Ежегодно Kaggle проводит опрос среди специалистов по анализу данных, и объявляет конкурс на поиск инсайтов из полученных данных. В этом году в опросе участвовало 19717 человек со всего мира. В статье рассматриваются лучшие обзоры и решения Kaggle ML & DS Survey 2019.



Рисунок 1. Распределение опрошенных специалистов по странам.

Как видно из инфографики, больше всего специалистов в США и Индии.
Data Science стал редкой возможностью хорошего заработка в бедных странах, что и вызвало такую популярность в Индии.



Рисунок 2. Распределение по полу и по странам

Но разработчики из России занимают гордое четвертое место по численности, хотя доля женщин уступает ряду стран западной Европы.



Рисунок 3. Распределение по возрасту

Мода распределения приходится на 25-29 лет. Хайп, зародившийся несколько лет назад, вовлек недавних выпускников в область DS.



Мужчины и женщины при этом показывают одинаковое распределение по возрасту.



А вот распределение в Индии принципиально отличается от США. Преобладают молодые специалисты, студенческого возраста.



Самые высокие доходы у разработчиков из США и западной Европы и явно коррелируют со уровнем дохода по странам. Доходы российских специалистов ниже в 5-10 раз.



США – 140 000$ в год
Великобритания – 80 000$ в год.
Россия — 20 000$ в год.

И это похоже на правду, т.к. специалисты в нашей команде DATA4 зарабатывают немногим больше суммы из опроса.



Чтобы получать больше медианной зарплаты, потребуется минимум 5 лет опыта программирования и 2-3 лет работы с ML.



Распределение по величине компаний, в которых работают специалисты по анализу данных, показывает, что большинство рабочих мест приходится либо на стартапы, либо на корпорации. В среднем бизнесе ловить нечего.



Большинство специалистов начали программировать одновременно с занятием ML, или перешли из других областей разработки.



Разработчики из России становятся старше, и переходят на следующие уровни образования.





Образование и возраст влияют на источники получения информации.



В странах с развитой экономикой (США, Европа) научная степень влияет на уровень зарплаты. В остальном мире разница не статистически значима.



Быть Data Scientist и Data Engineer, выгоднее, чем аналитиком или статистиком.



И напоследок, тепловая карта по заработным платам в странах мира. Можно посмотреть, где потеплее, и взять билет, пока в России зима!

В следующих статьях рассмотрим интересные соревнования и наборы данных с Kaggle. Пишите в комментариях о каких соревнованиях написать в будущих материалах.

Комментарии (5)


  1. Matshishkapeu
    08.01.2020 23:02
    +1

    На картинке с зарплатами прямо радостно за датасатанистов из Бангладеш, которые оставили позади полевропы и корейцев с японцами. Надо в скорости ждать постов о том, как собрав кошку и пожитки народ потянулся в Дакку.


    1. kirillkosolapov Автор
      08.01.2020 23:09
      +1

      Возможно, там всего несколько респондентов ответили, и назвали «оптимистичные» цифры. Т.к. данные из опроса, есть вероятность искажения реальной картины.


  1. somebody4
    08.01.2020 23:52
    +1

    Ну kaggle это сильно специфичный сайт. На его основе делать далекоидущие выводы наверное не стоит.


  1. kxx
    09.01.2020 01:00

    Хорошо бы еще ссылки на первоисточники привести, например, 1, 2.


  1. WondeRu
    09.01.2020 12:11

    Было бы интересно посмотреть на net-доход. В РФ работодатель платит (если платит) основные налоги, а в США сам работник.