Чи потрібен ІТ-фахівця диплом

1. Наявність диплома і зарплата
2. Що впливає на зарплату девелоперів
3. % Девелоперів, які отримали в / о в певному вузі (респонденти без в / о виключені)
4. Що впливає на зарплату QA
5. % QA, які отримали в / о в певному вузі (респонденти без в / о виключені)
6. Що впливає на зарплату менеджерів
7. % Менеджерів, які отримали в / о в певному вузі (респонденти без в / о виключені)
8. ІТ-компанії і їх вимоги до освіти кандидатів
9. Так чи варто здобувати вищу освіту?

TL; DR. Однозначно відповісти на це питання складно. Саме по собі наявність диплома не впливає на зарплату, а ІТ-компанії рідко висувають вимоги до освіти кандидатів. Але все ж вважати в / о абсолютно марним не можна. Великі компанії частіше включають в / о в список вимог, а частка працівників із утворенням зростає в міру зростання зарплати, в тому числі тому що ця частка взаємопов'язана з типом і розміром компанії. Цей зв'язок може бути результатом як отриманих знань, так і особистісних особливостей людей, які отримали в / о. Вуз також має значення: з ростом рівня посади зростає частка випускників КНУ, НТУУ «КПІ», НУ «ЛП», НаУКМА, ХНУРЕ і ЧДУ.

Практично в кожному обговоренні ІТ-освіти спливає питання: чи потрібен диплом для кар'єри в ІТ. Більшість українських ІТ-шників здобувають вищу освіту, хоча і оцінюють його якість досить низько - за даними опитування DOU про вузи , Середня оцінка готовності рекомендувати свій факультет або кафедру становить 6.2 з 10. Незважаючи на це, 90% українських ІТ-фахівців, які отримали в / о, знову зробили б вибір на його користь - втім, близько 30% змінили б вуз, в тому числі 20% надходили б закордон.

Ми спробували розібратися, чи потрібно українським ІТ-шникам вищу освіту, виходячи з двох питань:
- Чи впливає наявність диплома на зарплату?
- Висувають чи ІТ-компанії як роботодавці вимоги до освіти кандидатів?

Наявність диплома і зарплата

Для відповіді на питання, чи впливає наявність диплома на зарплату, ми використовували дані зарплатних опитувань DOU за два останніх періоду ( грудень 2015 і травень 2016 року ). В опитуваннях, крім розміру зарплати, фіксується досить велика кількість даних, в тому числі - рівень освіти респондента і вуз, в якому він навчався.

Для початку - прямолінійний підхід. Подивимося, яка зарплата у людей з різним рівнем освіти (тут і далі в статті ми виключаємо з вибірки студентів). Виглядає так, що освіта має значення - чим вище рівень освіти, тим вище зарплата:

Однак така різниця не обов'язково викликано саме рівнем освіти. Наприклад, зарплата залежить від рівня професійної підготовки, досвід корелює з віком, а вік пов'язаний з рівнем освіти (в 20 років людина швидше має незакінчену вищу, ніж кандидатський ступінь).

Перевіримо, чи так це, порівнявши зарплати людей з різним рівнем освіти і різним досвідом роботи:

Ситуація змінилася. Люди з вищою освітою отримують більше тільки після досягнення п'яти років досвіду (кандидати наук - трохи раніше). До цього часу зарплати принципово не відрізняються. А серед тих, хто працює менше року, люди з незакінченою - тобто, по суті, кинутим - в / о отримують навіть більше (можливо, вони кидають освіту заради роботи, тому що захоплені нею, і це впливає на зарплату).

Але навіть для тих груп, де різниця є (для людей з досвідом роботи понад п'ять років) не можна стверджувати, що більш висока зарплата - наслідок диплома. Наприклад, отримали диплом можуть бути більш працьовитими або наполегливими в порівнянні з тими, хто кинув або не розпочинав навчання у вузі - і саме ці якості, а не наявність освіти, можуть впливати на різницю в доходах.

