Очень интересное исследование международного рынка специалистов по анализу данных (data analytics) [1] с карьерного саммита дата аналитиков.
По востребованности навыков (требований) в вакансиях:
- SQL значительно набирает популярность, +27% с 2020 года с 32% до 59%
- PowerBI, Tableau, Excel - растут в популярности, на 16%, 23% и 14% соответственно
- у Python +9% популярности, до 25%
- у R +7% популярности до 19%
Я подозреваю что резкий рост популярности SQL не обошёлся без развития modern data stack и конкретно развития dbt.
И, что особенно интересно, всё более исчезает требование по наличию отраслевого опыта, изменения с 35% до 16%.
Там ещё много всяких цифр и графиков, для тех кто рассматривает себя в мировом рынке дата-аналитики будет полезно.
И, дополнением, аналитика по ролям в вакансиях в сообществе dbt [2] на основе анализа около 3 тысяч вакансий. Виден рост роли "analytical engineer" собственно в dbt придуманный и продвигаемый.
Ссылки:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=HrSDlSGEtW0&t=8679s
[2] https://www.reddit.com/r/dataengineering/comments/wq0n3n/we_looked_into_how_data_job_postings_in_the_dbt/
#data #analytics #careers
По востребованности навыков (требований) в вакансиях:
- SQL значительно набирает популярность, +27% с 2020 года с 32% до 59%
- PowerBI, Tableau, Excel - растут в популярности, на 16%, 23% и 14% соответственно
- у Python +9% популярности, до 25%
- у R +7% популярности до 19%
Я подозреваю что резкий рост популярности SQL не обошёлся без развития modern data stack и конкретно развития dbt.
И, что особенно интересно, всё более исчезает требование по наличию отраслевого опыта, изменения с 35% до 16%.
Там ещё много всяких цифр и графиков, для тех кто рассматривает себя в мировом рынке дата-аналитики будет полезно.
И, дополнением, аналитика по ролям в вакансиях в сообществе dbt [2] на основе анализа около 3 тысяч вакансий. Виден рост роли "analytical engineer" собственно в dbt придуманный и продвигаемый.
Ссылки:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=HrSDlSGEtW0&t=8679s
[2] https://www.reddit.com/r/dataengineering/comments/wq0n3n/we_looked_into_how_data_job_postings_in_the_dbt/
#data #analytics #careers
Многие кто пишет сейчас про ИТ, про данные, про разработку ПО пишут про карьерные треки для разработчиков, дата инженеров и дата сайентистов.
Я думал было тоже написать о том что лучше изучать, порекомендовать тем кто думает о карьере о том с чего начать, но вместо этого я очень коротко расскажу на своём примере о решениях в карьере которые могут многое изменить.
Мне сейчас 42 при том что программирую я с 6 лет (на минимальном уровне) и с 15 лет осмысленно, начиная с программ на ассемблере на бумаге в тетрадке и далее где-то стандартный, где-то не всегда стандартный набор инструментов и языков программирования моего поколения (Pascal, C/C++, Tcl/Tk, C#, Java, Shell и тому подобное).
Так вот в жизни я дважды приходил к состоянию когда я приходил к тому что возникает развилка в виде отказа от технических навыков или их восстановление.
Первый раз - это было в 27 лет, когда я за 8 лет успел поработать на сисадмином спутниковых сетей, автоматизатором тестирования, программистом, системным архитектором и руководителем проектов и далее мой выбор был между тем чтобы полностью в управление проектами или восстанавливать технические навыки. Вместо продолжения корпоративной карьеры я выбрал создание своего стартапа, тогда он не взлетел, и полное восстановление технических навыков. Я, фактически, почти с нуля восстановил знания Python на котором я последний раз программировал в 22 года.
Второй раз - это было относительно недавно, когда за всё время развития цифровых технологий, открытости и тд. моя деятельность сильно сместилась в евангелизм открытости, открытые данные и в управление НКО и бизнесом одновременно. Совмещать написание текстов, управление и сохранение технических навыков очень сложно. Совмещать с общественной деятельностью просиживания штанов в общественных советах ещё сложнее. В какой-то момент я для себя решил что из всей этой общественной движухи оставить только самое важное и восстановить свои технические навыки, в первую очередь в инженерии данных. Поэтому регулярно я не только что-то постоянно учу, но и поддерживаю свои навыки как senior python engineer. Что кажется странным окружающим знающим меня по совершенно другой деятельности;)
Хотя карьерные треки в ИТ делятся на инженерные и управленческие, но ими не ограничиваются. Важны не только заработок, но и число степеней свободы, возможность самореализации и, самое главное удовольствие, от того что ты делаешь.
И вот эти два решения я считаю в моей карьере самыми главными.
