[Data Mining, Машинное обучение, Исследования и прогнозы в IT] Портрет российского специалиста Data Science от MADE и hh.ru
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
16 июля 2020 г. Академия больших данных MADE от Mail.ru Group и 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 проводят исследование уже второй год подряд. На этот раз эксперты проанализировали 10 500 резюме и 8100 вакансий.
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%).
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).
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Open source, OpenStreetMap, Визуализация данных, Научно-популярное, Программирование] Делаем маршрутизацию (роутинг) на OpenStreetMap. Введение
- [Машинное обучение] Предварительная обработка данных
- [SQL, Веб-аналитика, Интернет-маркетинг] Обзор основных функций Google BigQuery и примеры запросов для маркетинг-анализа
- [Big Data, Data Engineering, Карьера в IT-индустрии, Машинное обучение] Дата-инженеры в бизнесе: кто они и чем занимаются?
- [Машинное обучение, Программирование, Учебный процесс в IT] Data Science, ИИ и машинное обучение без программирования (перевод)
- [Natural Language Processing, Искусственный интеллект, Машинное обучение] Искусственный интеллект в области юриспруденции. Статья 2
- [Искусственный интеллект, Машинное обучение] Deep Learning: как это работает? Часть 2
- [GitHub, Машинное обучение] Data Science блог с помощью fastpages
- [Графический дизайн, Дизайн мобильных приложений, Интерфейсы, Учебный процесс в IT] 10 идей из Human Interface Design Guidelines от Apple (перевод)
- [Python, Visual Studio, Microsoft Azure, Машинное обучение] Расширьте возможности машинного обучения Azure с помощью расширения VS Code (перевод)
Теги для поиска: #_data_mining, #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_issledovanija_i_prognozy_v_it (Исследования и прогнозы в IT), #_analitika (аналитика), #_issledovanie_rynka_truda (исследование рынка труда), #_data_science, #_spetsializatsija (специализация), #_professija (профессия), #_machine_learning, #_data_mining, #_data_analysis, #_blog_kompanii_headhunter (
Блог компании HeadHunter
), #_data_mining, #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
), #_issledovanija_i_prognozy_v_it (
Исследования и прогнозы в IT
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 23-Ноя 00:46
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
|
16 июля 2020 г. Академия больших данных MADE от Mail.ru Group и 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 проводят исследование уже второй год подряд. На этот раз эксперты проанализировали 10 500 резюме и 8100 вакансий.  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%).  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).  =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Блог компании HeadHunter ), #_data_mining, #_mashinnoe_obuchenie ( Машинное обучение ), #_issledovanija_i_prognozy_v_it ( Исследования и прогнозы в IT ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 23-Ноя 00:46
Часовой пояс: UTC + 5