Datasets:

danneyankeee
/

russian-pretraining-datasets

+ {"doc_id": "tech_1135380423851770168", "url": "https://habr.com/ru/news/468925/", "title": "В России резко вырос спрос на специалистов по данным и машинному обучению / Хабр", "lang": "ru", "category": ["tech"], "text": "В России резко вырос спрос на специалистов по данным и машинному обучению / Хабр\nОбновить\nalizar\n26 сен 2019 в 06:17\nВ России резко вырос спрос на специалистов по данным и машинному обучению\nВремя на прочтение\n6 мин\nКоличество просмотров\n15K\nBig Data\n*\nData Mining\n*\nКарьера в IT-индустрии\nМашинное обучение\n*\nУправление e-commerce\n*\nАкадемия больших данных MADE и HeadHunter опубликовали совместное исследование\n«Портрет российского Data Scientist»\nсо статистикой вакансий для специалистов этой профессии в 2015−2019 годы.\nСудя по цифрам, рынок переживает настоящий бум. В 2018 году количество вакансий с упоминанием специальности data scientist выросло в семь раз по сравнению с 2015 годом, а вакансий с ключевыми словами machine learning — в пять раз. В интернет-компаниях и IT дата-сайентистам предлагают медианную зарплату 145 000 руб., а в в сфере услуг для бизнеса — 170 000 руб. В последнем случае речь идёт об анализе больших массивов данных, в том числе алгоритмами машинного обучения, чтобы выявить полезные для бизнеса закономерности, которые не очевидны для человеческого мозга.\nНа диаграмме выше показаны ключевые навыки, указанные в резюме специалистов по данным. Всего проанализировано 5500 вакансий и 8000 релевантных резюме и из общей базы 36,2 млн резюме.\nНавыки\nСреди ключевых навыков специалисты по Data Science указывают в резюме следующее:\nPython (74%)\nSQL (45%)\nGit (25%)\nData Analysis (24%)\nData Mining (22%)\nТе специалисты, которые в резюме пишут о своей экспертизе в машинном обучении, также упоминают владение Linux и C++.\nСамые популярные языки программирования:\nPython\nC++\nJava\nC#\nJavaScript\nДефицит специалистов\nСпециалисты по машинному обучению в дефиците – всего три резюме на одну вакансию. У специалистов по данным ситуация чуть лучше: в среднем, шесть резюме на вакансию, рассказал представитель HeadHunter. По его словам, вакансия не считается дефицитной, если на неё приходится восемь и более резюме.\nТрадиционно новые профессии сначала осваивают мужчины, а за ними приходят женщины. Сейчас 81% дата-сайентистов — мужчины. Больше половины соискателей — специалисты в возрасте 25-34 лет. Интересно, что среди женщин-соискателей почти 40% — это молодые девушки в возрасте 18-24 лет.\nСтарше 45 лет кандидатов на рынке практически нет (всего 3%). Эксперты считают, что соискатели с большим опытом работы реже размещают свои резюме на крупных поисковых ресурсах и чаще находят работу по рекомендациям. Но и количественно их тоже меньше.\nБольше половины вакансий (60%) и соискателей (64%) находятся в Москве. Специалисты востребованы также в Санкт-Петербурге и Татарстане (3% и 8%). Доля остальных регионов по специалистам не превышает 4%, а по вакансиям — 2% от общего количества.\n«Дата-сайентисты занимают особое положение на рынке труда в сфере IT, благодаря неизменно растущему спросу со стороны компаний-работодателей, — говорит Мария Игнатова, руководитель Службы исследований компании HeadHunter. — Именно поэтому они стали объектом нашего совместного с Академией больших данных MADE исследования. В нём мы постарались рассмотреть эту профессию с разных фокусов, в том числе по востребованности, навыкам, образованию, чтобы составить максимально объективный портрет российского дата-сайентиста и привлечь в эту профобласть как можно больше талантливой молодёжи. Более того, результаты нашего анализа станут полезным референсом для корпоративных образовательных платформ, таких как Школа программистов hh.ru и Академия больших данных MADE, в подготовке специалистов на основе реальных требований и задач бизнеса».\nСпрос на специалистов по данным растёт в банках, торговле, телекоммуникациях. Например, в Ozon отдел Data Science в 2018–2019 гг. расширился втрое, подтвердил руководитель направления Data Science в Ozon Ксения Бокша.