Спрос на специалистов Data Science постоянно растет
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.
IT, 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 IT-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%).
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).
Хотите освоить машинное обучение или повысить свою квалификацию? Набор в Академию больших данных MADE ещё продолжается. Обучение бесплатное, но нужно пройти вступительные испытания. Записывайтесь по ссылке.