Нам потрібно зрозуміти, які чинники впливають на зарплату взагалі, і чи є серед цих чинників освіту. Для цього побудуємо модель, де постараємося врахувати всі - доступні нам дані:
- загальний досвід роботи і досвід роботи на нинішньому місці;
- посаду;
- мова програмування (для девелоперів) і напрямок роботи - manual, general, automation (для QA);
- напрямок розробки (Web, Android / iOs, corporate і т.п.) для девелоперів;
- Місто проживання;
- рівень знання англійської мови;
- тип і розмір компанії-роботодавця;
- місяць проведення опитування;
- наявність закінченої в / о (так / ні);
- рівень освіти (середня, технікум / коледж, незакінчена в / о, в / о, кандидат);
- вуз (при наявності в / о).

Разом ми включили в модель всі дані, які були доступні з зарплатних опитувань, крім статі та віку. Ці ознаки були виключені свідомо, щоб оцінювати вплив тільки професійних, а не індивідуальних особливостей.

Також ми навмисно включили кілька різних ознак, що відносяться до утворення, щоб відповісти відразу на кілька запитань:
- Чи впливає вищу освіту на дохід в принципі?
- Чи впливає рівень освіти на дохід?
- Можливо, сам факт отримання в / о не має значення, але є окремі вузи, які підвищують вартість на ринку праці?

У нас була ще одна гіпотеза: вищу освіту менш важливо для девелоперів, але більше - для інших фахівців (наприклад, менеджерів). Тому були побудовані три окремі моделі: для девелоперів, QA і менеджменту. Респонденти, які не відносяться до цих трьох груп, були виключені з аналізу.

Для простоти інтерпретації в якості моделі ми вибрали дерева рішень.

Коротко про суть методу, передобробці даних і показниках якості моделей

Суть методу. Дерева рішень шукають змінну, яка найкраще розділяє респондентів на групи (в нашому випадку - за рівнем зарплати). Далі для кожної підгрупи шукається наступна змінна, яка найкраще розділяє вже цю підгрупу. Пошук триває до тих пір, поки користь від такого розбиття не стає занадто мала (в нашому випадку - загальний R-square підвищується менше ніж на піввідсотка), або поки розмір групи після розбиття не стає менше заданого значення (в нашому випадку - 50).
Передобробка даних. З набору даних видалені аутлаери - респонденти, які не схожі на інших. Спочатку видалені респонденти з екстремальними значеннями зарплати в цілому по вибірці (менше $ 100 і більше $ 6000), а після - респонденти з екстремальними значеннями зарплати в розрізі посади і досвіду. В цілому було видалено менше 2% вибірки.
Якість моделей. Для регресійних дерев (тобто дерев рішень, в яких залежна змінна - числова, а не категоріальна), показником якості є R-squared (грубо кажучи, наскільки добре обрані змінні визначають цільову змінну). R-squared приймає значення від 0 до 1, і чим вище показник, тим краще якість моделі. R-squared залежить не тільки від самої моделі і її налаштувань, але і від вибору змінних: якщо в модель не включені будь-які важливі ознаки, то і R-squared буде низьким.
Так як нашим основним завданням було зрозуміти вплив ознак на зарплату (а не найточніше її передбачити), ми вибрали просту модель дерев рішень - це значить, що точність такої моделі буде нижче. Крім того, ми використовуємо досить загальні ознаки. Наприклад, у нас немає даних про особистісні якості респондента (таких як працьовитість, здатність швидко навчатися і т.п.), а також його робочих навичках (рівень володіння технологіями, рівень виконуваних завдань і т.п.).
Виходячи з цього, прийнятним рівнем R-squared можна вважати 0.6 і вище. Для наших моделей ми отримали такі значення для тренінгової та тестової вибірки (тобто на даних, які модель «бачила» під час навчання, і на даних, яких вона не «бачила»):
- Девелопери: 0.67 / 0.66;
- QA: 0.7 / 0.64;
- Менеджмент: 0.55 / 0.47.
Низький результат моделі для менеджменту може пояснюватися тим, що управління - це якраз та область, де особистісні та ділові якості (інформації про яких у нас немає) сильніше впливають на успішність.

