hh.ru 研究服務與 Mail.ru 的 MADE 大數據學院一起編制了俄羅斯數據科學專家的肖像。 透過研究 8 份俄羅斯資料科學家的簡歷和 5,5 個雇主職位空缺，我們找到了資料科學專家的生活和工作地點、年齡、畢業於哪所大學、使用什麼程式語言以及擁有多少個學位。有。
需求
自2015年以來，對專家的需求不斷增長。 2018 年，「資訊科學家」標題下的職缺數量比 7 年增加了 2015 倍，「機器學習專家」關鍵字的職缺數量增加了 5 倍。 同時，2019年上半年，數據科學專家的需求量達到65年全年需求的2018%。
人口統計學
大多數男性從事該行業；在資料科學家中，男性比例為 81%。 超過一半正在尋找數據分析工作的人是年齡在 25-34 歲之間的專家。 該行業的女性比例仍然很少——19%。 但有趣的是，年輕女孩對數據科學表現出越來越多的興趣。 在發布履歷的女性中，近40%是18-24歲的女孩。
但年齡較大的申請人的履歷相當少——只有 3% 的資料科學家年齡超過 45 歲。 根據專家估計，這可能是由於幾個因素造成的：首先，數據科學領域年長的代表很少，其次，擁有豐富工作經驗的申請者不太可能將簡歷發佈在大型搜尋資源上，更多時候是透過推薦找到工作。
錯位
超過一半的職缺（60%）和申請人（64%）位於莫斯科。 此外，聖彼得堡、新西伯利亞和斯維爾德洛夫斯克地區以及韃靼斯坦共和國也需要數據分析領域的專家。
教育
在尋找數據分析工作的專業人士中，有十分之九擁有大學學位。 在大學畢業的人中，有很大一部分人繼續在科學上發展並獲得了學術學位：9%擁有理學副學士學位，10%擁有理學博士學位。
大多數在數據科學領域尋找工作的專家都在以下大學之一學習： MSTU 以 N.E. 命名。 鮑曼，莫斯科國立大學。 MV 羅蒙諾索夫、MIPT、高等經濟學院、聖彼得堡國立大學、聖彼得堡理工大學、俄羅斯聯邦政府金融大學、NSU、KFU。 雇主也對這些大學忠誠。
43% 的數據科學專家指出，除了高等教育之外，他們還至少接受過一項額外教育。 履歷中最常見的線上課程是 Coursera 上的機器學習和數據分析。
熱門技能
資料科學家在履歷中列出的關鍵技能包括 Python (74%)、SQL (45%)、Git (25%)、資料分析 (24%) 和資料探勘 (22%)。 那些在履歷中寫下機器學習專業知識的專家也提到了對 Linux 和 C++ 的熟練程度。 資料科學專家中最受歡迎的程式語言：Python、C++、Java、C#、JavaScript。
他們如何運作
雇主認為數據科學專家應該在全職辦公室工作。 86% 的職缺是全職職位，9% 是彈性職位，只有 5% 的職缺提供遠距工作。
在準備研究時，我們使用了 1 年上半年在 hh.ru 上發布的、由 HeadHunter 公司研究服務提供的關於職位空缺增長、雇主薪資要求和申請人經驗的數據。
來源： www.habr.com