Портрет российского специалиста в сфере Data Science

Академия больших данных MADE от Mail.ru Group и крупнейшая российская платформа онлайн-рекрутинга hh.ru составили портреты российских специалистов по анализу данных (Data Science) и машинному обучению (Machine Learning). Аналитики выяснили, где они живут и что умеют — а также чего ждут от них работодатели и как меняется спрос на таких профессионалов. Академия MADE и HeadHunter (hh.ru) проводят исследование уже второй год подряд. На этот раз эксперты проанализировали 10 500 резюме и 8100 вакансий.

Спрос на специалистов в сфере Data Science постоянно растёт

Специалисты по анализу данных — одни из самых востребованных на рынке. В 2019 году вакансий в области анализа данных стало больше в 9,6 раза, а в области машинного обучения — в 7,2 раза, чем в 2015 году. Если сравнивать с 2018 годом, количество вакансий специалистов по анализу данных увеличилось в 1,4 раза, по машинному обучению — в 1,3 раза.

ИТ, финансы, B2B — три главных сферы для специалистов по анализу данных

Активнее других специалистов по большим данным ищут IT-компании (на их долю приходится больше трети — 38% — открытых вакансий), компании из финансового сектора (29% вакансий), а также из сферы услуг для бизнеса (9% вакансий).

Такая же ситуация и в сфере машинного обучения. Но здесь перевес в пользу ИТ-компаний еще очевиднее — они публикуют 55% вакансий на рынке. Каждую десятую вакансию размещают компании из финансового сектора (10% вакансий) и сферы услуг для бизнеса (9%).

С июля 2019 года по апрель 2020 года резюме специалистов по анализу данных и машинному обучению стало больше на 33%. Первые в среднем размещают 246 резюме в месяц, вторые — 47.

Чего ждут работодатели

Самый популярный навык — владение Python. Это требование встречается в 45% вакансий специалистов по анализу данных и в половине (51%) вакансий в области машинного обучения.

Также работодатели хотят, чтобы специалисты по анализу данных знали SQL (23%), владели интеллектуальным анализом данных (Data Mining) (19%), математической статистикой (11%) и умели работать с большими данными (10%).

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

Что умеют соискатели

В целом, предложение на рынке Data Science соответствует спросу. Среди самых распространенных навыков специалистов по анализу данных — владение Python (77%), SQL (48%), анализом данных (45%), Git (28%) и Linux (21%). При этом владение Python, SQL и Git — навыки, которые практически одинаково часто встречаются в резюме специалистов любого уровня. Опытных специалистов отличают развитые навыки анализа данных, в том числе интеллектуального (Data Analysis и Data Mining).

У специалистов по машинному обучению в топе такие навыки, как владение Python (72%), SQL (34%), Git (34%), Linux (27%) и С++ (22%).

Москва и Санкт-Петербург — лидеры по числу вакансий и резюме в области анализа данных

На долю Москвы приходится больше половины (65%) вакансий специалистов по в сфере анализа данных и ровно половина вакансий специалистов в области машинного обучения. На втором месте Санкт-Петербург: 15% вакансий специалистов в сфере анализа данных и 18% вакансий в области машинного обучения — в этом городе.

По сравнению с первым полугодием 2019 года в июле 2019 года — апреле 2020 года доля вакансий специалистов по анализу данных в Москве несколько возросла — с 60% до 65%. Что касается соискателей, больше половины из них также находятся в Москве: 63% специалистов по анализу данных и 53% специалистов по машинному обучению. Вторая строчка — тоже за Санкт-Петербургом (16% и 19% резюме соответственно).

Хотите тоже получить востребованную профессию? Тогда приходите на факультет искусственного интеллекта GeekUniversity или профессию «машинное обучение» GeekBrains. Кстати, декан факультета ИИ Сергей Ширкин подготовил целую статью о том, как стоит развиваться в этой сфере — читайте в нашем блоге!