Що впливає на зарплату девелоперів

Як видно зі схеми, основний вплив на зарплату надає посаду, загальний досвід роботи, компанія, місто проживання і мову програмування:

Чи не увійшли до списку важливих ознак: утворення (ні сам факт, ні рівень, ні вуз), досвід роботи на нинішньому місці, рівень володіння англійською мовою, місяць проведення опитування, напрям розробки.

Втім, було б неправильним говорити, що не увійшли в модель ознаки не мають ніякого значення. Просто на кожному «розгалуженні» якийсь інший ознака опинявся більш важливим (краще диференціював групи по зарплаті), а на останньому етапі «той, хто програв» ознака вже не вносив досить додаткової інформації. Таке може траплятися, якщо змінні взаємопов'язані між собою.

Зокрема, в нашому випадку наявність в / о пов'язано з:
- досвідом роботи: частка девелоперів з в / о росте зі збільшенням досвіду роботи. Оскільки студенти з вибірки виключені, цей взаємозв'язок складно пояснити. Можливо, в останні роки в зв'язку з ростом заробітку в ІТ студенти стали частіше відмовлятися від завершення освіти заради роботи в цій сфері, і в підсумку серед менш досвідчених девелоперів менше людей із закінченим в / о;
- типом компанії: частка девелоперів з в / о вище в аутсорсингу, аутстаффінгу і продуктових компаніях - і нижче в стартапи та інших компаніях;
- розміром компанії: частка девелоперів з в / о росте з ростом розміру компанії.

Можна припустити, що сам по собі факт освіти не грає істотної ролі, але ймовірність потрапити в компанію з більш високим рівнем заробітку вище у фахівців з в / о (далі ми побачимо, що більш великі компанії дійсно частіше висувають до претендентів вимоги про наявність в / о).

Крім того, вища освіта може не грати ролі саме по собі, а бути наслідком якостей, які забезпечують більш високий заробіток. Наприклад, більш цілеспрямована людина і отримує в / о, і переїжджає в більш велике місто в пошуках більш хороших умов - в результаті отримує більш високу зарплату.

Побічно зв'язок доходу і освіти підтверджується тим, що частка людей з в / о (див. Нижній рядок на схемі вище) зростає в міру зростання зарплати.

Також можна відстежити непрямий вплив вузу на зарплату. Якщо об'єднати респондентів в три групи в залежності від першого «вузла» дерева (посади), то можна виявити, що в порівнянні з девелоперами junior і middle рівня, серед девелоперів senior + рівня більше випускників НТУУ «КПІ», ХНУРЕ, КНУ, НУ «ЛП »і НаУКМА, і менше випускників дрібних вузів.

% Девелоперів, які отримали в / о в певному вузі (респонденти без в / о виключені)

Вуз Гілка Junior Software Engineer Гілка Software Engineer Гілка Senior Software Engineer,
System Architect, Technical Lead НТУУ «КПІ» 12. 12 18 ХНУРЕ 3 5 7 КНУ ім. Шевченко 4 4 6 НУ «ЛП» 5 4 6 НАУ 4 3 3 НаУКМА 1 0,3 1 ЧДУ ім. Могили 0,4 1 0,4 Інший вуз 72 71 59 Обрано великі вузи, а також ВНЗ, які отримали в рейтингу вузів DOU високі (НаУКМА, ЧДУ) або низькі (НАУ) оцінки.
Зеленим виділені значення вище, ніж в стовпці зліва, червоним - нижче (рівень стат. Значимістю 90%).

Що впливає на зарплату QA

Як і для девелоперів, найсильніше на зарплату QA впливають досвід роботи, посаду, тип і розмір компанії, а також напрямок роботи (manual / general / automation):

На відміну від девелоперів, для QA в схему не ввійшов місто, зате увійшов рівень англійської мови (правда, тільки для певної невеликої групи).

