Среднесписочная численность предприятия: Расчет средней численности работников предприятия

Списочная и среднесписочная численность работников — Контур.Персонал — СКБ Контур

Среднесписочная численность (ССЧ) работников организации — это величина, которую требуется определять для целей налогообложения и статистического учета.

Среднесписочная численность рассчитывается за определенный период времени. Исходными данными для нее являются значения списочной численности, которые определяются на даты, входящие в этот период.

Единая методология подсчета показателей численности утверждена приказом Росстата № 278 от 12 ноября 2008 г.

Расчет списочной численности

В списочной численности каждый сотрудник учитывается один раз (как 1), при этом за каждый календарный день учитываются как фактически работающие, так и отсутствующие на работе по каким-либо причинам.

Исключение составляют работники, не включаемые в списочную численность. Категории таких работников перечислены в приказе Росстата № 278 от 12 ноября 2008 г.

Расчет среднесписочной численности

Среднесписочная численность сотрудников за месяц определяется путем суммирования списочной численности работников за каждый календарный день месяца, включая праздничные и выходные дни, и деления полученной суммы на число календарных дней месяца.

При подсчете среднесписочной численности следует помнить, что:

• Некоторые работники списочной численности не включаются в среднесписочную, например, работники, находившиеся в отпусках по беременности и родам, по уходу за ребенком и т д.
• Сотрудники, работавшие неполное рабочее время, при определении среднесписочной численности учитываются не целыми единицами за день работы, а пропорционально отработанному времени (исключение составляют категории работников, которым согласно законодательству РФ установлена сокращенная продолжительность рабочего времени, например, инвалиды).
• Работники, привлеченные для работы по специальным договорам (например, военнослужащие), учитываются в списочной численности как целые единицы по дням явок на работу.

Подсчет средней численности внешних совместителей

Средняя численность внешних совместителей исчисляется в соответствии с порядком определения среднесписочной численности лиц, работавших неполное рабочее время.

Подсчет средней численности лиц, работавших по договорам гражданско-правового характера

Средняя численность работников, выполнявших работу по договорам гражданско-правового характера, за месяц исчисляется по методологии определения среднесписочной численности. Эти работники учитываются за каждый календарный день как целые единицы в течение всего периода действия этого договора независимо от срока выплаты вознаграждения. За выходной или праздничный (нерабочий) день принимается численность работников за предшествующий рабочий день.

Более подробные указания по подсчету данных показателей численности даны в приказе Росстата № 278 от 12 ноября 2008 г.

Не знаете, как заполнить кадровый отчет?

Подпишитесь бесплатно на журнал «Я кадровик».
О заполнении отчетов расскажут эксперты в статьях и вебинарах.

Узнать больше

Как рассчитать среднесписочную численность работников за месяц

Существует особая формула для данного расчета, она имеет следующий вид: среднесписочная численность работников за месяц = (суммарность списочных чисел за все дни месяца)/(сумма календарных дней в месяце).

Выходные и праздничные дни учитываются как предвыходные и предпраздничные. Списочное число, как мы знаем, складывается вследствие того, какая сумма явившихся и неявившихся работников составляет на тот или иной день.

И получается, что формула выше эквивалентна формуле, представленной ниже: среднесписочная численность работников за месяц = (сумма явок + сумма неявок)/(сумма календарных дней в месяце).

Числитель представленных формул состоит из календарного фонда сотрудников.

Таким образом, формула упрощается: среднесписочная численность работников = (фонд календарных дней рабочих)/(число дней в любом периоде).

Каким образом осуществить расчет

Пример №1

Списочный состав предприятия насчитывал 1 марта 105 человек. С 6 марта на работу руководитель компании принял 15 новых сотрудников. 16 марта уволились 5 человек, с 29 марта принято 10 человек. Условие дано, переходим к подсчетам: ср. численность = (105*5 + 120 + 115*13 +125*3)/31 = 82 человека.

Колебания происходили на предприятии от 105 до 125 работников. Если перечесть все календарные дни, то у нас получится, что число занятых с 1 по 31 марта составляло около 82 человек.

Пример №2

Существует база среднемесячных показателей среднесписочной численности, которые исчисляются для счета среднесписочной численности за более долгие периоды, например, год.

Условия поставленной задачи таковы:

1. Ср. числ. марта = 213.
2. Ср. числ. апреля = 218.
3. Ср. числ. мая = 244.
4. Ср. числ. июня = 228.
5. Ср. числ. июля = 223.
6. Ср. числ. июля = 219.

Среднесписочная численность за первое полугодие имеет два способа вычисления.

Первый способ основан на нахождении среднеарифметического числа из данных по кварталам:

1. Ср. числ. 1 квартала = (213 + 218 + 244)/3 = 675/3 = 225 сотрудников.
2. Ср. числ. 2 квартала = (228 + 223 + 219)/3 = 670/3 = 224 сотрудника.
3. Ср. числ. за 1 полугодие = (225 + 224)/2 = 225 сотрудников.

Второй способ строится на базе данных средней месячной численности: ср. числ. за 1 полугодие = (213 + 218 +244 + 228 + 223 + 219)/6 = 225 сотрудника.

По данной технологии можно вычислить также среднесписочную численность за другие периоды. К примеру, за год или 9 месяцев.

