MADE AcademyとHeadHunterは、2年連続で研究を行っています。今回、専門家は10,500の再開と8,100の欠員を分析しました。
データサイエンススペシャリストの需要は絶えず高まっています
データアナリストは、市場で最も人気のある企業の1つです。2019年には、データ分析の分野の欠員は9.6倍に増加し、機械学習の分野では2015年の7.2倍に増加しました。2018年と比較して、データアナリストの欠員数は1.4倍に増加し、機械学習の欠員数は1.3倍に増加しました。
IT、財務、B2B-データ科学者のための3つの主要分野
他のビッグデータスペシャリストよりも積極的に、IT企業（空席の3分の1以上（38％）を占める）、金融セクター（空席の29％）、およびビジネスサービスセクター（空席の9％）の企業を探しています。
機械学習の分野でも状況は同じです。しかし、ここではIT企業を支持する優位性がさらに明白になっています。IT企業は空席の55％を市場に公開しています。10分の1の欠員は、金融セクター（欠員の10％）およびビジネス向けサービス（9％）の企業によって投稿されます。
2019年7月から2020年4月まで、データサイエンティストと機械学習のCVは33％増加しました。前者の投稿は月平均246回、後者は47回の再開です。
雇用主が期待すること
最も人気のあるスキルはPythonです。この要件は、データサイエンスの欠員の45％、および機械学習の欠員の半分（51％）に見られます。
雇用主はまた、データ科学者にSQL（23％）を知り、データマイニング（19％）、数学統計（11％）に習熟し、ビッグデータ（10％）を処理できることを望んでいます。
機械学習の専門家を探している雇用主は、Pythonの知識とともに、候補者がC ++（18％）、SQL（15％）、機械学習アルゴリズム（13％）、およびLinux（11％）に習熟していることを期待しています。
応募者にできること
一般に、データサイエンス市場での供給は需要と一致します。データサイエンティストの最も一般的なスキルは、Python（77％）、SQL（48％）、データ分析（45％）、Git（28％）、およびLinux（21％）です。同時に、Python、SQL、Gitの習熟度は、あらゆるレベルのスペシャリストの履歴書にほぼ同じように見られるスキルです。経験豊富なスペシャリストは、知的（データ分析およびデータマイニング）を含むデータ分析の高度なスキルによって区別されます。
機械学習をマスターしたいですか、それともスキルを向上させたいですか？MADEビッグデータアカデミーの募集はまだ進行中です。教育は無料ですが、入学試験に合格する必要があります。リンクを使用してサインアップします。