Зарплаты аналитиков данных разного уровня в России: исследование Skillbox Media

Мы проводим исследование рынка вакансий СНГ по всем направлениям. Про зарплаты бэкендеров и фронтендеров поговорили, теперь речь пойдёт об аналитиках данных. Разберёмся, какие они бывают:

• Data Scientist. Исследователь. Применяет математику как науку, чтобы анализировать большие данные. Строит модели, составляет прогнозы и находит скрытые закономерности. Часто работает в команде, один проект может занимать недели и даже месяцы.
• Data Analyst. Аналитик. Спринтер в работе — быстро анализирует данные и представляет результаты для оперативного принятия решений стейкхолдерами.
• Data Engineer. Инженер. Разрабатывает, тестирует и поддерживает хранилища данных, создает конвейеры обработки данных (ETL). Очищает данные, чтобы результаты анализа были достоверными.

Иногда выделяют должность Machine Learning Engineer. Это специалист, который занимается машинным обучением и делает так, чтобы модели, разработанные Data Scientist, эффективно работали в реальных условиях.

Содержание

• Data Analyst: зарплаты и требования
• Data Scientist: зарплаты и требования
• Data Engineer: зарплаты и требования
• Что спрашивают на собеседованиях

Что такое большие данные и зачем их нужно анализировать

Поведение пользователей сайтов, предпочтения в выборе товаров, участие в акциях — всё это данные, анализ которых помогает эффективно выстроить работу бизнеса и увеличить прибыль.

Большие данные (Big Data) — это неструктурированные данные, которые растут со скоростью больше 150 ГБ в день.

Считается, что к 2025 году общий объём всех данных на Земле составит 163 зеттабайта. Чтобы работать с Big Data, нужны специальные технологии. Компания Google первой столкнулась с проблемой низкой скорости вычислений из-за растущих данных. И создала MapReduce — модель распределённых вычислений, при которой кластеры работают параллельно, разделяя нагрузку между собой и обеспечивая высокую отказоустойчивость и масштабируемость всего хранилища.

Что нужно знать аналитикам данных

Хард-скиллы:

• Языки программирования: Python, Java или R. Основные библиотеки для анализа и визуализации данных: NumPy, pandas, Plotly, scikit-learn, XGBoost/CatBoost/LightGBM, statsmodels и другие.
• BI-системы: Tableau, Power BI, Qlik Sense, Oracle BI, Apache Superset, Visiology.
• Знание любого диалекта SQL.
• СУБД: Redis, PostgreSQL.
• Механизмы обработки данных в памяти: Spark, Presto.
• ETL-фреймворки: Hadoop, Airflow.
• Инструменты интеграции данных: Snowplow, Stitch Data, Fivetran.
• Фреймворки для тестирования.
• Понимание жизненного цикла разработки ПО, CI/CD.

Софт-скиллы:

• бизнес-мышление,
• коммуникативность,
• умение отстаивать свою позицию,
• организованность,
• ответственность.

Хороший дата-аналитик — это тот, кто не только найдёт проблему, расскажет, что не так, но и предложит способы решения этой проблемы. Посмотрим, каких аналитиков ищут работодатели и какие требования к ним предъявляют.

Data Analyst

Сколько зарабатывает

Junior — от 60 000 до 100 000 рублей.

Middle — от 100 000 до 330 000 рублей.

Senior — от 150 000 до 400 000 рублей.

Какие требования

Вакансий аналитиков, в которых не требуется опыт работы, достаточно много. Так что устроиться после института или курсов сразу джуном, а не стажёром — реально. Главное — «не быть душнилой»:

Зарплата джунов с опытом работы выше на 40%. Если есть хотя бы полгода опыта, можно рассчитывать на верхнюю границу вилки.

Некоторые работодатели сразу указывают названия вузов, выпускников которых рады видеть в своей компании:

А некоторых устроит просто диплом по естественно-научным специальностям:

«Плюшки» в вакансиях дата-аналитиков встречаются не так часто, как у разработчиков, — например, кальян, как бэкендерам, никто не предлагает. Зато могут помочь переехать в Москву — оплатят стоимость дороги и жилья за первый месяц. Есть даже схема, чтобы никто не заблудился по дороге на собеседование.

Data Scientist

Сколько зарабатывает

Junior — от 100 000 до 200 000 рублей.

Middle — от 140 000 до 250 000 рублей.

Senior — от 250 000 до 500 000 рублей.

Какие требования

Есть вакансии для начинающих аналитиков, где даже не требуют знания конкретного языка программирования — достаточно любого.

На мидл-разработчика можно устроиться уже после года работы. Пример хард-скиллов:

На должность сеньора можно претендовать после трёх лет работы. Есть суровые вакансии, но если хотите зарабатывать 500 000 рублей, придётся забыть об удобном офисе, кофе и играх. Серьёзные заказчики не любят ждать. Работать придётся в команде, но «в одиночку», умничать нельзя.

Data Engineer

Сколько зарабатывает

Junior — от 70 000 до 170 000 рублей.

Middle — от 120 000 до 250 000 рублей.

Senior — от 180 000 до 330 000 рублей.

Какие требования

Чтобы получить стажировку, достаточно теоретических знаний. Прокатиться на беспилотном автомобиле — пожалуйста!

Чтобы стать мидл-разработчиком, нужен опыт от одного года и уверенная работа с данными — понимание, как искать инсайты и как вывести продукты на новый уровень. Пример требований:

Что спрашивают на собеседованиях

Data Analyst

Помимо технических вопросов, часто соискателей на должность дата-аналитика просят рассказать о процессе анализа данных, а потом спрашивают, с какими проблемами они сталкивались и как их решали. Ещё один любимый вопрос: критерии оценки эффективности того или иного алгоритма.

Data Scientist

Задают вопросы по организации работы, машинному обучению, классификации данных, методам их очистки и алгоритмам — например: как удалить сезонность из нестационарного ряда? в каких случаях лучше использовать алгоритм SVM, а в каких — случайный лес? и зачем нужны ансамбли?

Data Engineer

Работодатели могут задавать не только конкретные вопросы, но и общие, чтобы увидеть, как человек рассуждает, и понять, как он будет действовать в нестандартной ситуации. Например, просят назвать возможные причины некорректной работы алгоритма на всём датасете.

Иногда, чтобы проверить софт-скиллы, задают вопросы с неполным условием. Поэтому, если что-то непонятно, не стоит молчать, лучше спросить и заодно продемонстрировать свои коммуникативные навыки.

Большие данные — это не только большая ответственность, но и большие возможности. Маркетплейсы, сервисы перевозок, банки, страховые компании, даже стартапы по созданию беспилотных автомобилей — всем нужны аналитики данных. При этом заработная плата указана примерно в 20% вакансий. Её размер зависит от компетенций конкретного соискателя, а значит, каждый может получить ту сумму, которой достоин.