В мае 2018 года коллектив британских ученых провел тематическое исследование и выяснил, что траты на data scientist’ов (или экспертов по аналитическим данным) в Великобритании значительно увеличились. Мы решили разобраться в ситуации и дать краткий обзор.
/ фото Nic McPhee CC BY-SA
Цель исследования — определить роль, которую играют «учёные по данным» в государственном секторе, и выделить сферы деятельности, где наблюдается повышенный спрос на таких специалистов. Для реализации задумки были опрошены представители пяти министерств: труда, транспорта, здравоохранения, строительства и Министерства по выходу Великобритании из Европейского союза.
Например, в Министерстве труда штат «учёных по данным» увеличился на 400% за 3 последних года: с 6 до 30 сотрудников; а в Министерстве строительства уже работают 69 специалистов, получая в сумме в ?3,725 тыс. в год. Интересно, что в Министерстве по выходу Великобритании из ЕС «учёных по данным» вообще не оказалось.
В целом по оценкам ученых, к 2020 году data scientist’ы добавят ?241 млрд к британскому ВВП и создадут 157 тыс. новых рабочих мест в этой и смежных сферах. Отметим, что в коммерческом секторе потребность в найме «учёных по данным» пока не так высока: всего 18% британских компаний работают с Big Data.
Другие исследования подтверждают, что интерес к «учёных по данным» растет. В IBM прогнозируют, что к 2020 году спрос на экспертов по аналитическим данным вырастет на 28%. Это — 700 тыс. вакансий ежегодно. При этом 19% из них будут в сфере финансов и страхования.
Если говорить про skillset, то IBM выделают умение работать с MapReduce, Apache Pig, Apache Hive и Apache Hadoop. Например, в США специалист по MapReduce в среднем зарабатывает $116 тыс. в год. В Европе зарплата таких специалистов варьируется от €30 до €99 тыс. в год (для Junior и Senior соответственно).
Как пишут в Rusbase, российским компаниям нужны не только data scientist’ы, но и data engineer’ы. Однако заработок таких специалистов в России меньше, чем в Европе или Америке: если смотреть HeadHunter, ежемесячный оклад data scientist’ов в Москве варьируется от 50 до 200 тыс. рублей.
В 2018 году компания Kyvos Insights опросила 300 американских предприятий и выяснила, что профессиональных кадров в отрасли не хватает: 52% респондентов заявили, что столкнулись с нехваткой специалистов для проектов, подразумевающих работу с Big Data. При этом только 29% опрошенных компаний уже получают прибыль от инвестиций в это направление.
Основатель и ведущий эксперт по данным компании V-Squared Data Strategy Consulting Вин Вашишта (Vin Vashishta) считает, что проблема заключается в сложности и длительности обучения таких специалистов. Проходит 6-8 лет прежде чем выпускники ВУЗов смогут найти достойную работу, а краткие тренинги и boot camp’ы не позволяют людям получить достаточно знаний.
/ фото Universitat Pompeu Fabra CC BY-ND
Директор Institute of Coding (площадки для дистанционного образования) отмечает, что «если не решить проблему нехватки data scientist’ов, в будущем это приведет к катастрофическим последствиям для всей индустрии».
Для того, чтобы решить проблему, ученые из Великобритании предлагают правительству развернуть государственную программу развития направления data science, повысить зарплату специалистам в этой области и не «привязывать» их к конкретному министерству. Однако если говорить о мире в целом, помимо громких заявлений, государственных программ пока никто не предложил.
P.S. О чем еще мы пишем нашем блоге об IaaS:
P.P.S. Наши материалы на Хабре:
/ фото Nic McPhee CC BY-SA
В чем дело
Цель исследования — определить роль, которую играют «учёные по данным» в государственном секторе, и выделить сферы деятельности, где наблюдается повышенный спрос на таких специалистов. Для реализации задумки были опрошены представители пяти министерств: труда, транспорта, здравоохранения, строительства и Министерства по выходу Великобритании из Европейского союза.
Например, в Министерстве труда штат «учёных по данным» увеличился на 400% за 3 последних года: с 6 до 30 сотрудников; а в Министерстве строительства уже работают 69 специалистов, получая в сумме в ?3,725 тыс. в год. Интересно, что в Министерстве по выходу Великобритании из ЕС «учёных по данным» вообще не оказалось.
