Какие технические знания становятся наиболее популярными у работодателей, а какие теряют свою популярность.

В своей первоначальной статье 2018-го  года я рассматривал спрос на общие навыки – статистику и коммуникацию. Также я рассматривал спрос на Python и язык программирования R. Технологии создания программного обеспечения меняются намного быстрее, чем спрос на общие навыки, поэтому в этот обновленный анализ я включаю только технологии.

Я искал ключевые слова, которые появлялись в списках вакансий на должность «Data Scientist» в США на таких сайтах как SimplyHired , Indeed , Monster  и LinkedIn . В этот раз я решил написать код, чтобы изучить все списки вместо того, чтобы искать вручную. Это решение оказалось очень успешным для SimplyHired, Indeed и Monster. Я использовал Requests  и Beautiful Soup  из библиотеки Python HTTP. Код с анализом вы можете увидеть в моем отчете на GitHub .

Продираться через LinkedIn оказалось в разы сложнее. Необходимо пройти процесс авторизации, чтобы просматривать точное количество списков вакансий. Я решил использовать Selenium для просмотра страниц без графического интерфейса пользователя. В сентябре 2019 года Верховный суд США  выиграл дело против LinkedIn, тем самым позволив очистить данные сайта. Тем не менее, я не смог получить доступ к своей учетной записи после нескольких попыток входа. Возможно, эта проблема возникла из-за ограничения скорости. Апдейт: Я все же смог войти, но боюсь, что меня заблокируют при повторной попытке.

Кстати говоря, Microsoft владеет LinkedIn, Randstad Holding владеет Monster, а Recruit Holdings владеет Indeed и SimplyHired.

В любом случае, данные LinkedIn не обеспечили точного сравнения предыдущего года с настоящим. Этим летом я заметил огромные колебания при поиске работ в технической сфере. Я предполагаю, что возможно они экспериментировали с алгоритмом поиска результатов, используя обработку естественного языка. Напротив, примерно одинаковое количество вакансий для ‘Data Scientist’ появилось на других сайтах за эти два года.

Именно поэтому я исключил результаты LinkedIn 2019 и 2018 годов из этой статьи.

Для каждого сайта по поиску работы я рассчитал процент общего числа объявлений по вакансии data scientists, где появлялось ключевое слово. Затем я усреднил эти проценты по трем сайтам по каждому ключевому слову.

Я вручную исследовал новые поисковые запросы и рассмотрел наиболее многообещающие. Ни один из новых запросов не достиг в среднем и 5% в перечне 2019 года; ниже вы увидите результат выборки.

Поехали!

Результаты

Существует по крайней мере четыре способа, чтобы рассмотреть результаты для каждого ключевого слова:

1. Разделите количество объявлений с ключевым словом на общее число запросов, которые включают в себя «data scientist» на каждом сайте по поиску работы за каждый код. Затем возьмите среднее значение всех трех сайтов. Именно этот процесс и я описывал ранее.
2. После выполнения первого пункта измерьте изменение среднего значения процента объявлений с 2018 по 2019 год.
3. После выполнения первого пункта возьмите процентное изменение объявлений с 2018 по 2019 год.
4. После выполнения первого пункта вычислите рейтинг каждого ключевого слова относительно других ключевых слов за этот год. Затем посчитайте изменение в рейтинге за оба года.

Давайте рассмотрим три первых варианта с помощью гистограмм. Затем я покажу вам таблицу с данными, и мы обсудим результаты.

Итак, вот диаграмма с первым пунктом за 2019 год. Мы можем видеть, что Python появляется почти в 75% объявлений.

Ниже диаграмма со вторым пунктом, демонстрирующая прибавления и убавления с точки зрения среднего процента объявлений между 2018 и 2019 годами. AWS вырос на 5% пунктов. В среднем в 2018 году он появлялся в 14.6% объявлений, в то время как в 2019 году вырос до 19.4%.

Вот диаграмма для третьего пункта, показывающая процентное изменение из года в год. PyTorch вырос на 108.1% по сравнению со средним процентом объявлений, в которых он появлялся в 2018 году.

#data science