Пример №3

Если существует информация о неполном рабочем периоде какой-то компании, то расчет ведется по другому принципу. Регистрация компании прошла на 3 июля. Число работников на этот день составило 150 человек. 13 июля директор компании на работу принял 17 сотрудников.

Дальше на протяжении всего месяца не было ни новых, ни уволенных сотрудников. За август на компанию работало около 170 людей. Необходимо провести вычисление среднесписочной численности в июле, за данный квартал месяцев (июль, август, сентябрь), и также за весь год.

Проводится это так:

1. Ср. числ. за июль = (150*4 + 167*2)/30 = 32 человека.
2. Ср. числ. за квартал = (32 + 170)/3 = 68 человек.
3. Ср. числ. за год = (32+170)/12 = 17 человек.

Пересчитав все можно сделать вывод: на компанию, работавшую чуть больше одного месяца, за весь год пришлось сотрудников около 17 человек.

Существовавшие работники также имели возможность вести трудовую деятельность в других компаниях. Но все-таки при суммировании всех данных, где бы работник ни трудился в течение всего года, он будет считан как единица на предприятии если его работа на нем составила период, равный году.

Но если человек в одной компании проработал не весь год, а, допустим, всего 6 месяцев, то он будет учтен, как ½, а не целая единица.

Кто может входить

Стоит сперва учесть, что в списочную численность могут входить те, кто по каким-то обстоятельствам не посещал работу и также посещал. Исходя из этого уведомления, делаем выводы.

Список тех, кто входит в эту систему:

1. Люди, являвшиеся на работу, включая и тех, кто не посещал работу по тому или иным обстоятельствам.
2. Люди, прибывавшие в командировке. Но при условии, что у них сохраняется заработная плата с организации, в которой они работают. Сюда входят и те работники, у которых командировка проводится за границей.
3. Работники, находящиеся временно на больничном. Важно при этом иметь справку о нетрудоспособности в период болезни.
4. Сотрудники, выполнявшие государственные или муниципальные обязанности.
5. Принятые на работу люди, устроенные на неполный рабочий день или неделю.
6. Те, кто принят в организацию, но находятся на испытательном сроке.

Кто не включен в список

Условия, при которых некоторые лица не учитываются в среднесписочной численности:

1. Так называемые «домашние работники». По договору они ведут работу на дому.
2. Сотрудники и сотрудницы, имеющие особое по специальности звание.
3. Лица, находящиеся на повышении квалификации. Это могут быть различные курсы для получения другой профессии.
4. Те, кто краткосрочно направлен из другой компании. При условии, что их заработная плата находится в полной сохранности.
5. Студенты и учащиеся, находящиеся на служебной практике в данной организации.
6. Те, кто обучается в образовательном заведении, пребывающие в отпуске. Их заработная плата может сохраняться частично.
7. Люди, которые пребывают ежегодно в отпусках на какой-то период времени. Это предоставляется обычно трудовым договором.
8. Те, кто имеет выходной по условию организации, в которой они работают.
9. Лица, которым допускается иметь выходной день за то, что они работали в праздничные, предпраздничные или выходные дни.
10. Женщины, находящиеся по причине беременности в отпуске.
11. Принятые работники в качестве замещения других;
12. Граждане другой страны, принятые в данную организацию.

Кто такие внешние и внутренние совместители

Внешние совместители представляют собой лица, которые состоят в нескольких организациях. Точнее, они состоят в списочном составе одного предприятия, а на другом согласно трудовому законодательству они проводят работу около полставки (примерно 4 часа в день и не более).

К внутренним совместителям относят ту категорию людей, которая выполняет работу сверх основной положенной работы, и получают за это оплату. В средней численности они фигурируют в зависимости от отработанного времени.

Определяем среднесписочную численность внешних совместителей

Порядок действий операции по вычислению:

1. Суммируем календарные дни, и сколько человек было занято в данные дни по формуле, которая была дана выше.
2. Определяем среднюю численность тех, кто отсутствовал на предприятии в рабочие дни. То есть проводим суммирование тех, кто был не полностью занят в период подсчета. Стоит учесть тот фактор, гласящий о том, что люди, находящиеся в период болезни или чего-то другого, а также инвалиды учитываются на предприятии в среднесписочной численности как целые единицы.

Пример: В организации в ноябре было шесть работников, которые были заняты на неполный рабочий день. Двое из них работали 22 рабочих дня по пять часов в день. Они в организации проходят как 5/8 работникам, так как из восьми часов их работа составляет 5 часов.

Остальные четверо рабочих работали по 4 часа соответственно 22, 10 и 5 рабочих дней. Их учитывают как ½ работника за одни сутки. Посчитываем среднесписочную численность не полностью занятых рабочих: ((5/8)*22*2 + ½*22 + ½ *10 + ½ *5)/(22 рабочих дня) = 2, 2 работника.

Следует обратить внимание на то, что при подсчете в среднюю численность работников не входят индивидуальные предприниматели, которые заключили с компанией договор на основе гражданско-правового характера.

Особое примечание: Люди, переведенные администрацией компании на неполный рабочий день (без оформления документа в письменном виде), ведутся по учету в данной компании как целые единицы.