В целом по оценкам ученых, к 2020 году data scientist’ы добавят ?241 млрд к британскому ВВП и создадут 157 тыс. новых рабочих мест в этой и смежных сферах. Отметим, что в коммерческом секторе потребность в найме «учёных по данным» пока не так высока: всего 18% британских компаний работают с Big Data.
Что другие
Другие исследования подтверждают, что интерес к «учёных по данным» растет. В IBM прогнозируют, что к 2020 году спрос на экспертов по аналитическим данным вырастет на 28%. Это — 700 тыс. вакансий ежегодно. При этом 19% из них будут в сфере финансов и страхования.
Если говорить про skillset, то IBM выделают умение работать с MapReduce, Apache Pig, Apache Hive и Apache Hadoop. Например, в США специалист по MapReduce в среднем зарабатывает $116 тыс. в год. В Европе зарплата таких специалистов варьируется от €30 до €99 тыс. в год (для Junior и Senior соответственно).
Как пишут в Rusbase, российским компаниям нужны не только data scientist’ы, но и data engineer’ы. Однако заработок таких специалистов в России меньше, чем в Европе или Америке: если смотреть HeadHunter, ежемесячный оклад data scientist’ов в Москве варьируется от 50 до 200 тыс. рублей.
Не так быстро
В 2018 году компания Kyvos Insights опросила 300 американских предприятий и выяснила, что профессиональных кадров в отрасли не хватает: 52% респондентов заявили, что столкнулись с нехваткой специалистов для проектов, подразумевающих работу с Big Data. При этом только 29% опрошенных компаний уже получают прибыль от инвестиций в это направление.
Основатель и ведущий эксперт по данным компании V-Squared Data Strategy Consulting Вин Вашишта (Vin Vashishta) считает, что проблема заключается в сложности и длительности обучения таких специалистов. Проходит 6-8 лет прежде чем выпускники ВУЗов смогут найти достойную работу, а краткие тренинги и boot camp’ы не позволяют людям получить достаточно знаний.
/ фото Universitat Pompeu Fabra CC BY-ND
Директор Institute of Coding (площадки для дистанционного образования) отмечает, что «если не решить проблему нехватки data scientist’ов, в будущем это приведет к катастрофическим последствиям для всей индустрии».
Для того, чтобы решить проблему, ученые из Великобритании предлагают правительству развернуть государственную программу развития направления data science, повысить зарплату специалистам в этой области и не «привязывать» их к конкретному министерству. Однако если говорить о мире в целом, помимо громких заявлений, государственных программ пока никто не предложил.
P.S. О чем еще мы пишем нашем блоге об IaaS:
- Что относится к персональным данным с точки зрения российского регулятора
- Персональные данные в облаке: принципы обработки
- Защита персональных данных: европейский подход
P.P.S. Наши материалы на Хабре:
Leoon
Думаю, что позднее, через пяток лет, уже будет не просто нехватка специалистов, а как и в любом языке программирования сейчас — нехватка Хороших специалистов, а не просто тех, кто прошел курсы и отработал пару лет и считает себя богом в своей отрасли.
Whuthering
Так те, кто просто прошёл курсы и немого поработал, и сейчас не то чтобы на топе востребованности, о каком «бог в своей отрасли» вы говорите?
Способности к (само)обучению и опыт у всех разные, и некоторые, пройдя курсы и поработав несколько лет, уже действительно знают и реально умеют гораздо больше тех, кто, например, пол жизни сидит на заднице в какой-нибудь унылой госконторе.
И вот на них уже спрос есть, да, и вполне заслуженно.
Leoon
Да, полностью согласен со второй частью сообщения. Я считаю, что для программистов самое главное — учится постоянно, т.к рост технологий близок к эспоненте.
Что хотел сказать сообщением (пороблема каждого языка, не всегда то, что ты хотел сказать в тексте, смог написать), что, как я вижу, отрасль очень перспективная и быстроразвивающаяся. Что пройдет всего лишь пару лет, а знания для data scientist’ов уже нужно будет иметь намного выше (если не совсем другие) и не большая часть из тех, кто сейчас работает по этой професси, смогут адаптироваться, изучать новое, переучиваться. Мое мнение, что данное напарвление еще в самом зачатке развития, что из этого вырастут очень мощные технологии. Фактически это будущее, наш мозг не может так анализировать в отличие от того, что уже достигли data scientist’ты в своих программах. Сложно пердположить во что это вырастет, но это точно будет пользоватся все большим и большим спросом в дальнейшем.