Хабрахабр

Обзор Kaggle ML & DS Survey 2019. Или сколько зарабатывают ML специалисты

Ежегодно Kaggle проводит опрос среди специалистов по анализу данных, и объявляет конкурс на поиск инсайтов из полученных данных. В этом году в опросе участвовало 19717 человек со всего мира. В статье рассматриваются лучшие обзоры и решения Kaggle ML & DS Survey 2019.

Распределение опрошенных специалистов по странам.
Рисунок 1.

Как видно из инфографики, больше всего специалистов в США и Индии.
Data Science стал редкой возможностью хорошего заработка в бедных странах, что и вызвало такую популярность в Индии.

Распределение по полу и по странам Рисунок 2.

Но разработчики из России занимают гордое четвертое место по численности, хотя доля женщин уступает ряду стран западной Европы.

Распределение по возрасту Рисунок 3.

Хайп, зародившийся несколько лет назад, вовлек недавних выпускников в область DS. Мода распределения приходится на 25-29 лет.

Мужчины и женщины при этом показывают одинаковое распределение по возрасту.

Преобладают молодые специалисты, студенческого возраста. А вот распределение в Индии принципиально отличается от США.

Доходы российских специалистов ниже в 5-10 раз. Самые высокие доходы у разработчиков из США и западной Европы и явно коррелируют со уровнем дохода по странам.

США – 140 000$ в год
Великобритания – 80 000$ в год.
Россия — 20 000$ в год.

специалисты в нашей команде DATA4 зарабатывают немногим больше суммы из опроса. И это похоже на правду, т.к.

Чтобы получать больше медианной зарплаты, потребуется минимум 5 лет опыта программирования и 2-3 лет работы с ML.

В среднем бизнесе ловить нечего. Распределение по величине компаний, в которых работают специалисты по анализу данных, показывает, что большинство рабочих мест приходится либо на стартапы, либо на корпорации.

Большинство специалистов начали программировать одновременно с занятием ML, или перешли из других областей разработки.

Разработчики из России становятся старше, и переходят на следующие уровни образования.

Образование и возраст влияют на источники получения информации.

В остальном мире разница не статистически значима. В странах с развитой экономикой (США, Европа) научная степень влияет на уровень зарплаты.

Быть Data Scientist и Data Engineer, выгоднее, чем аналитиком или статистиком.

Можно посмотреть, где потеплее, и взять билет, пока в России зима! И напоследок, тепловая карта по заработным платам в странах мира.

Пишите в комментариях о каких соревнованиях написать в будущих материалах. В следующих статьях рассмотрим интересные соревнования и наборы данных с Kaggle.

Показать больше

Похожие публикации

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»