\nВ электронной коммерции анализ данных напрямую связан с прибылью, а результат применения алгоритмов можно измерить непосредственно в долларах (или рублях) сразу после внедрения с помощью A/B-тестирования. Ozon применяет машинное обучение для системы персональных рекомендаций и при сборе заказов в логистическом центре, а аналитику данных — в закупках. Стоимость ошибки в 1% при ассортименте в 2,5 млн товарных наименований может обойтись компании в 10 млн руб., говорит Букша.\n«Ведомости» также приводят примеры использования data science в других отраслях:\nОператоры связи\n. В «Мегафоне» анализом данных занимается около 200 человек. За два с половиной года команда выросла в несколько раз. Она занимается оптимизацией тарифов, определяет оптимальное расположение магазинов, прогнозирует товарные запасы и т. д.\nБанки\n. «Тинькофф» рассказал, что у них с клиентами общается чатбот, который помогает экономить до 50 млн руб. в месяц на зарплате ставших ненужными специалистов из службы поддержки. Бот самостоятельно обслуживает 30% обращений клиентов в чате и помогает операторам с остальными 70% запросов.\nБанк ВТБ тоже с начала года активно ищет и нанимает специалистов в области машинного обучения и аналитики данных.\nНапример, в Mail.ru Group такие специалисты нужны везде, где требуется обрабатывать текстовые данные, картинки, видео, заниматься синтезом и анализом речи — в почтовых и облачных сервисах, социальных сетях, играх, электронной коммерции, рассказал в\nкомментарии «Ведомостям»\nвице-президент Mail.ru Group по персоналу и образовательным программам Дмитрий Смыслов. Число таких сотрудников за последние два года в компании выросло почти втрое, а за восемь месяцев 2019 г. компания наняла примерно столько же специалистов по анализу данных, сколько за весь 2018 год.\nЭта статистика подтверждается цифрами из исследо��ания: действительно, в первом полугодии 2019 года спрос на специалистов по Data Science составил 65% от спроса за весь 2018 год.\nПредставитель Huawei тоже сказал, что за 2018 год и в особенности 2019 году потребность в специалистах по анализу данных возросла практически вдвое. В ближайшее время Huawei планирует\nпочти вчетверо увеличить персонал российских центров исследований и разработок\n. Сейчас у Huawei два российских R&D-центра: в Москве (400 человек) и Санкт-Петербурге (150 человек). До конца года Huawei планирует открыть три новых R&D-центра и нанять в них 500 инженеров. В течение ближайших пяти лет штат увеличится ещё более чем на 1000 сотрудников. Это и понятно, ведь Huawei пытается плотно интегрироваться в российскую экономику: например, недавно стало известно, что\nHuawei станет поставщиком проекта российской государственной облачной платформы\n, рассматривая возможность\nвыпускать серверы с российскими процессорами «Эльбрус» на российской ОС\n, чтобы участвовать в гостендерах как «российский производитель».\nВысшее образование и курсы\nУ 90% специалистов по данным высшее образование. Большинство из них учились в одном из следующих вузов:\nМГТУ им.Н.Э. Баумана;\nМГУ им. М.В. Ломоносова;\nМФТИ;\nНИУ ВШЭ;\nСПбГУ;\nФинансовый университет при Правительстве РФ;\nНГУ;\nКФУ.\nК этим же вузам лояльно относятся и работодатели.\n43% специалистов отметили, что вдобавок получили хотя бы одно дополнительное образование. Чаще всего в резюме упоминаются онлайн-курсы по машинному обучению и анализ данных на Coursera.\nКурсы нужно выбирать аккуратно. Не везде можно получить качественное образование. На волне дефицита IT-специалистов и относительно больших зарплат предприниматели пытаются заработать на стремлении граждан получить образование. По недавнему\nопросу РОЦИТ\n, обучающие онлайн-курсы вошли в топ-3 самых востребованных у россиян интернет-сервисов после госуслуг и продажи и доставки лекарств. Однако на отечественном рынке мало серьёзных игроков, а сомнительных тренеров и коучей появляется всё больше: «Как добросовестные, так и недобросовестные тренеры прибегают к распространённому маркетинговому инструменту — воронке продаж. Клиентам сначала предлагают какой-то бесплатный продукт, например, PDF-книгу или участие в вебинаре, затем дешевый курс в пределах 300–500 рублей, затем основной продукт. Пользователь делает один шаг за другим, пока не дойдет до покупки. Многие называют этот способ манипуляцией, но он становится таким же привычным, как, к примеру, нативная и таргетированная реклама».