Каков порядок расчета числа людей, работающих неполный день

Порядок действий, рассчитанных на то, чтобы составить базу сотрудников, полностью аналогичен порядку подсчета числа внешних совместителей. Здесь также все зависит от отработанного времени.

Формула расчета среднесписочной численности не полностью занятых людей в компании за месяц будет иметь такую форму: (время рабочего дня)/(число рабочих дней).

Статья была полезна?

0,00 (оценок: 0)

Кто входит в среднесписочную численность работников :: Profiz.ru

Кто входит в среднесписочную численность работников

Све­де­ния о сред­не­спи­соч­ной чис­лен­но­сти еже­год­но по­да­ют в на­ло­го­вую ин­спек­цию все ор­га­ни­за­ции и пред­при­ни­ма­те­ли с ра­бот­ни­ка­ми. С 2021 г. све­де­ния о сред­не­спи­соч­ной чис­лен­но­сти хотят вклю­чить в со­став Рас­че­та по стра­хо­вым взно­сам. Кроме того, сред­не­спи­соч­ная чис­лен­ность ра­бот­ни­ков от­ра­жа­ет­ся в от­дель­ных видах от­чёт­но­сти, к при­ме­ру в рас­че­те 4-ФСС.

Кто входит в среднесписочную численность

В этот по­ка­за­тель вклю­ча­ют сле­ду­ю­щих лиц (п. 77 Ука­за­ний, утв. При­ка­зом Рос­ста­та от 27.11.2019 № 711):

• ра­бот­ни­ков по тру­до­вым до­го­во­рам, для ко­то­рых место ра­бо­ты яв­ля­ет­ся ос­нов­ным;
• ра­бо­та­ю­щих соб­ствен­ни­ков ор­га­ни­за­ции, по­лу­ча­ю­щих зар­пла­ту в этой ор­га­ни­за­ции.

При этом в сред­не­спи­соч­ную чис­лен­ность ра­бот­ни­ков вклю­ча­ют­ся как ра­бо­та­ю­щие, так и от­сут­ству­ю­щие на ра­бо­те по ка­ким-ли­бо при­чи­нам, в част­но­сти ра­бот­ни­ки:

• не ра­бо­тав­шие по при­чине про­стоя;
• на­хо­див­ши­е­ся в ко­ман­ди­ров­ке;
• не явив­ши­е­ся на ра­бо­ту по бо­лез­ни;
• не явив­ши­е­ся на ра­бо­ту в связи с вы­пол­не­ни­ем го­су­дар­ствен­ных или об­ще­ствен­ных обя­зан­но­стей;
• ра­бо­тав­шие на непол­ном ра­бо­чем вре­ме­ни и при­ня­тые на ра­бо­ту на пол­став­ки. Эти ра­бот­ни­ки, кста­ти, учи­ты­ва­ют­ся в сред­не­спи­соч­ной чис­лен­но­сти про­пор­ци­о­наль­но от­ра­бо­тан­но­му вре­ме­ни. А вот ра­бот­ни­ки, ко­то­рым непол­ное время по­ло­же­но по ТК (на­при­мер несо­вер­шен­но­лет­ние или ин­ва­ли­ды), учи­ты­ва­ют­ся как пол­но­стью за­ня­тые;
• на­дом­ни­ки;
• на­хо­див­ши­е­ся в еже­год­ных и до­пол­ни­тель­ных от­пус­ках;
• по­лу­чив­шие день от­ды­ха за ра­бо­ту в вы­ход­ные или празд­нич­ные (нера­бо­чие) дни;
• на­хо­див­ши­е­ся в от­пус­ке за свой счет неза­ви­си­мо от дли­тель­но­сти от­пус­ка.

Кто не включается в среднесписочную численность

В сред­не­спи­соч­ную чис­лен­ность ра­бот­ни­ков не вхо­дят (п. 78, 79.1 Ука­за­ний, утв. При­ка­зом Рос­ста­та от 27.11.2019 № 711):

• внеш­ние сов­ме­сти­те­ли;
• ра­бо­та­ю­щие по граж­дан­ско-пра­во­вым до­го­во­рам;
• жен­щи­ны, на­хо­див­ши­е­ся в от­пус­ках по бе­ре­мен­но­сти и родам, в от­пус­ках в связи с усы­нов­ле­ни­ем ре­бен­ка, ра­бот­ни­ки в от­пус­ке по уходу за ре­бен­ком.
  Вме­сте с тем, если ра­бот­ник, на­хо­дясь в от­пус­ке, тру­дит­ся непол­ное ра­бо­чее время, то он учи­ты­ва­ет­ся в сред­не­спи­соч­ной чис­лен­но­сти;
• ра­бот­ни­ки, обу­ча­ю­щи­е­ся в об­ра­зо­ва­тель­ных ор­га­ни­за­ци­ях и на­хо­див­ши­е­ся в до­пол­ни­тель­ном от­пус­ке без со­хра­не­ния зар­пла­ты;
• ра­бот­ни­ки, по­сту­па­ю­щие в об­ра­зо­ва­тель­ные ор­га­ни­за­ции, на­хо­див­ши­е­ся в от­пус­ке без со­хра­не­ния зар­пла­ты для сдачи всту­пи­тель­ных эк­за­ме­нов;
• со­труд­ни­ки, пе­ре­ве­ден­ные в дру­гую ор­га­ни­за­цию, если за ними не со­хра­ня­ет­ся зар­пла­та;
• со­труд­ни­ки, на­прав­лен­ные на ра­бо­ту за гра­ни­цу;
• ра­бот­ни­ки, на­прав­лен­ные на обу­че­ние с от­ры­вом от ра­бо­ты, по­лу­ча­ю­щие сти­пен­дию за счет средств ор­га­ни­за­ции;
• лица, с ко­то­ры­ми за­клю­чен уче­ни­че­ский до­го­вор;
• соб­ствен­ни­ки ор­га­ни­за­ции, не по­лу­ча­ю­щие зар­пла­ту.

