Какие навыки нужны, чтобы работать в сфере обработки данных в 2018?

Какие навыки нужны, чтобы работать в сфере обработки данных в 2018?

Nuances of programming

Перевод статьи Iliya Valchanov: What are the Skills Needed to Become a Data Scientist in 2018?

Аналитик и обработчик данных - профессия номер один в Америке в 2017-ом году, согласно Glassdoor. И это неудивительно, средняя медианная зарплата в этой сфере $123,000 в год. Тем не менее, рынок работы с данными всё ещё не переполнен, в одних только США не хватает около 190,000 специалистов. Если вы подумываете о том, чтобы сменить карьеру на аналитика данных, то 2018 год предложит вам массу прибыльных возможностей. Цель этой статьи - дать понять, что же нужно для того, чтобы стать обработчиком данных в 2018 году.

Чтобы пролить свет на это область, 365 Data Science провели исследования по этой теме в конце 2017 года. Исследование представляло из себя сбор данных с 1,001 резюме LinkedIn, которые имели название "Аналитик и обработчик данных". Отобранные люди были разделены на две группы: люди, которые работают в компаниях из списка Fortune 500, и люди, которые профессионально работают где-то ещё. Также, пример включает в себя обработчиков данных из разных стран: США (40%), Великобритания (30%), Индия (15%) и другие страны (15%). Следовательно, полученные данные имели профили с разными условиями, чтобы постараться избежать необъективности.

Мужчина, разговаривает, как минимум, на одном иностранном языке и имеет вторую ступень высшего образования. Работает около 4.5 лет, 2 из которых в качестве обработчика данных. Предпочитаемые языки программирования R и Python, вместе с SQL.

Факт, который не совсем помогает, но на который стоит обратить внимание - профессия обработчика данных на 70% состоит из представителей мужского пола. Тем не менее, так как в этой области огромная нехватка кадров, то получить место может любой человек с необходимыми знаниями. Поэтому, девушки, пожалуйста, не теряйте решимости и продолжайте читать.

Какие самые необходимые навыки для обработчика данных?

Теперь перечислим самые обычные навыки, которые аналитики данных указывают в своих профилях.

Языки программирования R и Python доминируют в области работы с данными. 53% обработчиков данных работают с R и/или Python. Обратите внимание, что некоторые из них могут работать сразу с обоими языками.

В постоянно меняющемся мире работы с данными это самые актуальные инструменты, которые профессионалы используют в своей работе. R и Python представляют из себя хлеб с маслом в мире программирования и выучить их должен любой, кто ищет место в этой индустрии.

Также, данные сообщают, что R - самый широко используемый язык, в то время как Python более востребованный, ведь этот язык развивается быстрее всех остальных, по словам сообщества Stack OverFlow. Более того, очень вероятно, что в 2019 году Python будет опережать по популярности все остальные языки. Его гибкость и относительная простота использования выделяют Python среди прочих языков.

Другие популярные языки в сфере работы с данными:

  • SQL (40%)
  • MATLAB (19%)
  • Java (18%)
  • C/C++ (18%)

Хотите узнать больше?

Также мы узнали, что хорошо иметь в своём запасе такие языки, как SAS, LaTex, Hadoop or Tableau. Расширить свои навыки за пределы обычной базы могут значительно увеличить ваши шансы на получение места в этой сфере.

Опыт работы

Так как профессия обработчика данных появилась совсем недавно, неудивительно, что медиана опыта работы составляет 2 года. Не стоит чувствовать себя неловко, если вы подаёте заявку на работу без опыта в этой области. Вы не будете первым. Только 36% обработчиков данных из нашего примера работали в этой же области на предыдущем месте работы. Существует множество возможностей для роста в этой области. Какие были предыдущие места работы у остальных 64% людей? Наиболее распространённые профили: аналитик (19%), IT-специалист (16%) или Стипендиат (12%).

Более того, 8% были интерны прямо перед попаданием на эту работу.

Начиная с самого низа эти люди осуществили свою мечту, а значит можете и Вы!

Образование и обучение

Большинство профессионалов работающих в области обработки данных имеют высшее образование. Поиск говорит, что 75% обработчиков данных имеют вторую ступень высшего образования.

С другой стороны, красивое образование не обязательно. Около 25% обработчиков данных из изучаемых нами профилей обучали в "не оцениваемом университете". Другими словами, входит ли ваш университет в топ "Times Higher Education" или нет, это не обязательно будет определять ваши шансы начать карьеру в сфере обработки данных.

Более того, только 13% профессионалов посещали университетскую программу "Обработки и анализирования данных". Большинство аналитиков данных имеют степень в компьютерных науке (20%) или социальных науках (19%). Вы имеете больше шансов на успех в этой области, если у вас есть навыки и знания в вычислительной сфере.

Тем не менее, у вас нет нужды побыстрее хвататься за дополнительную академическую программу, чтобы получить необходимые навыки для этой работы. Если вы хотите обновить ваш набор навыков, то онлайн-курсы вполне жизнеспособная альтернатива. Около 40% обработчиков данных указали в своих профилях LinkedIn, что прошли онлайн-курсы в этой области.

Отрасли для трудоустройства

Как только вы приобрели необходимые навыки, вам стоит начать искать работу. Теперь стоит подумать, какая отрасль лучше всего подходит для поиска работы в сфере обработки данных. На рынке труда США и Великобритании вы, скорее всего, попадёте в индустриальную компанию (производство, коммунальные услуги, консультации и т.д.). Но это в корне неверно для Индии, где подавляющее большинство (68%) обработчиков данных работает в технических или IT компаниях.

Сфера финансов и сфера здравоохранения также проявляют нужду в аналитиках данных, составляя в среднем 14% и 6% соответственно от наших примеров.

Компании для трудоустройства

Видите ли вы себя в гигантах из Fortune 500 или вас больше привлекают маленькие компании? Неважно, каких размеров и рангов компании, важно то, что все они нанимают обработчиков данных, способных работать с R, Python, SQL и Matlab. Однако, если вы хотите попасть в компанию из Fortune 500, то SAS и Hadoop вам понадобятся с куда большей вероятностью. Способность работать с Hadoop редко нужна для фирм за пределами этого топа. В F500 Большие данные имеют абсолютное главенство, что совсем не вяжется с маленькими компаниями.

Так выглядит профессия обработчика данных на конец 2017 года, и так она, скорее всего, будет выглядеть в течении 2018. Хорошие новости в том, что вы всё ещё можете успеть освоить актуальные навыки и инструменты, даже если у вас нет подходящего образования или подходящего рабочего опыта. Если у вас есть страсть к данным и обучению на протяжении всей жизни, то 2018 год - это самое подходящее время, чтобы начать гнаться за работой аналитика и обработчика данных.

Статью перевёл Дмитрий Хирш