ГлавнаяИсследованияИсследование рынка продуктовых и дата-аналитиков

New.HR

Исследование рынка продуктовых и дата-аналитиков

1/7

Рекрутинговое агентство NEWHR представило результаты исследования рынка аналитиков. В нем были рассмотрены такие вопросы, как карьерный путь специалистов и их цели, особенности поиска работы, применяемые навыки. Полученные данные сравнивались с результатами предыдущих замеров.

В опросе, который проводился в период с декабря 2023 года по январь 2024 года, приняли участие 464 продуктовых и дата-аналитика. Большинство опрошенных — специалисты со средним опытом и выше.

Ключевые выводы в части применения технологий:

  • за год выросла доля продуктовых аналитиков, применяющих машинное обучение. 42% респондентов хотя бы изредка (1–2 раза за полгода) создают и обучают ML-модели, а 19% — разрабатывают ML-сервисы. Регулярно, то есть 1-2 раза в неделю, это делают 4% и 2% опрошенных соответственно;
  • о том, что самые интересные задачи в аналитике связаны с ML, заявили 50 респондентов, с предсказательными моделями и прогнозированием — 11 специалистов. Самым распространенным вариантом был «поиск инсайтов» (91 ответ);
  • из числа 77 респондентов, которые заявили о намерении развиваться внутри специальности, направления Data Scientist и Data Engineering указали по 35,1%, ML — 26%;
  • наиболее перспективными отраслями для профессионального развития аналитики считают E-commerce (52,5%), FinTech (48,5%), EdTech (32,5%). Робототехнику назвали 13,4% респондентов, интернет вещей — 12,3%, VR/AR/MR — 11%;
  • в топ-5 компаний, в которых опрошенные аналитики хотели бы работать больше всего, вошли «Яндекс» (43%), «Авито» (38,2%), Aviasales (36%), «Тинькофф» (26%) и Ozon (18,5%);
  • 408 аналитиков из числа опрошенных используют в работе языки программирования. Чаще всего это Python (93,1%) и SQL (98%);
  • 359 респондентов применяют СУБД или системы распределенных вычислений, например PostgreSQL (58,5%), ClickHouse (56,8%), MySQL (19,5%);
  • библиотеками машинного обучения пользуются 135 участников опроса. Они используют такие решения, как Scikit-learn (85,9%), CatBoost (46,7%), XGBoost (39,3%), LightGBM (23,7%), PyTorch (21,5%).
Подробнее

Расскажите знакомым:

152Дата добавления:15.10.2024

Расскажите знакомым:

Похожие исследования:
Подпишитесь
на еженедельную подборку исследований от ICT.Moscow

Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности

Добавить исследование в каталог ICT.Moscow
Что такое ICT.Moscow?

ICT.Moscow — открытая площадка о цифровых технологиях в Москве. Мы создаем наиболее полную картину развития рынка технологий в городе и за его пределами, помогаем бизнесу следить за главными трендами, не упускать возможности и находить новых партнеров.



Если не указано иное, материалы доступны по лицензии Creative Commons BY 4.0