 

Источник: glavkniga. ru

Как определить среднесписочную численность работников?

Определение среднесписочной численности работников за определённый период (обычно это месяц или год) — такая же обязанность директора ООО или индивидуального предпринимателя, как и своевременная подача декларации в налоговую инспекцию. В отличие от составления служебных записок на премирование сотрудников или благодарственных писем, без которых деятельность организации вполне может обойтись, среднее списочное число сотрудников за календарный год приходится считать каждому работодателю — а значит, есть смысл узнать, как это правильно делается.

Далее будут даны наиболее востребованные формулы расчёта среднесписочной численности работников за календарные месяц и год, а также приведены конкретные примеры, после ознакомления с которыми даже начинающий бизнесмен сможет легко посчитать нужный показатель.

Зачем нужна среднесписочная численность работников?

Самому индивидуальному предпринимателю или владельцу небольшой компании определение среднесписочной численности работников может быть интересно исключительно со статистической точки зрения — например, чтобы найти, сколько сотрудников трудились под его управлением несколько лет назад.

Расчёт среднесписочной численности работников необходим в первую очередь для формирования отчётности

Но в соответствии с действующим российским законодательством предприниматель должен каждый год до наступления 20 января сдать в надзорный орган заверенный подписью и оттиском печати (штампа) документ, в котором приведена средняя годовая численность работников за истекшие двенадцать месяцев. Помимо этого, руководитель вновь образованного ООО или ИП обязан предоставить в распоряжение проверяющей стороны до наступления 20-го числа месяца, следующего за месяцем создания бизнеса, данные о среднесписочной численности трудящихся за истекший календарный период. В дальнейшем он будет сдавать аналогичный документ в общем порядке — в начале года.

Важно: в отличие от директоров компаний, которые сдают отчёт даже при отсутствии в штате персонала, индивидуальный предприниматель, если под его начальством нет ни одного наёмного рабочего, освобождается от этой обязанности. Впрочем, штаты ИП обычно крайне невелики, и определить среднесписочную численность сотрудников в данном случае не составит труда — это не сложнее, чем узнать свою будущую пенсию.

Полный актуальный список работников, включаемых и не включаемых в расчёты среднесписочной численности, приведён в Приказе Росстата №772 от 22 ноября 2017 года.

К лицам, которых необходимо включать в список для определения среднего числа сотрудников, относятся:

• работающие по трудовому договору сотрудники, даже если они находятся на больничном или им в расчётный момент выплачиваются декретные;
• надомные рабочие;
• вахтовики;
• иностранцы, официально трудоустроенные в компании;
• граждане, в течение отчётного периода принимавшие участие в забастовках.

Не включаются в расчёты следующие категории работников:

• лица, принятые на должность внешнего совместителя;
• граждане, трудоустроенные по гражданско-правовым договорам;
• прекратившие работу и подавшие заявление об увольнении без предупреждения начальства;
• направленные в заграничную командировку;
• адвокаты;
• действующие военнослужащие (по призыву или на основании заключённого контракта).

Чтобы облегчить подсчёт среднесписочной численности работников, руководитель предприятия должен поручить ответственному лицу заполнять табель учёта рабочего времени на ежедневной основе.

Такие табели бывают двух видов:

• общераспространённый — Т-12;
• для организаций с пропускными турникетами — Т-13.

Именно на основании данных в табеле и можно определить среднесписочную численность работников; как это сделать, будет рассказано ниже.

Как считается среднесписочная численность работников?

Для того чтобы посчитать среднюю численность сотрудников на предприятии (в фирме, компании, ИП) за месяц, следует использовать простую формулу, предписанную Росстатом:

СЧм = ΣЧд/Д, где

• ΣЧд — суммарная численность сотрудников за каждый день отчётного месяца;
• Д — количество дней в календарном месяце, включая нерабочие дни: выходные и государственные праздники.

Среднесписочная численность работников компании за год или любой другой отчётный период рассчитывается по другой формуле:

СЧг = ΣЧм/М, где

• ΣЧм — суммарная численность сотрудников за каждый включаемый в расчёты месяц;
• М — количество месяцев в отчётном периоде (в году — 12 месяцев, в квартале — 3 месяца и так далее).

Если один или несколько сотрудников проработали в компании неполный период (меньше месяца, квартала, полугодия или года), чтобы верно рассчитать среднюю численность, необходимо включать этих работников в вычисления только на период исполнения ими своих обязанностей.

Пример расчёта среднесписочной численности сотрудников

Чтобы понять, как именно проводятся расчёты средней численности работников за определённый период, следует рассмотреть два несложных примера.

