Data Scientist ist eine der am schnellsten wachsenden Spezialitäten des 21. Jahrhunderts. Frost & Sullivan prognostiziert, dass der Markt für Big-Data-Analysen in den nächsten 10 Jahren um durchschnittlich 35,9% pro Jahr wachsen wird.
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie viel Geld ein Datenwissenschaftler bekommen kann (Spoiler-Alarm: viel), welche Anforderungen in offenen Stellen am häufigsten gestellt werden, wie man zu DS kommt und wo man sich entwickelt. Bereit? Gehen!
Wer ist ein Datenwissenschaftler?
Ein Datenwissenschaftler beschäftigt sich mit der Analyse von Datenarrays - Big Data. Mithilfe der mathematischen Analyse und der Identifizierung von Mustern in den Daten erstellt der Datenwissenschaftler Modelle zur Lösung spezifischer geschäftlicher Probleme oder Probleme.
Tatsächlich ist der Beruf des Datenwissenschaftlers eng mit dem Datenanalysten (Data Analyst oder DA) und dem Dateningenieur (Data Engineer oder DE) verbunden. So eng beieinander, dass die meisten Lebensmittelunternehmen sie überhaupt nicht trennen. Und der Data Scientist übernimmt häufig die DA- und DE-Verantwortlichkeiten.
Die Arbeit mit Big Data hat jedoch immer noch ihre eigenen Besonderheiten und Besonderheiten. Die Verteilung der Arbeitszeit von Datenwissenschaftlern kann in einem Diagramm dargestellt werden:
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Bestandteil des Berufs der Datenwissenschaftler. Neuronale Netze werden für die Analyse von Datensätzen immer beliebter, daher muss ein Spezialist in der Lage sein, mit ihnen zu arbeiten.
Eines der Hauptziele ist es, ein Geschäftsergebnis zu erzielen. Schließlich werden mit Hilfe von Data Science Vorhersagemodelle entwickelt. Zum Beispiel das Verhalten der Benutzer im Netzwerk, Wechselkurse, Aktienkurse und vieles mehr. Data Scientists haben YouTube-Empfehlungsalgorithmen entwickelt und die Suchergebnisse von Google verbessert.
Was Arbeitgeber von einem Datenwissenschaftler verlangen
Wir haben über 400 offene Stellen für Stellen für Datenwissenschaftler analysiert, die von Oktober bis November 2020 eröffnet wurden.
Eine klare Grenze zwischen den Fachgebieten Datenwissenschaftler, Datenanalyst und Dateningenieur besteht nur für IT-Unternehmen und große Unternehmen mit großen IT-Abteilungen. Daher stoßen Stellenangebote für Datenwissenschaftler häufig auf Aufgaben, die für einen Analysten oder Dateningenieur besser geeignet sind.
Bei der Analyse der offenen Stellen haben wir eine Reihe von Fähigkeiten und Fertigkeiten ermittelt, die Arbeitgeber am häufigsten von Arbeitssuchenden verlangen.
Lassen Sie uns zunächst mit harten Fähigkeiten umgehen
Hohe mathematische Fähigkeiten. Höhere Mathematik, Wahrscheinlichkeitstheorie, mathematische und angewandte Statistik sind ein Muss für einen Big-Data-Analysten. Über 60% der offenen Stellen weisen direkt auf die Notwendigkeit einer guten mathematischen Ausbildung hin oder erfordern einen Bachelor- oder Master-Abschluss einer Universität in Mathematik, Ingenieurwesen oder Informationstechnologie.
Python und Bibliotheken für Datenanalyse und maschinelles Lernen . Python ist in 81% der Jobs aufgeführt. Außerdem benötigen Arbeitgeber meistens Kenntnisse über spezielle Bibliotheken: TensorFlow, Keras, PyTorch, LightGBM, NumPy, SciPy, Pandas, sklearn.
In etwa einem Drittel der offenen Stellen geben Arbeitgeber Kenntnisse über Python und / oder R an. Insbesondere R (ohne Python) wird jedoch selten angefordert - nur 12 von 400 offenen Stellen. In etwa 3% der Fälle sind andere Programmiersprachen erforderlich.
SQL . Datenbanken sind das Rückgrat von DS. Daher sind in mehr als 73% der offenen Stellen Kenntnisse im Umgang mit relationalen Datenbanken erforderlich. NoSQL-Datenbanken sind weniger beliebt - sie werden in weniger als 10% der Fälle benötigt.
Excel steht alleine da. Obwohl es nicht im Stapel der erforderlichen Fähigkeiten enthalten ist, erstellen einige Unternehmen darin Datenanalysen. Warum das so ist, ist nicht klar. Vielleicht verwirren sie nur die Funktionen von Datenanalysten und Datenwissenschaftlern.
