Die MADE Academy und HeadHunter forschen das zweite Jahr in Folge. Diesmal analysierten Experten 10.500 Lebensläufe und 8.100 offene Stellen.
Die Nachfrage nach Data Science-Spezialisten wächst stetig
Datenanalysten gehören zu den gefragtesten auf dem Markt. Im Jahr 2019 gab es 9,6- mal mehr offene Stellen in der Datenanalyse und 7,2- mal mehr freie Stellen im maschinellen Lernen als im Jahr 2015. Im Vergleich zu 2018 stieg die Zahl der offenen Stellen für Datenanalysten um das 1,4-fache und für maschinelles Lernen um das 1,3-fache.
IT, Finanzen, B2B - drei Hauptbereiche für Datenwissenschaftler
Aktiver als andere Big-Data-Spezialisten suchen IT-Unternehmen (sie machen mehr als ein Drittel - 38% - der offenen Stellen aus), Unternehmen aus dem Finanzsektor (29% der offenen Stellen) und auch aus dem Unternehmensdienstleistungssektor (9% der offenen Stellen).
Im Bereich des maschinellen Lernens ist die Situation dieselbe. Hier zeigt sich jedoch noch deutlicher das Übergewicht zugunsten von IT-Unternehmen: Sie veröffentlichen 55% der offenen Stellen auf dem Markt. Jede zehnte freie Stelle wird von Unternehmen aus dem Finanzsektor (10% der offenen Stellen) und Dienstleistungen für Unternehmen (9%) ausgeschrieben.
Von Juli 2019 bis April 2020 sind die Lebensläufe für Datenwissenschaftler und maschinelles Lernen um 33% gestiegen. Ersterer postiert durchschnittlich 246 Lebensläufe pro Monat, letzterer 47.
Was Arbeitgeber erwarten
Die beliebteste Fähigkeit ist Python. Diese Anforderung besteht in 45% der offenen Stellen im Bereich Data Science und in der Hälfte (51%) der offenen Stellen im Bereich maschinelles Lernen.
Die Arbeitgeber möchten auch, dass Datenwissenschaftler SQL (23%) kennen, Data Mining (19%) und mathematische Statistiken (11%) beherrschen und mit Big Data (10%) arbeiten können.
Arbeitgeber, die Spezialisten für maschinelles Lernen sowie Kenntnisse in Python suchen, erwarten, dass der Kandidat C ++ (18%), SQL (15%), Algorithmen für maschinelles Lernen (13%) und Linux (11%) beherrscht.
Was Bewerber tun können
Im Allgemeinen entspricht das Angebot auf dem Data Science-Markt der Nachfrage. Die häufigsten Fähigkeiten für Datenwissenschaftler sind Python (77%), SQL (48%), Datenanalyse (45%), Git (28%) und Linux (21%). Gleichzeitig sind Kenntnisse in Python, SQL und Git Fähigkeiten, die fast ebenso häufig im Lebenslauf von Spezialisten aller Niveaus zu finden sind. Erfahrene Spezialisten zeichnen sich durch entwickelte Fähigkeiten in der Datenanalyse aus, einschließlich intellektueller (Data Analysis und Data Mining).
Möchten Sie maschinelles Lernen beherrschen oder Ihre Fähigkeiten verbessern? Die Rekrutierung für die MADE Big Data Academy ist noch nicht abgeschlossen. Die Ausbildung ist kostenlos, aber Sie müssen die Eingangstests bestehen. Melden Sie sich über den Link an .