Chaque année, Kaggle mène une enquête auprès des spécialistes de l'analyse des données et annonce un concours pour rechercher des informations à partir des données reçues. Cette année, 19717 personnes du monde entier ont participé à l'enquête. Cet article passe en revue les meilleures critiques et solutions de
Kaggle ML & DS Survey 2019 .
Figure 1. Répartition des spécialistes interrogés par pays.
Comme vous pouvez le voir sur l'infographie, la plupart des spécialistes se trouvent aux États-Unis et en Inde.
La science des données est devenue une opportunité rare de gagner de l'argent dans les pays pauvres, ce qui a provoqué une telle popularité en Inde.
Figure 2. Répartition par sexe et par pays
Mais les développeurs russes occupent une fière quatrième place en termes de nombre, bien que la proportion de femmes soit inférieure à un certain nombre de pays d'Europe occidentale.
Figure 3. Répartition par âge
La distribution de mode tombe sur 25-29 ans. Hype, né il y a quelques années, a attiré de récents diplômés dans le domaine DS.
Dans le même temps, les hommes et les femmes présentent la même répartition par âge.
Mais la distribution en Inde est fondamentalement différente de celle des États-Unis. Les jeunes spécialistes, d'âge étudiant, prédominent.
Les développeurs des États-Unis et d'Europe occidentale ont les revenus les plus élevés et sont clairement en corrélation avec le niveau de revenu par pays. Le revenu des spécialistes russes est 5 à 10 fois inférieur.
États-Unis - 140 000 $ par an
Grande-Bretagne - 80 000 $ par an.
Russie - 20 000 $ par an.
Et cela semble être vrai, car les spécialistes de notre équipe DATA4 gagnent un peu plus que le montant de l'enquête.
Pour obtenir plus de salaires médians, vous aurez besoin d'au moins 5 ans d'expérience en programmation et de 2 à 3 ans de travail avec ML.
La répartition par taille des entreprises avec des spécialistes de l'analyse des données montre que la plupart des emplois sont des startups ou des sociétés. Il n'y a rien à attraper dans une entreprise de taille moyenne.
La plupart des spécialistes ont commencé à programmer en même temps que ML ou ont quitté d'autres domaines de développement.
Les développeurs russes vieillissent et passent aux niveaux d'enseignement suivants.
L'éducation et l'âge affectent les sources d'information.
Dans les économies avancées (USA, Europe), un diplôme affecte les niveaux de salaire. Dans le reste du monde, la différence n'est pas statistiquement significative.
Être un Data Scientist et un Data Engineer est plus rentable qu'un analyste ou un statisticien.
Et enfin, la carte thermique des salaires dans les pays du monde. Vous pouvez voir où il fait plus chaud et prendre un billet pendant l'hiver en Russie!
Dans les articles suivants, nous examinerons des concours et des jeux de données intéressants avec Kaggle. Écrivez dans les commentaires sur les concours à écrire dans les futurs documents.