¡Hola, Habr! Skillfactory lanzará un nuevo flujo de cursos de analista de datos el 28 de septiembre , por lo que decidimos hacer una descripción general amplia del mercado laboral que ofrecen las empresas en la actualidad.
¿Puede la profesión de analista de datos llegar realmente a "300k / nanosec"? ¿Qué habilidades requieren los empleadores de los analistas y qué necesita saber en general para convertirse en un especialista solicitado y altamente remunerado? ¿Qué oportunidades de crecimiento ofrece el mercado hoy?
Analizamos 450 vacantes para el puesto de analista de datos en Rusia y en el extranjero y recopilamos los resultados en este artículo.
Quién es un analista de datos y qué necesita saber
Antes de analizar las vacantes, veamos qué hace Data Analyst en una empresa. En el campo de las TI, hay tres áreas de especialización en el trabajo con datos: analista de datos, ingeniero de datos y científico de datos.
Data Analyst recopila información, la procesa y la interpreta en "lenguaje humano". De hecho, traduce estadísticas y big data en conclusiones comprensibles y visuales que se pueden utilizar para desarrollar un proyecto específico o un negocio en general.
El resultado del trabajo del analista de datos es la base para tomar decisiones comerciales.
Ingeniero de datosya no trabaja con los datos en sí, sino con su infraestructura: bases de datos, sistemas de almacenamiento y procesamiento. El ingeniero de datos determina cómo analizar los datos para que sean útiles para el proyecto. En resumen, el ingeniero de datos está configurando una canalización de procesamiento de datos.
El científico de datos se ocupa del trabajo de información estratégica. Es él quien crea sistemas de pronóstico, modelado y análisis dinámico, implementa algoritmos de automatización y aprendizaje.
La principal dificultad es que los límites entre estas tres especialidades son bastante difusos. La mayoría de las empresas no ven la diferencia, por lo que a menudo hay requisitos en los trabajos de analista de datos que son más adecuados para ingenieros de datos o científicos de datos.
Esto se debe principalmente a las características específicas del mercado. Si las empresas de TI saben que el analista de datos, el ingeniero de datos y el científico de datos son idealmente tres especialistas diferentes o incluso tres departamentos diferentes, entonces en las empresas de productos e industrias a menudo ni siquiera piensan en ello.
Lo que los empleadores quieren de un analista de datos
Analizamos más de 450 vacantes para un puesto de analista de datos abierto en agosto-septiembre de 2020. En muchos casos, los requisitos para los especialistas son muy diferentes. Como escribimos anteriormente, los límites entre Analista de datos, Ingeniero de datos y Científico de datos se han borrado, por lo que a menudo sucede que el título de una vacante se escribe "Analista de datos", pero de hecho la vacante corresponde totalmente a "Ingeniero de datos". Pero pudimos destacar el conjunto de habilidades duras y blandas que los empleadores indican en la mayoría de las vacantes para el puesto de analista de datos.
Habilidades duras
Python con bibliotecas de análisis de datos Pandas y NumPy . Esto es imprescindible, su conocimiento al menos a un nivel básico es requerido por el 83% de las empresas del sector. Solo el 17% de los empleadores necesitan conocimientos de R, JavaScript y otros lenguajes de programación.
Curiosamente, en 2013, según una encuesta de analistas de datos y científicos de datos, el lenguaje R fue mucho más popular en el análisis de datos: fue utilizado por el 61% de los especialistas.
SQL : casi todos los trabajos requieren conocimientos de SQL y habilidades de bases de datos relacionales. La mayoría de las veces, requieren la capacidad de escribir consultas y optimizarlas.
Los empleadores rara vez requieren habilidades en sistemas de administración de bases de datos NoSQL como MongoDB, CouchDB o Apache Cassandra, aproximadamente el 9% de las vacantes.