Так само як і для девелоперів, які не увійшли в список важливих ознак: утворення (ні сам факт, ні рівень, ні вуз), досвід роботи на нинішньому місці і місяць проведення опитування.

Цікаво, що точність моделі для QA вище, ніж моделі для девелоперів (див. Подробиці в розділі «Коротко про суть методу, передобробці даних і показниках якості моделей» вище). Тобто вибрані фактори краще пояснюють дохід QA, ніж дохід девелоперів. Можна припустити кілька пояснень, наприклад:
- У QA індивідуальні якості грають не таку велику роль, як в девелопменті;
- Фахівці в QA більш «однорідні», і тому їх зарплати теж менше відрізняються;
- До оплати QA інший підхід, ніж до оплати девелоперів: кандидати і співробітники менш схильні торгуватися - або роботодавці менш схильні йти на поступки.

Крім того, в QA частка людей з в / о практично не змінюється з ростом зарплати, в той час як у девелоперів вона зростає. Також для QA не виявлено такої очевидної взаємозв'язку між наявністю освіти і досвідом роботи, типом або розміром компанії.

Можливо, частково це пояснюється тим, що серед QA частка людей з в / о в принципі вище, ніж серед девелоперів (90% і вище у всіх групах), і ті, у кого немає диплома, мають незначний вплив на ситуацію.

У той же час, як і для девелоперів, простежується зв'язок деяких вузів і рівня зарплати. Так, серед QA з більш високою зарплатою вище частка випускників НТУУ «КПІ», ХНУРЕ, НУ «ЛП», НаУКМА та ЧДУ, і нижче - частка випускників менш великих вузів.

% QA, які отримали в / о в певному вузі (респонденти без в / о виключені)

Вуз Гілка ЗР менше року Гілка ЗР [рік; два роки) Гілка ЗР два роки і більше,
JunQA / QA Гілка ЗР два роки і більше,
SenQA / QA TechLead НТУУ «КПИ» 11 14 14 19 ХНУРЕ 1 5 7 8 НУ «ЛП» 4. 3 6 6 НАУ 5 4 6 5 КНУ ім. Шевченко 4 3 2 3 НаУКМА 1 0,4 1 2 ЧДУ ім. Могили 0,3 0 0,3 1 Інший вуз 74 70 65 56 Обрано великі вузи, а також ВНЗ, які отримали в рейтингу вузів DOU високі (НаУКМА, ЧДУ) або низькі (НАУ) оцінки.
Зеленим виділені значення вище, ніж в стовпці зліва, червоним - нижче (рівень стат. Значимістю 90%).

Що впливає на зарплату менеджерів

Для менеджерів модель вийшла найпростішої з усіх трьох - а й самої неточною. Важливі ознаки - досвід роботи і компанія (для груп з високою зарплатою ще знання англійської):

Але з огляду на порівняно низьку якість моделі (R-squared ~ 0.5, див. Подробиці в розділі «Коротко про суть методу, передобробці даних і показниках якості моделей» вище), пояснюється це швидше тим, що успіх менеджерів більшою мірою визначається індивідуальними особливостями, а не такими загальними показниками, які ми використовували для моделювання. Що виглядає логічним: з трьох досліджуваних сфер саме в управлінні важливість особистісних якостей вище.

Частка менеджерів з в / о значимо не відрізняється в різних групах. На відміну від девелоперів і QA, майже немає зв'язку між зарплатою і вузом, хоча частка випускників НТУУ «КПІ» зростає з ростом з / п, а частка випускників менш великих вузів знижується.

