Setiap tahun, Kaggle melakukan survei di antara para spesialis analisis data, dan mengumumkan kompetisi untuk mencari wawasan dari data yang diterima. Tahun ini, 19717 orang dari seluruh dunia berpartisipasi dalam survei. Artikel ini mengulas ulasan dan solusi terbaik dari
Kaggle ML & DS Survey 2019 .
Gambar 1. Distribusi spesialis yang diwawancarai oleh negara.
Seperti yang dapat Anda lihat dari infografik, spesialis terbanyak adalah di AS dan India.
Ilmu Data telah menjadi kesempatan langka untuk mendapatkan uang yang baik di negara-negara miskin, yang telah menyebabkan popularitas seperti itu di India.
Gambar 2. Distribusi berdasarkan jenis kelamin dan negara
Tetapi pengembang dari Rusia menempati tempat keempat yang membanggakan dalam hal jumlah, meskipun proporsi perempuan lebih rendah daripada sejumlah negara di Eropa Barat.
Gambar 3. Distribusi usia
Distribusi mode jatuh pada 25-29 tahun. Hype, lahir beberapa tahun yang lalu, telah menarik alumni baru ke bidang DS.
Pada saat yang sama, pria dan wanita menunjukkan distribusi usia yang sama.
Tetapi distribusi di India secara fundamental berbeda dari Amerika Serikat. Spesialis muda, dari usia siswa, mendominasi.
Pengembang dari AS dan Eropa Barat memiliki pendapatan tertinggi dan jelas berkorelasi dengan tingkat pendapatan berdasarkan negara. Pendapatan spesialis Rusia 5-10 kali lebih rendah.
USA - $ 140.000 per tahun
Inggris Raya - $ 80.000 per tahun.
Rusia - $ 20.000 setahun.
Dan sepertinya itu benar, karena para spesialis dalam tim DATA4 kami mendapatkan sedikit lebih banyak daripada jumlah dari survei.
Untuk mendapatkan lebih banyak gaji rata-rata, Anda membutuhkan setidaknya 5 tahun pengalaman pemrograman dan 2-3 tahun bekerja dengan ML.
Distribusi ukuran perusahaan tempat spesialis analisis data bekerja menunjukkan bahwa sebagian besar pekerjaan adalah startup atau perusahaan. Tidak ada yang bisa ditangkap dalam bisnis skala menengah.
Kebanyakan spesialis memulai pemrograman pada saat yang sama dengan ML, atau pindah dari bidang pengembangan lain.
Pengembang dari Rusia semakin tua dan beralih ke tingkat pendidikan selanjutnya.
Pendidikan dan usia mempengaruhi sumber informasi.
Di negara maju (AS, Eropa), gelar memengaruhi tingkat gaji. Di seluruh dunia, perbedaannya tidak signifikan secara statistik.
Menjadi seorang Ilmuwan Data dan Insinyur Data lebih menguntungkan daripada seorang analis atau ahli statistik.
Dan akhirnya, peta panas untuk gaji di negara-negara dunia. Anda dapat melihat di mana itu lebih hangat, dan mengambil tiket saat musim dingin di Rusia!
Dalam artikel berikut, kita akan melihat kontes dan kumpulan data yang menarik dengan Kaggle. Tulis di komentar tentang kompetisi mana yang akan ditulis dalam materi mendatang.