MADE Academy y HeadHunter están realizando investigaciones por segundo año consecutivo. En esta ocasión, los expertos analizaron 10.500 currículums y 8.100 vacantes.
La demanda de especialistas en ciencia de datos crece constantemente
Los analistas de datos se encuentran entre los más buscados del mercado. En 2019, hubo 9,6 veces más vacantes en análisis de datos y 7,2 veces más vacantes en aprendizaje automático que en 2015. En comparación con 2018, la cantidad de vacantes para analistas de datos aumentó 1.4 veces y para el aprendizaje automático, 1.3 veces.
TI, finanzas, B2B: tres áreas principales para los científicos de datos
Más activos que otros especialistas en big data buscan empresas de TI (representan más de un tercio - 38% - de las vacantes abiertas), empresas del sector financiero (29% de las vacantes), así como del sector de servicios empresariales (9% de las vacantes).
La situación es la misma en el campo del aprendizaje automático. Pero aquí la preponderancia a favor de las empresas de TI es aún más obvia: publican el 55% de las vacantes en el mercado. Cada décima vacante la publican empresas del sector financiero (10% de las vacantes) y de servicios para empresas (9%).
Desde julio de 2019 hasta abril de 2020, los CV para científicos de datos y aprendizaje automático aumentaron un 33%. El primero publica un promedio de 246 currículums por mes, el segundo 47.
Que esperan los empleadores
La habilidad más popular es Python. Este requisito se encuentra en el 45% de las vacantes de ciencia de datos y en la mitad (51%) de las vacantes en aprendizaje automático.
Los empleadores también quieren que los científicos de datos conozcan SQL (23%), sean competentes en minería de datos (19%), estadísticas matemáticas (11%) y puedan trabajar con big data (10%).
Los empleadores que buscan especialistas en aprendizaje automático, junto con conocimientos de Python, esperan que el candidato sea competente en C ++ (18%), SQL (15%), algoritmos de aprendizaje automático (13%) y Linux (11%).
Que pueden hacer los solicitantes
En general, la oferta en el mercado de Data Science coincide con la demanda. Las habilidades más comunes para los científicos de datos son Python (77%), SQL (48%), análisis de datos (45%), Git (28%) y Linux (21%). Al mismo tiempo, el dominio de Python, SQL y Git son habilidades que se encuentran casi con igual frecuencia en el currículum de especialistas de cualquier nivel. Los especialistas experimentados se distinguen por desarrollar habilidades en el análisis de datos, incluido el intelectual (análisis de datos y minería de datos).
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