Cada año, Kaggle realiza una encuesta entre especialistas en análisis de datos y anuncia una competencia para buscar información a partir de los datos recibidos. Este año, 19717 personas de todo el mundo participaron en la encuesta. Este artículo revisa las mejores revisiones y soluciones de
Kaggle ML & DS Survey 2019 .
Figura 1. Distribución de especialistas entrevistados por país.
Como puede ver en la infografía, la mayoría de los especialistas se encuentran en los Estados Unidos y la India.
Data Science se ha convertido en una rara oportunidad de ganar buen dinero en los países pobres, lo que ha causado tanta popularidad en la India.
Figura 2. Distribución por género y por país.
Pero los desarrolladores de Rusia ocupan un orgulloso cuarto lugar en términos de números, aunque la proporción de mujeres es inferior a la de varios países de Europa occidental.
Figura 3. Distribución de edad
La distribución de moda cae en 25-29 años. Hype, nacido hace unos años, ha atraído a ex alumnos recientes al campo de DS.
Al mismo tiempo, hombres y mujeres muestran la misma distribución de edad.
Pero la distribución en India es fundamentalmente diferente de la de Estados Unidos. Predominan los especialistas jóvenes, en edad de estudiar.
Los desarrolladores de EE. UU. Y Europa occidental tienen los ingresos más altos y se correlacionan claramente con el nivel de ingresos por país. El ingreso de los especialistas rusos es 5-10 veces menor.
EE.UU. - $ 140,000 por año
Gran Bretaña - $ 80,000 por año.
Rusia: $ 20,000 al año.
Y parece ser cierto, porque Los especialistas de nuestro equipo DATA4 ganan un poco más que el monto de la encuesta.
Para obtener más salarios medios, necesitará al menos 5 años de experiencia en programación y 2-3 años de trabajo con ML.
La distribución del tamaño de las empresas en las que trabajan especialistas en análisis de datos muestra que la mayoría de los trabajos son startups o corporaciones. No hay nada que atrapar en una empresa mediana.
La mayoría de los especialistas comenzaron a programar al mismo tiempo que ML, o se mudaron de otras áreas de desarrollo.
Los desarrolladores de Rusia están envejeciendo y avanzando a los siguientes niveles de educación.
La educación y la edad afectan las fuentes de información.
En las economías avanzadas (Estados Unidos, Europa), un grado afecta los niveles salariales. En el resto del mundo, la diferencia no es estadísticamente significativa.
Ser un científico de datos y un ingeniero de datos es más rentable que un analista o estadístico.
Y finalmente, el mapa de calor de los salarios en los países del mundo. ¡Puedes ver dónde hace más calor y coger un boleto mientras el invierno está en Rusia!
En los siguientes artículos, veremos concursos y conjuntos de datos interesantes con Kaggle. Escriba en los comentarios sobre qué competencias escribir en futuros materiales.