В качестве резюме, несколько тезисов которые я могу извлечь из своего опыта:
1. Карьерные треки можно менять, они не так линейны как их описывают, и они показывают твою эволюцию внутри большой/средней компании, а мир гораздо шире чем только такие специализированные пути.
2. Надо понимать что почти всегда переход к управлению или к коммуникациям (технический PR, евангелизм технологий) сопровождается потерей знаний. В какой-то момент возникает выбор о том поддерживать ли их, лично я делал выбор в пользу их восстановления, многие делают его в пользу большей медийности, ухода в полностью управленческое звено и тд.
3. При работе в ИТ необходимо тратить хотя бы 3-4 часа в неделю на изучение чего-то нового и примерно столько же на повторение/проверку/закрепление уже известного.
4. Работа с данными не отличается от всех остальных программных инженерий ничем кроме значительного рыночного спроса и необходимости знания не только общепрограммных языков, но и языков для работы с данными (SQL, GraphQL и тд.)
5. Лучшее портфолио - открытый код, хорошо документированный, решающий четкую задачу, в виде репозитория сделанного по рекомендациям и отражающий что разработчик/инженер умеет программировать, документировать, четко артикулировать задачу и демонстрировать результат. Это всё про профессиональные навыки самоорганизации промышленной разработки.
#careers #thoughts
Я думал было тоже написать о том что лучше изучать, порекомендовать тем кто думает о карьере о том с чего начать, но вместо этого я очень коротко расскажу на своём примере о решениях в карьере которые могут многое изменить.
Мне сейчас 42 при том что программирую я с 6 лет (на минимальном уровне) и с 15 лет осмысленно, начиная с программ на ассемблере на бумаге в тетрадке и далее где-то стандартный, где-то не всегда стандартный набор инструментов и языков программирования моего поколения (Pascal, C/C++, Tcl/Tk, C#, Java, Shell и тому подобное).
Так вот в жизни я дважды приходил к состоянию когда я приходил к тому что возникает развилка в виде отказа от технических навыков или их восстановление.
Первый раз - это было в 27 лет, когда я за 8 лет успел поработать на сисадмином спутниковых сетей, автоматизатором тестирования, программистом, системным архитектором и руководителем проектов и далее мой выбор был между тем чтобы полностью в управление проектами или восстанавливать технические навыки. Вместо продолжения корпоративной карьеры я выбрал создание своего стартапа, тогда он не взлетел, и полное восстановление технических навыков. Я, фактически, почти с нуля восстановил знания Python на котором я последний раз программировал в 22 года.
Второй раз - это было относительно недавно, когда за всё время развития цифровых технологий, открытости и тд. моя деятельность сильно сместилась в евангелизм открытости, открытые данные и в управление НКО и бизнесом одновременно. Совмещать написание текстов, управление и сохранение технических навыков очень сложно. Совмещать с общественной деятельностью просиживания штанов в общественных советах ещё сложнее. В какой-то момент я для себя решил что из всей этой общественной движухи оставить только самое важное и восстановить свои технические навыки, в первую очередь в инженерии данных. Поэтому регулярно я не только что-то постоянно учу, но и поддерживаю свои навыки как senior python engineer. Что кажется странным окружающим знающим меня по совершенно другой деятельности;)
Хотя карьерные треки в ИТ делятся на инженерные и управленческие, но ими не ограничиваются. Важны не только заработок, но и число степеней свободы, возможность самореализации и, самое главное удовольствие, от того что ты делаешь.
И вот эти два решения я считаю в моей карьере самыми главными.
В качестве резюме, несколько тезисов которые я могу извлечь из своего опыта:
1. Карьерные треки можно менять, они не так линейны как их описывают, и они показывают твою эволюцию внутри большой/средней компании, а мир гораздо шире чем только такие специализированные пути.
2. Надо понимать что почти всегда переход к управлению или к коммуникациям (технический PR, евангелизм технологий) сопровождается потерей знаний. В какой-то момент возникает выбор о том поддерживать ли их, лично я делал выбор в пользу их восстановления, многие делают его в пользу большей медийности, ухода в полностью управленческое звено и тд.
3. При работе в ИТ необходимо тратить хотя бы 3-4 часа в неделю на изучение чего-то нового и примерно столько же на повторение/проверку/закрепление уже известного.
4. Работа с данными не отличается от всех остальных программных инженерий ничем кроме значительного рыночного спроса и необходимости знания не только общепрограммных языков, но и языков для работы с данными (SQL, GraphQL и тд.)
5. Лучшее портфолио - открытый код, хорошо документированный, решающий четкую задачу, в виде репозитория сделанного по рекомендациям и отражающий что разработчик/инженер умеет программировать, документировать, четко артикулировать задачу и демонстрировать результат. Это всё про профессиональные навыки самоорганизации промышленной разработки.
#careers #thoughts