रूस में डेटा विज्ञान: भाषाएं, प्रौद्योगिकियां, और अधिक

दिसंबर 2017 में, हमने रूसी उपयोगकर्ताओं के विभिन्न समूहों के बीच एक सर्वेक्षण किया, एक तरीका या डेटा विश्लेषण से संबंधित अन्य। हम जानना चाहते हैं कि इस क्षेत्र में विशेषज्ञों द्वारा प्रोग्रामिंग भाषाओं, प्रौद्योगिकियों और उपकरणों का क्या उपयोग किया जाता है। यह PyCharm के विकास के लिए भी महत्वपूर्ण है, जो पहले से ही विश्लेषकों के बीच काफी लोकप्रिय है। डेटा विश्लेषण विशेषज्ञों की जरूरतों की बेहतर समझ हमारे उत्पाद को और अधिक सुविधाजनक बनाएगी।

बाद में हमने अन्य देशों में इसी तरह का अध्ययन किया, और हमें रूस के साथ दुनिया की स्थिति की तुलना करने का अवसर मिला। यहां हम सबसे दिलचस्प टिप्पणियों को साझा करेंगे, रूस और इन्फोग्राफिक्स पर अधिक पूरा डेटा हमारी वेबसाइट पर प्रकाशित किया गया है । स्रोत डेटा यहां उपलब्ध है (गोपनीयता बनाए रखने के लिए खुले प्रश्नों के सभी उत्तर हटा दिए गए हैं)। जल्द ही हम विश्वव्यापी अध्ययन के परिणाम भी प्रकाशित करेंगे।



डेटा विज्ञान विशेषज्ञ प्रोफ़ाइल

अध्ययन ने दुनिया भर के 373 रूसियों और 1965 उत्तरदाताओं की प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण किया। उम्र के अनुसार, डेटा साइंस के क्षेत्र में रूसी विशेषज्ञ व्यावहारिक रूप से अपने विदेशी सहयोगियों से अलग नहीं होते हैं, लेकिन विदेशी विशेषज्ञों के पास उच्च स्तर की औपचारिक शिक्षा है। सर्वेक्षण में शामिल रूसियों में, 59% के पास स्नातक की डिग्री है, और केवल 20% के पास मास्टर डिग्री है, जबकि दुनिया में 45% उत्तरदाताओं के पास स्नातक की डिग्री है, और 36% के पास मास्टर की डिग्री है।

डेटा साइंस का क्षेत्र अपेक्षाकृत युवा है, लगभग आधे उत्तरदाताओं (46%) ने 1 से 3 वर्षों से इसमें काम किया है। और केवल 18% को 3-6 साल का अनुभव है। यह महत्वपूर्ण है कि उत्तरदाताओं के विशाल बहुमत के लिए (जिनके पास 0 से 6 साल तक का अनुभव है, और ऐसे> 90%), औसत उम्र का अनुभव से कोई लेना-देना नहीं है। यह शायद क्षेत्र के युवाओं और इस तथ्य के कारण है कि संबंधित क्षेत्रों के लोग इसमें सक्रिय रूप से आगे बढ़ रहे हैं।

कई लोग प्रोग्रामिंग और अन्य नौकरी जिम्मेदारियों के साथ डेटा विश्लेषण कार्यों को हल करते हैं। केवल 50% उत्तरदाताओं (दुनिया में 36%, हमारे सर्वेक्षण के अनुसार) ने डेटा विश्लेषण को अपनी मुख्य पेशेवर गतिविधि के रूप में इंगित किया, 33% उत्तरदाताओं ने अपने मुख्य पेशेवर जिम्मेदारियों के साथ डेटा विश्लेषण को संयोजित किया।

प्रोग्रामिंग भाषाओं

अजगर रूस और दुनिया में प्रमुख डेटा विश्लेषण भाषा है। विदेश में, डेटा विश्लेषण के क्षेत्र में पायथन और आर का उपयोग करने की हिस्सेदारी क्रमशः 73% और 40% है, रूस में पायथन आर - 84% बनाम 25% की तुलना में बहुत अधिक लोकप्रिय है।

