MADE学院和HeadHunter连续第二年进行研究。这次专家分析了10,500个简历和8,100个职位空缺。
对数据科学专家的需求不断增长
数据分析师是市场上最抢手的。与2015年相比，2019年数据分析中的空缺数量增加了9.6倍，机器学习中的空缺数量增加了7.2倍。与2018年相比，数据分析师的空缺数量增加了1.4倍，而机器学习的空缺数量则增加了1.3倍。
IT，金融，B2B-数据科学家的三个主要领域
比其他大数据专家更活跃的是，他们正在寻找IT公司（占空缺职位的三分之一-38％），来自金融业的公司（占职位空缺的29％）以及来自商业服务业的公司（占职位空缺的9％）。
机器学习领域的情况相同。但是，在这里，IT公司的优势更加明显-他们在市场上发布了55％的职位空缺。十分之一的职位空缺是由金融行业的公司（占职位空缺的10％）和服务业（9％）发布的。
从2019年7月到2020年4月，面向数据科学家和机器学习的简历增长了33％。前者平均每月发布246张简历，后者-47张。
雇主的期望
最受欢迎的技能是Python。机器科学中有45％的数据科学职位空缺和一半（51％）的职位空缺。
雇主还希望数据科学家了解SQL（23％），精通数据挖掘（19％），数学统计（11％）并能够处理大数据（10％）。
寻求机器学习专家以及python知识的雇主希望该候选人精通C ++（18％），SQL（15％），机器学习算法（13％）和Linux（11％）。
申请人可以做什么
通常，数据科学市场中的供应与需求匹配。数据科学家最常用的技能是Python（77％），SQL（48％），数据分析（45％），Git（28％）和Linux（21％）。同时，精通Python，SQL和Git是几乎任何级别的专家简历中经常发现的技能。经验丰富的专家以在数据分析方面的发达技能而著称，其中包括知识（数据分析和数据挖掘）。
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