Пусть за отчётный месяц на предприятии работали (отмечались в табеле):

• с 1-го по 12-е число — 54 человека;
• с 13-го по 25-е число — 63 человека;
• с 26-го по 31-е число — 60 человек.

Причины колебания численности роли при расчётах не играют: отсутствующие люди могут быть на больничном, в декрете, в отгуле или просто оказаться прогульщиками.

Вне зависимости от обстоятельств вычисления проводят, пользуясь ранее приведённой формулой: (12 × 54 + 13 × 63 + 6 × 60) / 31 = 1827 / 31 = 58,9, то есть 59 человек. В этой формуле 12, 13 и 6 — продолжительности каждого из трёх периодов, в течение которых численность персонала была неизменной.

Второй пример. Пусть за год число сотрудников менялось по месяцам следующим образом:

• с января по март — 67 человек;
• с апреля по май — 70 человек;
• с июня по август — 68 человек;
• с сентября по ноябрь — 65 человек;
• в декабре — 69 человек.

Используя вторую по счёту из приведённых выше формулу, можно определить среднесписочную численность персонала за календарный год: (3 × 67 + 2 × 70 + 3 × 68 + 3 × 65 + 1 × 69) / 12 = 809 / 12 = 67,4, то есть 68 человек.

Важно: даже если организация проработала менее года, для составления отчёта необходимо, согласно указанию Росстата, делить получившуюся суммарную численность сотрудников на те же 12 месяцев.

Например, если при сохранении условий из второго примера компания закрылась в конце августа, тогда среднесписочная численность сотрудников за отчётный год составит: (3 × 67 + 2 × 70 + 3 × 68) / 12 = 545 / 12 = 45,4, то есть 46 человек.

Подводим итоги

Расчёт среднесписочной численности работников необходим в первую очередь для формирования отчётности, направляемой в государственный статистический орган. При вычислениях часть сотрудников, включая адвокатов, внешних совместителей и действующих военнослужащих, не учитывается.

Определить среднесписочное число работников за любой отчётный период можно, используя приведённые выше несложные формулы. Как следует из указаний Росстата, даже если компания проработала менее года, при окончательном расчёте суммарное число сотрудников всё равно делится на 12 месяцев.

Ответ на ваш вопрос, возможно, находится здесь

Среднесписочная численность и текучесть кадров

Примечание. Тексты задач взяты с форума

Задачи по экономике с решениями на тему статистики труда

В данном уроке:

• Задача 1. Определить среднесписочную численность
• Задача 2. Определить среднесписочную численность по кварталам и за год
• Задача 3. Определить текучесть кадров и коэффициент постоянства кадров

Задача 1. Определить среднесписочную численность

Имеются следующие данные о численности рабочих на предприятии, вступившем в эксплуатацию с 15 марта: сумма явок и неявок рабочих за март составила 15 810 человеко-дней. Среднесписочное число рабочих за апрель — май составило 1 650 чел., за июнь — 1 810 чел., за июль -сентябрь — 1 680 чел. , за октябрь-декабрь — 1 570 чел. Определить среднесписочную численность рабочих за март, за I и II кварталы, за I и II полугодия и за отчетный год. 

Комментарий.
Задача на навыки работы с калькулятором. 

Решение.
Определяем среднесписочную численность за март
15 810 / 31 = 510 человек

Определяем среднесписочную численность за 1 квартал
510 / 3 = 170

Определяем среднесписочную численность за 2 квартал
( 1650 + 1650 + 1810 ) / 3 = 1703

Определяем среднесписочную численность рабочих за первое полугодие
( 510 + 1650 + 1650 + 1810 ) / 6 = 937

Определяем среднесписочную численность за второе полугодие
( 1680 * 3 + 1570 * 3 ) / 6 = 1625

Все.

Задача 2. Определить среднесписочную численность по кварталам и за год

Сезонное предприятие начало работать с 17 мая.
Число работников по списку состояло(человек): 
17 мая-300;
18 мая- 330;
19 мая — 350;
20 мая 360;
с 21 по 31 — 380;
с 1 июня по 31 декабря -400.
Определить среднесписочную численность работников в мае, 2, 3, 4 кварталах, за 1 год.

Комментарий.
 Для определения среднесписочной численности работников необходимо обратиться к Приказу Минстата Украины № 286 от 28.09.2005. Необходимые нормы, которые необходимо знать, также указаны в уроке «Численность персонала».

У задачи есть серьезный недостаток. Дело в том, что не все сотрудники, которые приняты на работу, подлежат учету с целью расчета среднесписочной численности. Однако, автор задачи, возможно, об этом не подозревает. Чтобы не сводить с ума студентов, примем эту величину равной нулю. В «реальной жизни» обратите на это внимание.

Решение.
 Для начала нам необходимо определить среднесписочную численность работников за месяц, а, конкретно, в мае. Этот случай описан в пункте 3.2.4. Инструкции по статистике численности работников. См. Инструкция, как определить среднесписочную численность. 

