La MADE Academy et HeadHunter mènent des recherches pour la deuxième année consécutive. Cette fois, les experts ont analysé 10 500 CV et 8 100 postes vacants.
La demande de spécialistes de la science des données est en constante augmentation
Les analystes de données sont parmi les plus recherchés du marché. En 2019, il y avait 9,6 fois plus de postes vacants en analyse de données et 7,2 fois plus de postes vacants en apprentissage automatique qu'en 2015. Par rapport à 2018, le nombre de postes vacants pour les analystes de données a augmenté de 1,4 fois, et pour l'apprentissage automatique - 1,3 fois.
IT, finance, B2B - trois domaines principaux pour les data scientists
Plus actifs que les autres spécialistes du big data, recherchent des entreprises informatiques (elles représentent plus du tiers - 38% - des postes vacants), des entreprises du secteur financier (29% des postes vacants), ainsi que du secteur des services aux entreprises (9% des postes vacants).
La situation est la même dans le domaine de l'apprentissage automatique. Mais ici, la prépondérance en faveur des entreprises informatiques est encore plus évidente: elles publient 55% des offres d'emploi sur le marché. Un dixième de poste est affiché par des entreprises du secteur financier (10% des postes vacants) et des services aux entreprises (9%).
De juillet 2019 à avril 2020, les CV des Data Scientists et du Machine Learning ont augmenté de 33%. Le premier publie en moyenne 246 CV par mois, le second 47.
Ce à quoi les employeurs s'attendent
La compétence la plus populaire est Python. Cette exigence se retrouve dans 45% des postes vacants en science des données et dans la moitié (51%) des postes vacants en apprentissage automatique.
Les employeurs veulent également que les scientifiques des données connaissent SQL (23%), maîtrisent le Data Mining (19%), les statistiques mathématiques (11%) et soient capables de travailler avec le Big Data (10%).
Les employeurs à la recherche de spécialistes de l'apprentissage automatique, ainsi que de la connaissance de Python, s'attendent à ce que le candidat maîtrise le C ++ (18%), SQL (15%), les algorithmes d'apprentissage automatique (13%) et Linux (11%).
Ce que les candidats peuvent faire
En général, l'offre sur le marché de la science des données correspond à la demande. Les compétences les plus courantes des data scientists sont Python (77%), SQL (48%), l'analyse de données (45%), Git (28%) et Linux (21%). Dans le même temps, la maîtrise de Python, SQL et Git sont des compétences que l'on retrouve presque également souvent dans le CV des spécialistes de tous niveaux. Les spécialistes expérimentés se distinguent par des compétences développées en analyse de données, notamment intellectuelles (analyse de données et exploration de données).
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