Datenvisualisierungssysteme... Als Datenwissenschaftler ist es wichtig, nicht nur Arbeitsmodelle und Prognosen zu erstellen, sondern diese auch dem Management präsentieren zu können. Es ist auf klare und einfache Weise wünschenswert. Die meisten Unternehmen (55%) geben lediglich "Datenvisualisierungssysteme" an - für sie ist es absolut nicht wichtig, welche dem Antragsteller gehören. Zu den beliebtesten zählen jedoch nur drei - Tableau, Metabase und Power BI.
Maschinelles Lernen und Deep Learning . Maschinelles Lernen und tiefes Lernen sind wichtig. Fast 40% der Unternehmen betonen separat, dass der Antragsteller zumindest allgemein verstehen muss, wie alles funktioniert und wie es im Geschäftsleben eingesetzt werden kann.
Viele Unternehmen weisen auf die Notwendigkeit von Kenntnissen des technischen Englisch hinmit einem Level nicht niedriger als Intermediate. Konversationsfähigkeiten werden oft nicht benötigt, aber Sie müssen die technische Dokumentation lesen. Darüber hinaus werden fast alle neuen Entwicklungen in Data Science auf Englisch veröffentlicht, sodass Sie sie zumindest auf mittlerem Niveau verstehen müssen.
In Bezug auf harte Fähigkeiten im Allgemeinen ist das alles. Gut oder fast alles, weil andere Optionen in weniger als 10% der offenen Stellen zu finden sind.
Soft Skills
Im Allgemeinen werden sie durchaus erwartet. Hier sind die häufigsten, nach denen Unternehmen fragen:
- Analytischen Verstand;
- Hohe Kommunikationsfähigkeit;
- Die Fähigkeit, die Initiative ergreifen;
- Liebe zum Detail;
- Verantwortung und Unabhängigkeit;
- Multitasking.
Gehalt und Leistungen von Data Scientist
Das Aufregendste ist jetzt das Gehalt und die Boni. Bis zum 13.11.2020 sind in Russland 325 Stellen für Data Scientist offen. Davon befinden sich 175 in Moskau (54%), 54 in St. Petersburg (16%). Die restlichen 30% verteilen sich ungefähr gleichmäßig auf die regionalen Zentren.
Wichtig! Viele Unternehmen bieten Telearbeit mit Personal an. In einer Quarantäneumgebung ist dies von Vorteil. Wenn Sie möchten, können Sie problemlos eine Stelle als Junior Data Scientist in Moskau finden, gleichzeitig aber auch in Woronesch oder Twer.
True-, Middle- und Senior-Spezialisten werden häufig offline benötigt. Sie erhalten ein höheres Maß an Verantwortung, weshalb Unternehmen es immer noch vorziehen, mit ihnen im Büro zu arbeiten.
Die überwiegende Mehrheit der offenen Stellen wird von IT-Unternehmen ausgeschrieben (78%). Datenwissenschaftler werden auch im Bankensektor (10%) und in Bildungsprojekten (8%) benötigt. Der Rest der Branchen belegt nicht mehr als 4% der offenen Stellen.
Das Hauptproblem bei der Stichprobe besteht darin, dass eine sehr kleine Anzahl von Unternehmen eine Gehaltsklasse angibt. Oder orientieren Sie den Antragsteller zumindest irgendwie an der Höhe der materiellen Entschädigung.
Nur 20% der Unternehmen geben offen die Höhe der Gehälter an. Der Rest begnügt sich mit vagen Formulierungen wie "Gehalt auf dem Markt" oder "bei einem Interview besprochen".
Bei offenen Stellen ist das Lohnniveau sehr anständig. In Moskau kann ein Spezialist mit ungefähr 2 Jahren Erfahrung in DS mit einem Durchschnittsgehalt von ungefähr 200.000 rechnen.
Senior Data Scientist mit mindestens 5 Jahren Erfahrung und einem breiten Kompetenzstapel in großen Unternehmen kann bis zu 500.000 Rubel pro Monat erhalten. Und es ist kein Witz. Es gibt solche offenen Stellen und die Leute sind ziemlich engagiert für sie.
Ein junger Junior ohne Erfahrung oder mit bis zu einem Jahr Erfahrung kann mit einem Gehalt von bis zu 100.000 rechnen. Die
zusätzlichen Vorteile sind ebenfalls sehr schwerwiegend. Wir werden die Standard "Kaffee-Tee-Kekse" nicht berücksichtigen - sie sind in fast jeder offenen Stelle.
Viele Unternehmen bieten neben Online-Arbeit auch flexible Arbeitszeiten an. Beliebt ist auch die Möglichkeit der Weiterbildung und beruflichen Weiterentwicklung auf Kosten des Unternehmens - rund ein Drittel der Unternehmen erklärt sich bereit, einen Mitarbeiter zu unterstützen, wenn er sich in seinem Fachgebiet weiterentwickeln möchte.
