Компания Anaconda провела опрос среди специалистов по анализу данных (data scientist). В опросе участвовало более 2000 специалистов из 100 стран. Расскажем об основных выводах из исследования.

На подготовку данных уходит половина времени

Несмотря на все достижения науки о данных, специалисты до сих пор много времени тратят на подготовку к анализу. Почти половину времени они тратят на загрузку и очистку данных — 19% и 26% времени соответственно. А выбор модели, обучение и развертывание занимает в сумме около 34% времени. Оставшаяся часть — визуализация данных (21%).

Аналитики не хотят работать в IT-компаниях

Удовлетворенность работой специалистов по данным напрямую связана с местом работы. Реже других хотят сменить работу сотрудники научно-исследовательского сектора — 49% аналитиков даже не думают об этом. Чуть менее удовлетворенными чувствуют себя специалисты бизнес-сектора — в поиске находятся 12% специалистов. В IT-компаниях почти половина аналитиков планируют перейти в другую компанию в течение года.

Вузы не дают нужных знаний

Другая проблема — недостаток знаний, которые дают в образовательных учреждениях. Обычно студенты изучают статистику, теорию машинного обучения и программирование на Python. Но для компаний больше важны навыки управления данными и глубокие математические знания.

Вчерашние студенты говорят: получить работу им мешал недостаток опыта (40%) и технических навыков (26%). По мнению экспертов из Anaconda, стажировки помогли бы устранить эти пробелы.