະເນຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ນີ້ອາດຈະເປັນຍ້ອນປັດໃຈຈໍານວນຫນຶ່ງ: ທໍາອິດ, ມີຜູ້ຕາງຫນ້າອາຍຸຫນ້ອຍໃນ Data Science, ແລະອັນທີສອງ, ຜູ້ສະຫມັກທີ່ມີປະສົບການເຮັດວຽກຢ່າງກວ້າງຂວາງມີແນວໂນ້ມຫນ້ອຍທີ່ຈະປະກາດຊີວະປະຫວັດຂອງເຂົາເຈົ້າກ່ຽວກັບຊັບພະຍາກອນຄົ້ນຫາຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະມັກຈະຊອກຫາວຽກຜ່ານຄໍາແນະນໍາ. .

ການເຄື່ອນທີ່

ຫຼາຍກວ່າເຄິ່ງຫນຶ່ງຂອງບ່ອນຫວ່າງ (60%) ແລະຜູ້ສະຫມັກ (64%) ແມ່ນຕັ້ງຢູ່ໃນ Moscow. ນອກຈາກນີ້, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນຢູ່ໃນຄວາມຕ້ອງການໃນ St. Petersburg, ໃນເຂດ Novosibirsk ແລະ Sverdlovsk ແລະໃນສາທາລະນະລັດ Tatarstan.

ການສ້າງຕັ້ງ

9 ໃນ 10 ຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ຊອກຫາວຽກເຮັດງານທໍາໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນມີລະດັບວິທະຍາໄລ. ໃນບັນດາຜູ້ທີ່ຮຽນຈົບຈາກມະຫາວິທະຍາໄລ, ມີອັດຕາສ່ວນໃຫຍ່ຂອງຜູ້ທີ່ສືບຕໍ່ພັດທະນາວິທະຍາສາດແລະຄຸ້ມຄອງເພື່ອໃຫ້ໄດ້ລະດັບວິຊາການ: 8% ມີຜູ້ສະຫມັກປະລິນຍາຕີວິທະຍາສາດ, 1% ມີປະລິນຍາຕີວິທະຍາສາດ.

ຜູ້ຊ່ຽວຊານສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ຊອກຫາວຽກຢູ່ໃນພາກສະຫນາມຂອງ Data Science ໄດ້ສຶກສາຢູ່ໃນຫນຶ່ງໃນມະຫາວິທະຍາໄລຕໍ່ໄປນີ້: MSTU ຊື່ຫຼັງຈາກ N.E. Bauman, ມະຫາວິທະຍາໄລລັດ Moscow. M.V. Lomonosov, MIPT, ໂຮງຮຽນຊັ້ນສູງຂອງເສດຖະກິດ, St. Petersburg State University, St. Petersburg Polytechnic University, ວິທະຍາໄລການເງິນພາຍໃຕ້ລັດຖະບານຂອງສະຫະພັນລັດເຊຍ, NSU, KFU. ນາຍຈ້າງກໍ່ມີຄວາມສັດຊື່ຕໍ່ມະຫາວິທະຍາໄລເຫຼົ່ານີ້.

43% ຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນສັງເກດເຫັນວ່ານອກເຫນືອຈາກການສຶກສາຊັ້ນສູງພວກເຂົາໄດ້ຮັບຢ່າງຫນ້ອຍຫນຶ່ງການສຶກສາເພີ່ມເຕີມ. ຫຼັກສູດອອນໄລນ໌ທົ່ວໄປທີ່ສຸດທີ່ໄດ້ກ່າວມາໃນຊີວະປະຫວັດແມ່ນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນ Coursera.

ທັກສະທີ່ນິຍົມ

ໃນບັນດາທັກສະທີ່ສໍາຄັນ Data Scientists ລາຍຊື່ໃນຊີວະປະຫວັດຂອງເຂົາເຈົ້າແມ່ນ Python (74%), SQL (45%), Git (25%), ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ (24%) ແລະການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ (22%). ຜູ້ຊ່ຽວຊານເຫຼົ່ານັ້ນທີ່ຂຽນກ່ຽວກັບຄວາມຊໍານານໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນຊີວະປະຫວັດຂອງເຂົາເຈົ້າຍັງກ່າວເຖິງຄວາມຊໍານານໃນ Linux ແລະ C ++. ພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ນິຍົມຫລາຍທີ່ສຸດໃນບັນດາຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານ Data Science: Python, C++, Java, C#, JavaScript.

ເຂົາເຈົ້າເຮັດແນວໃດ

ນາຍຈ້າງເຊື່ອວ່າຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຄວນເຮັດວຽກຢູ່ໃນຫ້ອງການເຕັມເວລາ. 86% ຂອງບ່ອນຫວ່າງທີ່ປະກາດແມ່ນເຕັມເວລາ, 9% ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ແລະມີພຽງແຕ່ 5% ຂອງບ່ອນຫວ່າງທີ່ສະເຫນີວຽກທາງໄກ.

ໃນເວລາທີ່ການກະກຽມການສຶກສາ, ພວກເຮົາໄດ້ນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບການຂະຫຍາຍຕົວຂອງບ່ອນຫວ່າງ, ຄວາມຕ້ອງການເງິນເດືອນຂອງນາຍຈ້າງແລະປະສົບການຂອງຜູ້ສະຫມັກ, ຈັດພີມມາໃນ hh.ru ໃນເຄິ່ງທີ່ 1 ຂອງປີ 2019, ແລະສະຫນອງໃຫ້ໂດຍການບໍລິການຄົ້ນຄ້ວາຂອງບໍລິສັດ HeadHunter.

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: www.habr.com