Details

Целью данной работы является оценка изменений спроса на профессиональные компетенции аналитиков данных на российском и зарубежном рынках труда. Методы исследования: – анализ научных публикаций в области экономики труда и методов оценки компетенций; – гибридный NLP-конвейер для извлечения навыков из неструктурированных текстов вакансий; – частотный, динамический анализ спроса на навыки, корреляционный анализ и сетевая кластеризация, регрессионный анализ заработной платы. Научная новизна: был проведён комплексный сравнительный анализ структуры спроса на жёсткие навыки аналитиков данных на российском и зарубежном рынках труда с применением гибридного NLP-конвейера, сетевой кластеризации и расширенной регрессионной модели Минсера на основе 2 749 вакансий за период 2021–2025 годов. Статистически верифицированы межрыночные различия в структуре профессиональных требований и зарплатных премий. Инструменты: Python. Основные результаты: на основе 2749 вакансий за 2021–2025 годы статистически подтверждены межрыночные различия в доле вакансий с языком R, выявлены четыре устойчивых кластера навыков на каждом рынке и определены навыки, формирующие значимую зарплатную премию на российском рынке.

The purpose of this work is to assess changes in demand for professional competencies of data analysts in the Russian and foreign labor markets. Research methods: – analysis of scientific publications in the field of labor economics and competency assessment methods; – hybrid NLP pipeline for skill extraction from unstructured job posting texts; – frequency, dynamic analysis of skill demand, correlation analysis, network clustering, wage regression analysis. Tools: Python. Main results: based on 2,749 job postings for 2021–2025, cross-market differences in the share of job postings requiring R were statistically confirmed, four stable skill clusters were identified in each market, and skills generating significant wage premiums in the Russian market were determined.