Где живут и работают специалисты в Data Science, сколько им лет, какой вуз они закончили, какими языками программирования владеют, сколько у них ученых степеней — Академия больших данных MADE от Mail.ru Group и служба исследований компании HeadHunter (hh.ru) изучили резюме 8 тыс. российских дата-сайентистов и 5,5 тыс. вакансий работодателей и составили портрет специалиста по Data Science.

Начиная с 2015 года потребность в специалистах постоянно растет. В 2018 году количество вакансий под заголовком Data Scientist выросло в 7 раз по сравнению с 2015 годом, а вакансий с ключевыми словами Machine Learning Specialist — в 5 раз. При этом в первом полугодии 2019 года спрос на специалистов по Data Science составил 65% от спроса за весь 2018 год.

В основном в профессии работают мужчины, среди дата-сайентистов их доля — 81%. Больше половины людей, ищущих работу в анализе данных, — специалисты в возрасте 25-34 лет. Женщин в профессии пока немного — 19%. Но интересно, что молодые девушки проявляют все больше интереса к Data Science. Среди женщин, разместивших резюме, почти 40% — девушки в возрасте 18-24 лет.

А вот резюме соискателей старших возрастов довольно мало — только 3% дата-сайентистов старше 45 лет. По экспертным оценкам, это может быть обусловлено несколькими факторами: во-первых, в Data Science мало представителей старшего возраста, а во-вторых, соискатели с большим опытом работы реже размещают свои резюме на крупных поисковых ресурсах и чаще находят работу по рекомендациям.

Больше половины вакансий (60%) и соискателей (64%) находятся в Москве. Также специалисты в области анализа данных востребованы в Санкт-Петербурге, в Новосибирской и Свердловской областях и в республике Татарстан.

9 из 10 специалистов, ищущих работу в сфере анализа данных, имеют высшее образование. Среди людей, окончивших вузы, велика доля тех, кто продолжает развиваться в науке и успел получить ученую степень: 8% имеют степень кандидата наук, 1% — доктора наук.

Большинство специалистов, ищущих работу в области Data Science, учились в одном из следующих вузов: в МГТУ им.Н.Э. Баумана, МГУ им. М.В. Ломоносова, МФТИ, НИУ ВШЭ, СПбГУ, СПбПУ, Финансовом университете при Правительстве РФ, НГУ, КФУ. К этим же вузам лояльно относятся и работодатели.

43% специалистов в Data Science отметили, что помимо высшего получили хотя бы одно дополнительное образование. Чаще всего в резюме упоминаются онлайн-курсы по машинному обучению и анализ данных на Coursera.

Среди ключевых навыков специалисты по Data Science указывают в резюме Python ( 74% ), SQL ( 45%) , Git ( 25% ), Data Analysis ( 24% ) и Data Mining ( 22% ). Те специалисты, которые в резюме пишут о своей экспертизе в машинном обучении, также упоминают владение Linux и C++. Самые популярные языки программирования у специалистов в Data Science: Python, C++, Java, C#, JavaScript.

Работодатели хотят, чтобы специалисты по Data Science работали в офисе фултайм. 86% размещенных вакансий предполагают полный день, 9% — гибкий график, и только 5% вакансий содержат предложение об удаленной работе.

Дмитрий Смыслов, вице-президент по персоналу и образовательным проектам Mail.ru Group, отметил: «Сегодня на российском рынке специалисты в области Data Science очень востребованы: работодатели открывают все больше вакансий, связанных с анализом данных и машинным обучением, запускаются новые образовательные проекты, активно развивается профессиональное комьюнити. Поэтому мы вместе с коллегами из HeadHunter решили более детально изучить представителей этой профессии и составить детальный портрет российского Data Scientist. Полученные данные и инсайты могут быть полезны и самим специалистам, и работодателям, и создателям образовательных курсов».

Мария Игнатова, руководитель Службы исследований компании HeadHunter (hh.ru), добавила: «Дата-сайентисты занимают особое положение на рынке труда в сфере IT, благодаря неизменно растущему спросу со стороны компаний-работодателей. Именно поэтому они стали объектом нашего совместного с Академией больших данных MADE исследования. В нем мы постарались рассмотреть эту профессию с разных фокусов, в том числе по востребованности, навыкам, образованию, чтобы составить максимально объективный портрет российского дата-сайентиста и привлечь в эту профобласть как можно больше талантливой молодежи. Более того, результаты нашего анализа станут полезным референсом для корпоративных образовательных платформ, таких как Школа программистов hh.ru и Академия больших данных MADE, в подготовке специалистов на основе реальных требований и задач бизнеса».

При подготовке исследования использовали данные о росте вакансий, требованиях работодателей и опыте соискателей, размещенные на hh.ru в 1 полугодии 2019 года, и предоставленные службой исследований компании HeadHunter.

Пресс-релиз

Версия для печати (без изображений)