% Менеджерів, які отримали в / о в певному вузі (респонденти без в / о виключені)

Вуз Гілка ЗР менше 2 років Гілка ЗР [два роки; п'ять років) Гілка ЗР 5+ років НТУУ «КПІ» 7. 11 20 НАУ 5 5 6 КНУ ім. Шевченко 4 4 6 ХНУРЕ 4 4 5 НУ «ЛП» 3. 2 3 НаУКМА 1 + 1 2 ЧДУ ім. Могили 1 + 1 1 Інший вуз 75 72 59 Обрано великі вузи, а також ВНЗ, які отримали в рейтингу вузів DOU високі (НаУКМА, ЧДУ) або низькі (НАУ) оцінки.
Зеленим виділені значення вище, ніж в стовпці зліва, червоним - нижче (рівень стат. Значимістю 90%).

ІТ-компанії і їх вимоги до освіти кандидатів

Щоб з'ясувати це, ми проаналізували масив вакансій jobs.dou.ua станом на 1.10.2016. В цей день на сайті виявилося 2075 вакансій.

Структура даних така, що окремої графи вимоги до утворення немає, тому пошук проходив по всьому опису вакансії. Список пошукових слів був таким: degree, diplom, master, bachelor, диплом, магіст, магіст, бакалавр, вищ * образів, образів * вищ, вищ * освіт, освіт * вищ, high * educ, educ * high (тут * означає будь-яку послідовність будь-яких символом довжиною від 0 до 10).

В результаті пошуку виявилося, що тільки в 14% вакансій були вимоги до утворення кандидата (як обов'язкові, так і бажані).

Спостерігаються цікаві відмінності у вимогах до утворення в залежності від вакансії: на посаду девелопера такі вимоги висувають рідше (11%), а на посаду HR - частіше (24%). Але вже у вакансіях на посаду senior developer вимоги до в / о зустрічаються частіше (17%).

Крім того, більш великі компанії частіше шукають людей з в / о: 25% вакансій від ТОП-25 ІТ-компаній містять такі вимоги - в порівнянні з 12% інших вакансій.

Так чи варто здобувати вищу освіту?

У цій статті ми розглянули лише одну сторону проблеми. За дужками залишилися, наприклад, питання якості української вищої освіти, а також необхідність наявності диплома для виїзду за кордон, і в тому числі пошуку роботи в інших країнах. Це важливі і цікаві теми, які ми, можливо, досліджуємо в майбутньому.

Нам не вдалося дати однозначну відповідь на питання, чи потрібно тим, хто хоче працювати в ІТ, здобувати вищу освіту.

По-перше, більшість ІТ-фахівців мають в / о, і тому відстежити відмінності важче: людей без освіти занадто мало, щоб якось по-особливому до них ставитися. Тільки в 14% ІТ-вакансій є вимоги до освіти - хоча великі компанії пред'являють такі вимоги частіше.

По-друге, якщо дивитися в цілому, то чим вище рівень освіти, тим вище зарплата - але якщо оцінювати вплив всіх факторів спільно, то на дохід впливає посаду, досвід роботи (в роках), тип і розмір компанії, а в деяких випадках - спеціалізація і рівень володіння англійською мовою. Ні для девелоперів, ні для QA, ні для менеджерів освіта не увійшло до списку значущих чинників.

З іншого боку, навіть з урахуванням всіх цих факторів, для девелоперів з ростом зарплати зростає і частка людей з в / о. Також для девелоперів і QA з ростом посади і зарплати зростає частка випускників окремих вузів (таких, як КНУ, НТУУ «КПІ», НУ «ЛП», НаУКМА, ХНУРЕ, ЧДУ).

Почасти це пов'язано з тим, що наявність в / о корелює з досвідом роботи (навіть якщо виключити з вибірки студентів), з типом і розміром компанії. Частка девелоперів з в / о росте з ростом компанії, а також вона вище в аутсорсингу, аутстаффінгу і продуктових компаніях - і нижче в стартапи та інших компаніях.

Крім того, можна припустити, що отримання в / о (в тому числі, навчання в певних вузах) пов'язано з тими індивідуальними якостями, які впливають на успіх в роботі. І в підсумку такі ІТ-фахівці заробляють більше, але не завдяки диплому, а завдяки тим якостям, які допомогли його отримати.