Power BI, Qlik, Tableau . La mayoría de las empresas no requieren conocimientos de ningún programa de visualización de datos en particular. Por lo general, indican uno de los tres para elegir o escriben "sistemas de visualización de datos" sin especificar uno específico. En general, los especialistas pueden elegir qué es más conveniente para ellos. La mayoría absoluta de los empleadores no tiene una posición de principio.
Experiencia con Agile, Scrum, Kanban... En casi la mitad de las vacantes, los empleadores indican que la capacidad de trabajar con metodologías ágiles de creación de productos será una ventaja adicional.
Es decir, es importante no solo lo que hace el analista de datos dentro de su especialidad, sino también cómo lo hace.
Pero la experiencia con Agile no es un requisito clave (aunque se indica en las vacantes). Sí, el buscador de empleo tendrá que tomarse un tiempo para acostumbrarse a trabajar en este formato, pero, según las empresas, esto no es crítico.
Excel y Hojas de cálculo de Google . Por extraño que parezca, un tercio de las vacantes requieren conocimientos de hojas de cálculo. Esto lo necesitan principalmente las empresas de productos y consultoría que tienen poca superposición con el desarrollo digital, o proyectos relativamente pequeños donde todo el departamento de análisis está formado por varias personas.
De hecho, los equipos pequeños a menudo no necesitan utilizar poderosos recursos SQL cuando Excel normal es suficiente para procesar los datos. Pero en tales situaciones, el "analista de datos" a menudo se ocupa de todo a la vez: recopilación y análisis de datos, infraestructura y automatización.
Muchas empresas destacan un alto nivel de formación matemática . Pero aquí debe comprender que Data Analyst, a diferencia de Data Scientist, utiliza herramientas matemáticas bastante limitadas, por lo que no necesita ser un genio de las matemáticas. La mayoría de las tareas de un analista de datos encajan en el marco del conocimiento básico de estadística, teoría de la probabilidad, análisis matemático y álgebra lineal.
Una educación superior en matemáticas es útil, pero con la debida diligencia, puede aprender todas las funciones necesarias usted mismo. Pero para el científico de datos, un conocimiento profundo de las matemáticas ya se considera fundamental. Si planea pasar de Analista de datos a Científico de datos, entonces será necesario ajustar las matemáticas.
Para las habilidades básicas y duras, eso es todo. El resto se encuentran en menos del 10% de las vacantes, por lo que pueden atribuirse a las características individuales del trabajo en empresas individuales.
Habilidades blandas
En general, son prácticamente iguales para todas las especialidades que trabajan con datos:
- Pensamiento crítico
- Mente analítica
- Capacidad para expresar y transmitir información correctamente
- Responsabilidad y atención al detalle
- Pensamiento empresarial
- Disponibilidad para tomar decisiones y asumir la responsabilidad del resultado.
- Multitarea
- Sentido del humor
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Solo el idioma inglés se distingue de las habilidades blandas . Muchas empresas marcan el conocimiento del inglés como una ventaja, pero hay una serie de vacantes que están diseñadas para trabajar en equipos internacionales y con proyectos en inglés. En tal caso, la fluidez en inglés es imprescindible.
El inglés obligatorio es a menudo un sueldo agradable. Las vacantes en proyectos internacionales garantizan una compensación monetaria de 1,3 a 2 veces más que en los de habla rusa.
Salario y otros beneficios para los analistas de datos
Ahora pasemos a la parte divertida: el salario. Analizamos las vacantes abiertas en los sitios web HH.ru y Habr Career .
Los analistas de datos están en demanda en cualquier empresa grande y mediana, especialmente en aquellos proyectos que se relacionan con digital y TI. Bancos fintech, agencias digitales, empresas de alimentación que establecen un sistema de venta online, proyectos de consultoría. Entre las vacantes hay representantes de empresas en casi todos los ámbitos: desde la medicina hasta la industria pesada.