\nТакое мошенничество наиболее распространено в бизнес-тренингах. Всё-таки в области data science гораздо труднее продать убедительную «фальшивку». Впрочем, и здесь некоторые используют манипулятивные воронки продаж, приглашая аудиторию сначала на бесплатные вебинары, затем дешёвый курс, а уже потом предлагая основной проду��т.\nКорпоративные программы обучения\nЧтобы восполнить дефицит кадров, многие компании открывают программы обучения для собственных сотрудников и «школы» для новых кандидатов. Они фактически сами выращивают специалистов для себя. Например, «Вымпелком» запустил проект\n«Лаборатория Big Data»\nи готовит магистрантов в области программирования и анализа больших данных вместе с тремя крупными техническими вузами в Новосибирске, а также сотрудничает с вузами Москвы. Сотрудники «Вымпелкома» могут изучать анализ больших данных в корпоративном университете.\n«Большие данные рассматриваются как важнейшее сырьё XXI века. Ископаемые и нефть были стратегическим сырьём XX века, в XXI веке, их место будет занято технологиями Big Data», — говорится на сайте обучающего центра.\nOzon открыл вечерние курсы по анализу данных, на которых преподают сотрудники Ozon: в этом году принято 78 студентов.\nУ Samsung есть собственный научно-исследовательский центр в России. Каждый год компания организует\nлетнюю школу AI Bootcamp\nпо байесовским методам глубинного обучения. Первая летняя школа была организована в 2018 году, под руководством специалистов московского Центра искусственного интеллекта Samsung студенты изучали основные аспекты построения нейросетей, познакомились с решением задач компьютерного зрения: сегментации, локализации и увеличения разрешения растровых изображений.\nС этого года Samsung Research Russia начала выпуск бесплатных образовательных онлайн курсов: первый курс\n«Нейронные сети и компьютерное зрение»\nнабрал за два месяца более 11 тысяч слушателей.\nНу а лидером в области обучения специалистов Big Data считается «Яндекс», где с 2007 года работает\nШкола анализа данных\n. Представители компании говорят, что в ближайшие три года она подготовит ещё около 600 экспертов в данной области.\nВ Школу анализа данных поступают старшекурсники, выпускники и аспиранты МГУ, МФТИ, ВШЭ, ИТМО, СПбГУ, УрФУ, НГУ и других вузов. Два года они изучают предметы, которые обычно не входят в университетские программы, хотя пользуются огромным спросом в науке и разных отраслях, где уже применяются наукоёмкие информационные технологии. Все преподаватели ШАД работают в IT-индустрии или занимаются современной наукой.\nПохоже, что бум на рынке вакансий data science только начинается.\nТеги:\ndata science\nмашинное обучение\nвакансии\nзарплаты\nобучение\nХабы:\nBig Data\nData Mining\nКарьера в IT-индустрии\nМашинное обучение\nУправление e-commerce\nВсего голосов 20: ↑16 и ↓4\n+10\nДобавить в закладки\n19\nКомментарии\n21\n1105\nКарма\n74\nОбщий рейтинг\nАнатолий Ализар\n@alizar\nавтор, фрилансер\nПодписаться\nОтправить сообщение\nХабр доступен 24/7 благодаря поддержке друзей\nХабр Курсы для всех\nРЕКЛАМА\nПрактикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!\nПерейти\nКомментарии\nКомментарии 21\nВаш аккаунт\nВойти\nРегистрация\nРазделы\nСтатьи\nНовости\nХабы\nКомпании\nАвторы\nПесочница\nИнформация\nУстройство сайта\nДля авторов\nДля компаний\nДокументы\nСоглашение\nКонфиденциальность\nУслуги\nКорпоративный блог\nМедийная реклама\nНативные проекты\nОбразовательные программы\nСтартапам\nVK\nTelegram\nYoutube\nЯндекс Дзен\nНастройка языка\nТехническая поддержка\n© 2006–2025,\nHabr", "source": "tech_crawler"}