Der wertvollste Bonus ist unserer Meinung nach VHI. Fast alle großen Unternehmen bieten eine vollständige Krankenversicherung an, und viele bieten auch Zahnmedizin an. Moskauer Medizin ist teuer, daher ist die versicherte Behandlung in guten Kliniken ein großer Bonus für die Mitarbeiter des Unternehmens.
Das Gehalt in St. Petersburg liegt leicht hinter dem in Moskau. In der nördlichen Hauptstadt kann Junior Data Scientist mit einem Gehalt von 45.000 Rubel oder mehr rechnen. Das Maximum für einen Spezialisten ohne Erfahrung oder mit weniger als einem Jahr Erfahrung beträgt 90.000 Rubel. Trotzdem gibt es nur wenige solcher Stellen.
Im Durchschnitt erhält ein Spezialist mit einer normalen Wissensbasis und einer Erfahrung von mindestens 2 Jahren ein Gehalt von etwa 150.000 Rubel. Top-Datenwissenschaftler und Teamleiter sind jedoch eine separate Kategorie. Das Gehalt dort ist das gleiche wie in Moskau - bis zu 500.000 Rubel pro Monat.
Die Zusatzleistungen sind fast die gleichen wie in Moskau, nur dass eine viel geringere Anzahl von Unternehmen eine vollständige Krankenversicherung anbietet. Obwohl rein subjektiv - es gibt mehr nicht triviale und interessante Boni.
Einige bieten ein tägliches Dart-Turnier zur Mittagszeit an, andere eine PlayStation und wieder andere bieten Gruppenunterhaltung und abwechslungsreiche Teambildung.
Die Situation in anderen Regionen Russlands ist viel schlimmer. Und die Höhe der Gehälter unterscheidet sich deutlich von Moskau und sogar St. Petersburg.
Ein unerfahrener Spezialist kann mit einem Gehalt von 20.000 bis 40.000 Rubel rechnen. Darüber hinaus verschwimmen in solchen Stellen die Grenzen der Berufe am meisten. Oft suchen sie unter dem Namen der Stelle "Data Scientist" einen Analysten, der alle Daten im Unternehmen auf einmal analysiert. Einige HRs schaffen es sogar, offene Stellen wie "Python Developer - Data Scientist" zu bewerben. Eine Art "Alleskönner" in der Analytik, und nicht nur.
Im Allgemeinen kann ein Spezialist mit Erfahrung mit einem Gehalt von etwa 100.000 bis 120.000 Rubel rechnen. Der Höchstsatz in regionalen Zentren beträgt 180.000 Rubel. Und es gibt wirklich wenige solcher Stellen.
Wo kann man zum Beruf kommen und wo kann man die Datenanalyse ausbauen?
Ein Datenwissenschaftler braucht wirklich einen guten Hintergrund in Mathematik. Er arbeitet mit komplexen mathematischen Modellen, daher sollte mindestens ein durchschnittliches Niveau an höherer Mathematik, Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik erforderlich sein.
Dies ist einer der Hauptgründe, warum nur wenige Menschen von Grund auf in das Gebiet der Datenwissenschaft einsteigen. Es ist möglich, die notwendigen mathematischen Grundlagen auch ohne Universitätsvorbereitung zu verbessern, aber es ist schwierig.
In den meisten Fällen verlässt Data Science die Datenanalyse. Data Analyst verfügt bereits über fast alle erforderlichen Kompetenzen und Kenntnisse in Spezialwerkzeugen. Er muss nur Mathematik und mehr angewandte Bereiche wie maschinelles und tiefes Lernen lernen.
Der Weg zu Data Science ist auch für Python-Entwickler offen. Die meisten Unternehmen benötigen Kenntnisse in Python als Programmiersprache für die Analyse. Wenn Sie einen mathematischen Hintergrund und SQL-Kenntnisse haben, ist das in Ordnung.
Jetzt befindet sich das gesamte Gebiet der Datenwissenschaft in einem Stadium des aktiven Wachstums, sodass die Aussichten hervorragend sind. Ein hochrangiger Fachmann kann sowohl vertikal als auch horizontal wachsen. Das heißt, Sie können zum Leiter der Abteilung Data Science heranwachsen, der tatsächlich der Vizepräsident des Unternehmens ist - sein Einfluss auf die strategische Planung aller Aktivitäten ist enorm. Oder Sie können sich in fast jedem anderen Bereich der Analytik versuchen - Geschäftsanalyse, Produktanalyse, Softwareanalyse, Systemanalyse.
Einige Datenwissenschaftler kehren zur Python-Entwicklung zurück, aber es gibt nicht zu viele. Sie können weitere interessante Optionen ausprobieren - beispielsweise eine Architektur mit künstlicher Intelligenz für Computerspiele. Es gibt genug Möglichkeiten - überprüfen Sie es selbst:
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