La mayoría de las vacantes para analistas de datos a partir del 12/09/2020 están abiertas en Moscú (241) y San Petersburgo (74). A modo de comparación, solo hay 99 vacantes para este puesto en el resto de Rusia.
Curiosamente, solo el 20% de las empresas indican el nivel salarial en el propio anuncio. El 80% restante prefiere discutir las recompensas monetarias en una conversación personal con el solicitante.
La distribución de los salarios es bastante grande. Depende no solo de la experiencia del solicitante, sino también de la geografía. Por ejemplo, un analista en prácticas en Perm recibe 25.000 rublos, mientras que el Analista de datos en la oficina de Moscú de una empresa internacional gana 200.000 rublos.
En Moscú, el salario medio de un analista de datos es de 134.000 rublos. Un buen especialista con al menos 2 años de experiencia puede contar con ella.
En San Petersburgo, la situación es similar a la de Moscú, pero los salarios son ligeramente más bajos. El analista de datos promedio puede contar con 101,000 rublos al mes. En cuanto al resto, las condiciones son casi idénticas a las de Moscú.
Los aprendices y los especialistas junior reciben de 60,000 rublos. Hay un pequeño número de vacantes que ofrecen por debajo de esta cantidad (8%), pero en su mayoría ofrecen trabajo a tiempo parcial o semanal limitado.
Los jefes de departamentos de análisis y especialistas senior pueden contar con un salario de 170.000 rublos o más. Incluso hay vacantes que ofrecen más de 250.000 rublos al mes. Sí, requieren más de 5 años de experiencia en análisis y una gran cantidad de competencias, pero existen tales vacantes. Entonces está bastante claro dónde puedes crecer.
Los beneficios y motivadores adicionales a menudo se citan como oportunidades para la formación empresarial, el seguro médico e incluso los programas de jubilación empresarial. Algunas empresas ofrecen la reubicación a Europa o Estados Unidos después de un cierto número de años en la empresa. Amado por muchas "galletas y café" también se encuentran, pero muy raramente. La mayoría de los empleadores confían en motivadores realmente útiles.
En otras ciudades de Rusia, la situación es peor. Borran parcialmente la esencia misma del trabajo del analista de datos, se vuelve más como un enikeys. En empresas pequeñas para varias docenas de personas, el analista es generalmente uno y procesa por completo toda la información comercial.
El salario de un especialista de este tipo tampoco es de primera categoría. En promedio, un analista fuera de Moscú y San Petersburgo recibe 54.000 rublos. En la mitad de los casos, a menudo no hay "bollos" adicionales, pero de lo contrario se limitan a ser̶s̶p̶l̶a̶t̶n̶y̶m̶ ̶k̶i̶p̶ya̶t̶o̶ch̶k̶o̶m̶ ̶n̶a̶ ̶k̶o̶fe̶p̶o̶y̶n̶tee̶̶ “deportistas y café.
El salario máximo de un analista de datos con el que puede contar un especialista en las regiones es de 100.000 rublos. Pero para obtener más, no es necesario que se mude a Moscú. Puede encontrar fácilmente vacantes remotas: trabajar formalmente en la capital, pero vivir en su ciudad natal. Muchas empresas acuden a conocer al solicitante que les interesa.
También realizamos un análisis comparativo de las vacantes de Ucrania y Bielorrusia.
El salario medio de un analista de datos en Ucrania es de 20.000 UAH (53.000 RUB). En la capital, hay vacantes con paga 2-2.5 veces más alta, pero son ofrecidas principalmente por empresas internacionales con sucursales en Kiev.
La situación es absolutamente la misma en Bielorrusia. El salario promedio de un analista de datos es de 2.800 rublos bielorrusos (81.000 rublos), pero el rango de salarios es muy amplio. En Gomel, por ejemplo, un analista con un año de experiencia gana un promedio de 1100 rublos bielorrusos (31,000 rublos rusos), mientras que en Minsk un especialista puede ganar hasta 10,000 (287,000 rublos rusos).