प्रौद्योगिकी और उपकरण

एक तरह से 60% से अधिक उत्तरदाताओं या किसी अन्य ने गहन शिक्षण उपकरण का उपयोग किया है। TensorFlowTM सबसे लोकप्रिय ढांचा है - 49%, केरेस 39% के साथ दूसरे स्थान पर।

अपाचे स्पार्क का उपयोग 40% उत्तरदाताओं द्वारा किया जाता है, जिनमें स्काला पर कार्यक्रम करने वाले 92% लोग शामिल हैं। जिनके लिए स्काला मुख्य भाषा है, हर कोई अपाचे स्पार्क का उपयोग करता है। उन लोगों का अनुपात जो केवल पायथन में कार्यक्रम करते हैं और स्पार्क का उपयोग लगभग 14% है (यदि आप लुआ और जूलिया से स्पार्क का उपयोग करने की क्षमता को ध्यान में नहीं रखते हैं, तो यह प्रतिशत 20% तक बढ़ जाएगा)।

वेतन

बड़ी डेटा तकनीकों का ज्ञान उच्च मजदूरी की कुंजी है। बड़े डेटा प्रौद्योगिकी स्टैक के बाहर एक विशेषज्ञ का औसत वेतन 127 हजार रूबल है। विशेषज्ञों की तनख्वाह योग्यता और अनुभव के आधार पर काफी भिन्न होती है, लेकिन औसतन वे बड़े डेटा विश्लेषण के क्षेत्र में बहुत अधिक हैं। दिलचस्प बात यह है कि अपाचे स्पार्क की लोकप्रियता के बावजूद, इस तकनीक के ज्ञान के साथ उत्तरदाताओं को विशेषज्ञों में हीनता है जो कि अपाचे सुअर और अपाचे हाइव के मालिक हैं - क्रमशः 177 और 166 हजार के मुकाबले 157 हजार रूबल। Apache Hadoop / MapReduce का ज्ञान औसतन 150 हज़ार रूबल कमाने के लिए संभव बनाता है।

प्रोग्रामिंग भाषा पर वेतन की निर्भरता के संदर्भ में, हम पूरी दुनिया से अलग नहीं हैं: स्काला के विशेषज्ञ बाकी की तुलना में अधिक कमाते हैं - औसतन 173 हजार रूबल। जावा के ज्ञान के साथ उत्तरदाताओं द्वारा पीछा किया जाता है - 158 हजार, और पायथन - 143 हजार। इसके अलावा, पायथन का उपयोग करने वाले विशेषज्ञों का वेतन आर (136 हजार) का उपयोग करने वालों की तुलना में 4-5% अधिक है, जो दुनिया में स्थिति के अनुरूप है। ।

रूस में डेटा साइंस क्षेत्र की स्थिति के बारे में अधिक जानकारी इन्फोग्राफिक्स के साथ रिपोर्ट के पूर्ण संस्करण में पाई जा सकती है। हमारा अध्ययन पूरी तरह से प्रतिनिधि होने का दावा नहीं करता है, क्योंकि हमने उन चैनलों के सर्वेक्षण का लिंक वितरित किया है जहां डेटा साइंस का काफी सक्रिय हिस्सा प्रस्तुत किया गया है:

• सुस्त ओपन डाटा साइंस (ODS) समुदायों में,
• डेटा विश्लेषण इकाइयों वाली कंपनियों को सीधे भेजा जाता है,
• SmartData सम्मेलन प्रतिभागियों को वितरित, विषयगत उपयोगकर्ता समूहों में वितरित, आदि।

हालांकि, हमारी समीक्षा रूस में उद्योग का एक निश्चित विचार देती है।

उन लोगों के लिए जो एक स्वतंत्र विश्लेषण करना चाहते हैं और अपने निष्कर्ष निकालना चाहते हैं, प्रारंभिक डेटा उपलब्ध हैं। गोपनीयता बनाए रखने के लिए खुले प्रश्नों के सभी उत्तर हटा दिए गए हैं।

हमारी योजना है कि डेटा साइंस के क्षेत्र में रुझानों की निगरानी करना और इसी तरह के सर्वेक्षण आयोजित करना। यदि आप हमारे भविष्य के अनुसंधान में भाग लेना चाहते हैं, तो हमारी रिपोर्ट के अंतिम पृष्ठ की सदस्यता लें। हमें आपके उत्तरदाताओं के बीच देखकर खुशी होगी।