Составим таблицу (для наглядности)

Числа месяца	Численность штатных работников учетного состава (пункты 2.4 и 2.5 Инструкции)	В том числе подлежит исключению из среднесписочной численности штатных работников (пункты 2.5.8 и 2.5.9 Инструкции)	Подлежат включению в расчет среднесписочной численности штатных работников
А	Б	В	Г = Б-В
17	300	-	300
18	330	-	330
19	350	-	350
20	360	-	360
21-31 (11 дней)	380	-	380

Таким образом, среднесписочная численность работников в мае равна:

( 300 + 330 + 350 + 360 + 380 * 11 ) / 31 ≈ 178 человек

Численность работников за период, больший, чем месяц, исчисляется согласно пункту 3. 2.5 Инструкции. (см. ссылку выше)

За второй квартал среднесписочная численность работников составит:

( 0 + 178 + 400 ) / 3 ≈ 193 человека

В апреле у нас ноль, в мае — только что посчитали, с первого июня — 400 человек. Находим среднее арифметическое.

Третий и четвертый квартал не считаем, и так ясно, что 400 человек.

Примечание. Возможно, преподаватель опять дал маху, он имел ввиду нарастающим итогом с начала года, но… написано то, что написано.

Среднесписочная численность с начала года (читаем пункт 3.2.6 Инструкции ) будет равна:

( ( 0 + 0 + 0 ) + ( 0 + 178 + 400 ) + (400 + 400 + 400) +  (400 + 400 + 400) ) / 12 ≈ 248 человек

Все.

Задача 3. Определить текучесть кадров и коэффициент постоянства кадров

Определить текучесть кадров по приему, текучесть кадров по выбытию, общую текучесть кадров, коэффициент постоянства кадров на основе данных предприятия о численности работающих за отчетной год. Данные представлены в таблице ниже.

Показатели	Значения
Среднесписочная численность работающих	4000
В том числе:
рабочие	3040
ИТР	440
Служащие	280
Младший обслуживающий персонал	240
Принято на работу в отчетном году	300
В том числе:
ИТР	27
Служащие	15
Младший обслуживающий персонал	18
Уволено с работы в отчетном году	350
В том числе:	255
ИТР	35
Служащие	32
Младший обслуживающий персонал	28

Решение.

Найдем коэффициент текучести кадров по приему на работу. Для этого воспользуемся формулой:

К_{тек. пр.}=число принятых работников за период / среднесписочная численность работников за период.

Подставим значения в формулу.

К_{тек. пр.}=300/4000=0,075

Найдем коэффициент текучести кадров по уволенным работникам. Для этого воспользуемся формулой:

К_{тек. ув.}=число уволенных по любым причинам работников за период / среднесписочная численность работников за период.

Подставим значения в формулу.

К_{тек. ув.}=350/4000=0,0875

Найдем коэффициент общей текучести кадров. Это можно сделать по формуле:

К_{тек. общ.}=( число принятых работников за период +число уволенных по любым причинам работников) / среднесписочную численность работников за период.

Подставим значения в формулу.

К_{тек. общ.}=(300+350)/4000=0,1625

Найдем коэффициент постоянства кадров. Это можно сделать по формуле:

К_{пост. к.}=численность работников проработавших в компании в течении года/ среднесписочную численность работников. 

Чтобы найти численность работников проработавших весь год, нужно из среднесписочной численности работников вычесть количество уволившихся работников.

Подставим значения в формулу.

К_{пост. к.}=(4000-350)/4000=3650/4000=0,9125

 Расчет численности персонала или рабочих на предприятии | Описание курса | Выработка 

   

Сведения о среднесписочной численности работников организации

Identification number?	7707329152-sshr
Dataset title	Сведения о среднесписочной численности работников организации
Dataset description	Набор данных содержит сведения о среднесписочной численности работников организации, которые представлены в соответствии с пунктом 3 статьи 80 Налогового кодекса Российской Федерации. Сведения сформированы в соответствии с Приказом ФНС России от 29 декабря 2016 года №ММВ-7-14/729@ «Об утверждении сроков и периода размещения, порядка формирования и размещения на официальном сайте Федеральной налоговой службы в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» сведений, указанных в пункте 1.1 статьи 102 Налогового кодекса Российской Федерации» Описание формата предоставление сведений
Dataset owner?	ФНС России
Responsible person?	Горбунова Оксана Валерьевна (главный специалист-эксперт Управления регистрации и учета налогоплательщиков)
Phone number of responsible person	+7 (495) 913-00-00 доб. 29-59
Responsible person email	[email protected]
Dataset URL?	https://file. nalog.ru/opendata/7707329152-sshr2019/data-20201201-structure-20180801.zip
Dataset format?	zip
Hyperlink (URL) on the dataset structure?	https://data.nalog.ru/opendata/7707329152-sshr2019/structure-20200408.xsd
Date of first publication?	01.08.2018
Date of last update	23.12.2020
Date relevance dataset?	08.04.2021
Content of the latter changes?	Данные за 2019 год
Keywords	среднесписочная численность работников, ССЧР
Hyperlink (URL) on the dataset versions?
Hyperlink (URL) on the dataset structure versions?