Dónde llegar a la profesión y dónde desarrollar el análisis de datos
Se cree que es posible entrar en la casta de analistas solo con un conocimiento excepcional de las matemáticas. Pero este no es el caso.
Los análisis suelen estar ocupados por desarrolladores de Python Junior y Middle. Si también tiene un conocimiento básico de SQL, generalmente es excelente. En este caso, será mucho más fácil lidiar con todas las características del trabajo.
También puede comenzar su carrera directamente con un analista. Elija entre docenas de cursos disponibles y listo. No necesitas saber matemáticas superiores. Para los niveles Junior y Middle de Data Analyst, solo necesita conocimiento de las herramientas para trabajar con datos. Y en la mayoría de los casos, el conocimiento escolar de matemáticas es suficiente.
También hay muchas oportunidades de crecimiento para el analista de datos. Los tres más obvios son el especialista en minería de datos, el ingeniero de datos y el científico de datos. El primero trabaja directamente con la búsqueda de datos para análisis, el segundo desarrolla infraestructuras de datos y el tercero: pronóstico y estrategia.
Otra posible opción es la analítica de BI. La visualización de datos analíticos es una habilidad separada, y muchas grandes empresas valoran a los empleados que no solo pueden analizar información, sino también comunicarse de manera inteligible con la gerencia.
Especialmente para este material, le pedimos a Alexander Tsarev, fundador de SmartDataLab, líder del curso educativo BI SkillFactory, y Sergey Zemskov, director de la dirección Power BI / DWH SmartDataLab, profesor de Bootcamp SkillFactory que comentaran las habilidades necesarias para el crecimiento en analítica de BI.
La descripción general enumera las competencias imprescindibles, pero si desea continuar creciendo como analista de datos, deberá mantenerse actualizado con ETL y aprender:
- El llamado triángulo dorado de Microsoft: SSRS, SSIS, SSAS;
- Tener conocimiento de otros ETL industriales como KNIME;
- Literatura sobre arquitectura de datos como la Metodología Kimball de Bill Inmon;
- También debe comprender al menos una primera aproximación qué son Informatica, GreenPlum, Pentaho, en qué se diferencian entre sí y cómo funcionan.
- , SAP Web Analytics BI SAP, Power BI (, - BI/DWH “BI HeadHunter”, ).
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Además, un analista de datos puede convertirse en un producto, un analista de marketing o un analista de negocios. Es decir, asumir la responsabilidad del desarrollo de un producto o proyecto específico, o participar en la toma de decisiones estratégicas de negocio, respaldando su opinión con datos analíticos.
Además, los analistas de datos pueden dedicarse completamente al desarrollo en Python, pero esta opción es elegida por un número relativamente pequeño de especialistas.
El analista de datos es una profesión prometedora y muy solicitada. Y para convertirse en analista de datos, no es necesario ser Perelman y poder resolver el teorema de Poincaré: el conocimiento escolar de las matemáticas y la perseverancia en el dominio de las herramientas del analista son suficientes.
Recientemente lanzamos el primer Bootcamp en línea para análisis de datos en Rusia, que incluye 5 semanas de estudio, 5 proyectos en cartera, una pasantía remunerada para el mejor egresado. Este es un formato superintensivo para los más motivados: necesitas estudiar a tiempo completo.
Descubra los detalles de cómo obtener una profesión de alto perfil desde cero o subir de nivel en habilidades y salarios tomando los cursos en línea de SkillFactory:
- Bootcamp en línea de análisis de datos (5 semanas)
- Curso de análisis de datos (6 meses)
- Profesión analítica con cualquier nivel inicial (18 meses)
Más cursos
- Data Science (12 )
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- Machine Learning (12 )
- «Machine Learning Pro + Deep Learning» (20 )
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- «Python -» (9 )
- DevOps (12 )
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