Топ

Сравнение зарплат аналитиков данных за 2019 год: Минск, Киев, Москва

Деньги, зарабатываемые программистами, всегда вызывали большой интерес среди народа. Сфера айти до сих пор удерживает лидирующие позиции по степени заинтересованности на рынке труда благодаря получаемому доходу. Да и сами программисты частенько интересуются зарплатами коллег в других компаниях, странах и даже на других континентах.

Сегодня питонисты — чуть ли не самые востребованные специалисты в сфере IT. Да, большинство работает на благо веб-комьюнити, используя Django или, например, если сильно не повезет, odoo. Но с каждым днем растет количество так называемых аналитиков данных, они же — специалисты в сфере data science. Так как специализация по факту весьма молодая, а используется преимущественно Python (реже — R) было бы интересно рассмотреть уровни доходов специалистов именно этой области. Об этом и пойдет речь далее.

Как формируется зарплата в сфере Data Science

Тут можно говорить о формировании зарплат у программистов в целом, так что, перечислим основные моменты, с оговоркой на нашу специализацию:

  1. Востребованность. В данный момент, спрос превышает предложение, и, как мы знаем, порождает высокую цену. Исходя из этого, можно понимать, что зарплаты будут уже как минимум выше среднего.
  2. Проффесионализм. Тут немного интереснее, даже джуниор при небольшом опыте может претендовать на зарплату, выше того же джуниора на позиции frontend-developer’a. А настоящих специалистов уровня senior найти действительно трудно, хотя с годами их, конечно, становится больше.
  3. Языки программирования. Да, Python это хорошо, но если ты знаешь R, а может и С++, тебя оторвут с руками, еще и горы золота пообещают. И не соврут ведь…
  4. Знание английского языка. Спорный вопрос для СНГ-комьюнити. Дело в том, что материалы, обучающие этой профессии на русском языке, конечно, присутствуют, но без знания английского не стоит рассчитывать на высокий уровень понимания специализации. Да и работодатели на аутсорсе обычно работают с иностранными компаниями, а отечественные конторы выкатывают продукты для зарубежья. Так что, не ожидайте большого количества денег без знания английского.
  5. Место работы. Прежде всего, стоит разделить компании на продуктовые и аутсорсинговые. Как показывает исследование белорусского dev.by, те, кто работают на аутсорсе, раньше получают лейблы senior-dev, но их зарплаты могут побороться с зарплатами разработчиков уровня middle в продуктовых компаниях. Ниже текучка — больше зарплата.
  6. Ну и куда без налогов. Налоги, налоги и еще раз налоги. Для каждой страны свои заморочки.

Итак, начнем разбираться, что происходит в Data Science сейчас, что происходило в 2019 и как страна влияет на зарплату. Сравнивать будем три столицы трех стран: России, Украины и Беларуси. А основываться будем на данных от habr (русское айти-ссобщество), dev.by и dou.ua,

Зарплаты аналитиков данных в Минске

Изучив рынок труда аналитиков в 2019 году, мы смогли добиться целостной картины по уровням зарплат. Итак, вот что мы имеем:

  • Junior — $700-1600
  • Middle — $1600-3400
  • Senior — $3400-4800

Медианная зарплата за 2019 год составила 1850 долларов. Стоит учитывать, что зарплата в Беларуси начисляется в белорусских рублях, иногда без привязки к доллару. Учитывая недавнее падение курса белорусского рубля, можно предположить, что фактические зарплаты, если считать их в условных единицах, стали ниже.

Зарплаты аналитиков данных в Киеве

Представляем данные по зарплатам в Киеве:

  • Junior — $650-1200
  • Middle — $1200-2000
  • Senior — $2000-5000

Тут медианная зарплата за 2019 год составила 1300 долларов. Держим в уме то, что зарплаты в последние годы растут, а последний скачок доллара не так сильно повлиял на курс гривны. Так что нынешнюю разницу в зарплатах можно нивелировать этим фактом.

Зарплаты аналитиков данных в Москве

Интересный факт, больше всего рост доллара (а может это было падение рубля?) повлиял именно на российский рубль, объясним попозже, а сейчас о зарплатах.

  • Junior — $750-1000
  • Middle — $1000-2100
  • Senior — $2100-3300

А теперь интересный факт, который не станет ни для кого новостью. В России зарплаты чаще всего (хоть и не везде) не привязаны к доллару, а следовательно, в нынешних реалиях джуниорская тысяча долларов превратилась в 750, а о зарплатах миддлов и сеньоров и их потерях вообще лучше молчать. Конечно, некоторые компании пересчитывают зарплаты исходя из текущего положения дел, но далеко не все это делают.

Подводим итоги: Москва уже не та

МоскваМинскКиев
Junior750-1000700-1600650-1200
Middle1000-21001600-34001200-2000
Senior2100-33003400-48002000-5000
Медиана160018501300

Как мы можем увидеть, исходя из вышеуказанных фактов, уровень зарплат в Минске и Киеве догнал и обогнал московские, да и многочисленные случаи релокейта говорят о том факте, что для разработчика в сфере Data Science из СНГ желанным местом работы является не Москва, а скорее Минск или Киев. Недаром столицы Беларуси и Украины вошли в топ-5 городов с наиболее высоким уровнем жизни для программистов.

Причин потери интереса к релокации в Москву несколько, вот основные:

  • Беларусь и Украина догнали Россию по уровню развития IT технологий
  • Российские IT-компании больше целятся в свой внутренний рынок, когда Беларусь и Украина работают с другими странами, преимущественно с США, где больше бюджеты.

Дальнейшее развитие событий предсказать сложно, нужно понимать, что при кризисе возможно всё, что угодно. Однако, если вы проживаете и работаете в Минске или Киеве, переживать не стоит. Даже в условиях падения курса национальной валюты, серьезного падения уровня зарплат не ожидается. В России картина немного другая. Но и тут, как показывает практика за несколько лет зарплаты выйдут на прежний уровень в долларовом эквиваленте.

Пишите в комментариях, что вы думаете по поводу релокейта из одной страны в другую.

fakeshluck

Recent Posts

7 наилучших библиотек визуализации Python на 2024 год

Python предлагает набор библиотек, удовлетворяющих различные потребности в визуализации, будь то академические исследования, бизнес-аналитика или…

4 дня ago

Как преобразовать строку в байты в Python

В Python для представления данных в двоичной форме можно использовать байты. Из этой статьи вы…

2 недели ago

Что такое Werkzeug?

В этой статье рассказывается о том, что такое Werkzeug и как Flask использует его для…

2 недели ago

Как прибавить дни, месяцы и годы к дате в Python

При работе с датами часто возникает необходимость прибавлять к дате или вычитать из нее различные…

3 недели ago

Социальная аутентификация в приложении на Flask

В этом руководстве мы рассмотрим, как добавить социальную аутентификацию с помощью GitHub и Google в…

1 месяц ago

Проверка типов в Python

В этой статье мы рассмотрим, что такое подсказки типов и чем они могут быть полезны.…

1 месяц ago