Центр данных человеческого развития | Отчеты о человеческом развитии

Размер: -Select-
Индекс человеческого развития (ИЧР)
Демография
Образование
Экологическая устойчивость
Пол
Здоровье
Человеческая безопасность
Доход / состав ресурсов
Неравенство
Мобильность и коммуникация
Бедность
Социально-экономическая устойчивость
Торговые и финансовые потоки
Работа , занятость и уязвимость

Индекс человеческого развития (ИЧР) — Select —
Индекс человеческого развития (ИЧР)

Демография — Выберите —
Средний возраст (лет)
Коэффициент зависимости пожилых (65 лет и старше) (на 100 человек в возрасте от 15 до 64 лет)
Население в возрасте до 5 лет (миллионы)
Население в возрасте 15–64 лет (миллионы)
Возрастное население 65 лет и старше (в миллионах)
Соотношение полов при рождении (среди мужчин и женщин)
Общая численность населения (в миллионах)
Городское население (%)
Соотношение иждивенцев в молодом возрасте (0-14 лет) (на 100 человек в возрасте 15-64 лет)

Образование — Выберите —
Индекс образования
Ожидаемые годы обучения (лет)
Ожидаемые годы обучения, женщины (лет)
Ожидаемые годы обучения, мужчины (лет)
Государственные расходы на образование (% ВВП)
Валовой коэффициент охвата, до -Начальное (% детей дошкольного возраста)
Общий коэффициент охвата начальным образованием (% населения возраста начальной школы)
Общий коэффициент охвата средним образованием (% населения возраста среднего школьного возраста)
Общий коэффициент охвата образованием, высшее образование (% высшего образования) население школьного возраста)
Уровень грамотности, взрослый (% в возрасте 15 лет и старше)
Средняя продолжительность обучения (лет)
Средняя продолжительность обучения, женщины (лет)
Средняя продолжительность обучения, мужчины (лет)
Процент начальных школ с доступом к Интернету
Процент средних школ, имеющих доступ к Интернету
Население, имеющее хотя бы некоторое среднее образование (% в возрасте 25 лет и старше)
Население, по крайней мере, с некоторым средним образованием, девушки (% в возрасте 25 лет и старше) 9000 3 Население с хотя бы некоторым средним образованием, мужчины (% в возрасте 25 лет и старше)
Показатель отсева из начальной школы (% от когорты начальной школы)
Учителя начальной школы прошли подготовку, чтобы преподавать (%)
Оценка по Программе международной оценки учащихся (PISA) в математика
Оценка по программе международной оценки учащихся (PISA) по чтению
Оценка по программе международной оценки учащихся (PISA) по естествознанию
Соотношение учеников и учителей, начальная школа (учеников на учителя)
Доля дожития до последнего класса неполного среднего общего образования (%)

Экологическая устойчивость — Выбрать —

Выбросы двуокиси углерода, на единицу ВВП (кг на 2010 долл. США ВВП)
Выбросы двуокиси углерода, производственные выбросы на душу населения (тонны)
Деградированные земли (% от общей площади земель)
Внутреннее потребление материалов на душу населения, (тонн)

Площадь лесов (% от общей площади земель)
Площадь лесов, изменение (%)
Потребление энергии из ископаемых видов топлива (% от общего потребления энергии)
Забор пресной воды (% от общих возобновляемых водных ресурсов)
Уровень смертности, связанный с домашним хозяйством и окружающей средой загрязнение воздуха (на 100000 населения, стандартизовано по возрасту)
Уровень смертности, связанный с небезопасной водой, услугами санитарии и гигиены (на 100000 населения)
Истощение природных ресурсов (% ВНД)
Число погибших и пропавших без вести в результате бедствий (на 100000 человек) населения)
Индекс Красного списка (значение)
Использование удобрений питательного азота (N), на площадь пахотных земель (кг на гектар)
Использование фосфора питательных удобрений (выражается как P2O5), на площадь пахотных земель (кг на гектар)

Пол — Выберите —
Коэффициент рождаемости среди подростков (рождений на 1000 женщин в возрасте 15-19 лет)
Охват дородовым уходом, минимум одно посещение (%)
Детские браки, женщины, вышедшие замуж до 18 лет (% женщин в возрасте 20-24 лет, состоящих в браке или в союзе)
Распространенность противозачаточных средств, любой метод (% замужних или состоящих в браке женщин репродуктивного возраста, 15–49 лет)
Доля женщин среди занятых в высшем и среднем руководящем звене (%)
Индекс гендерного развития (GDI)
Гендерное неравенство Индекс (GII)
Индекс человеческого развития (HDI), женщины
Индекс человеческого развития (HDI), мужчины
Обязательный оплачиваемый отпуск по беременности и родам (дней)
Коэффициент материнской смертности (количество смертей на 100000 живорождений)
Распространенность калечащих операций на женских половых органах / обрезания среди девочки и женщины (% девочек и женщин в возрасте 15–49 лет)
Доля родов в присутствии квалифицированного медицинского персонала (%)
Доля занятых в несельскохозяйственном секторе, женщины (% от общего числа занятых в несельскохозяйственном секторе)
Доля выпускников факультетов естественных наук и технологий , двигатель программы высшего образования и математики среди женщин (%)
Доля мужчин, окончивших программы естественных, технологических, инженерных и математических программ в высшем образовании (%)
Доля выпускников программ высших учебных заведений в области естественных наук, технологий, инженерии и математики уровень, женщины (%)
Доля выпускников программ в области естественных наук, технологий, инженерии и математики на уровне высшего образования, мужчины (%)
Доля мест, занимаемых женщинами в местных органах власти (%)
Доля мест в парламенте (%, занимаемых женщины)
Общий уровень безработицы (соотношение женщин и мужчин)
Неудовлетворенная потребность в планировании семьи (% замужних или состоящих в браке женщин репродуктивного возраста, 15–49 лет)
Насилие в отношении женщин, когда-либо имевшее место, интимный партнер (% женского населения от 15 лет и старше)
Насилие в отношении женщин, когда-либо имевшее место, не интимный партнер (% женского населения в возрасте от 15 лет и старше)
Женщины со счетом в финансовом учреждении или с мобильным банкоматом Электронный поставщик услуг (% женского населения в возрасте 15 лет и старше)
Уровень безработицы среди молодежи (соотношение женщин и мужчин)

Здоровье — Выберите —
Стандартизированный по возрасту коэффициент смертности от неинфекционных заболеваний, среди женщин
Стандартизованный по возрасту коэффициент смертности от неинфекционных заболеваний, среди мужчин
Детское недоедание, задержка роста (умеренная или тяжелая) (% в возрасте до 5 лет)
Текущие расходы на здравоохранение (% от ВВП)
Распространенность ВИЧ, взрослый (% в возрасте 15-49 лет)
Младенцы, не прошедшие вакцинацию, АКДС (% от годовалых)
Младенцы, не прошедшие вакцинацию, корь (% от годовалых)
Ожидаемая продолжительность жизни при рождении
Ожидаемая продолжительность жизни при рождении, женщины (лет)
Ожидаемая продолжительность жизни при рождении, мужчины (лет)
Индекс ожидаемой продолжительности жизни
Заболеваемость малярией (на 1000 человек, находящихся в группе риска)
Уровень младенческой смертности (на 1000 живорождений)
Уровень смертности, младше пять (на 1000 живорожденных)
Уровень смертности, взрослые женщины (на 1000 человек)
Уровень смертности, взрослые мужчины (на 1000 человек)
Заболеваемость туберкулезом (на 100000 человек)

Безопасность человека — Выберите —
Регистрация рождений (% в возрасте до 5 лет)
Бездомные из-за стихийного бедствия (в среднем ежегодно на миллион человек)
Уровень убийств (на 100000 человек)
Количество заключенных (на 100000 человек)
Беженцы по странам происхождения (в тысячах) )
Уровень самоубийств, женщин (на 100000 человек, стандартизован по возрасту)
Уровень самоубийств, мужчин (на 100000 человек, стандартизован по возрасту)

Доход / состав ресурсов — Выберите —
Валовой национальный доход (ВНД) на душу населения (в постоянных долларах по ППС 2017 года)
Расчетный валовой национальный доход на душу населения, женщин (2017 год по ППС в долларах)
Расчетный валовой национальный доход на душу населения, мужчин (2017 год по ППС)

ВВП на душу (ППС, 2017 г. )

Валовой внутренний продукт (ВВП), всего (миллиарды долларов по ППС 2017)
Валовое накопление основного капитала (% ВВП)
Индекс дохода
Доля рабочей силы в ВВП, включая заработную плату и трансферты на социальную защиту (%)

Неравенство — Выбрать —
Коэффициент человеческого неравенства
Неравенство доходов, коэффициент Джини

Неравенство доходов, квинтильный коэффициент
Доля доходов, принадлежащих 40% беднейших
Доля доходов 1% самых богатых
Доля доходов 10% самых богатых
Неравенство в образовании (% )
Неравенство в доходах (%)
Неравенство в ожидаемой продолжительности жизни (%)
Индекс образования с поправкой на неравенство
ИЧР с поправкой на неравенство
Индекс дохода с поправкой на неравенство
Индекс ожидаемой продолжительности жизни с поправкой на неравенство
Общая потеря ИЧР из-за неравенство (%)

Мобильность и общение — Select —
Международные въездные туристы (тысячи)
Международная студенческая мобильность (% от общего числа учащихся высших учебных заведений)
Интернет-пользователей, женщины (% женского населения)
Интернет-пользователей, всего (% населения)
Подписки на мобильные телефоны (на 100 человек) )
Коэффициент чистой миграции (на 1000 человек)

Бедность — Select —
Индекс многомерной бедности (MPI)
Вклад депривации в образовании в Индекс многомерной бедности
Вклад депривации здоровья в Индекс многомерной бедности
Вклад депривации в уровень жизни в Индекс многомерной бедности
Население в многомерной бедности , численность (%)
Население в условиях многомерной бедности, численность (в тысячах) (за год исследования)
Население в условиях многомерной бедности, численность (в тысячах) (прогноз на 2018 г. )
Население в условиях многомерной бедности, интенсивность депривации (%)
Население в условиях крайней многомерной бедности (%)
Население, живущее ниже черты бедности по доходам, национальная черта бедности (%)
Население, живущее за чертой бедности по доходам, 1 долл. США по ППС.90 в день (%)
Население, уязвимое к многомерной бедности (%)
Работающие бедные по ППС 3,20 доллара в день (% от общей занятости)

Социально-экономическая устойчивость — Выбрать —
Скорректированная чистая экономия (% от ВНД)
Среднегодовое изменение доли беднейших 40% (%)
Индекс концентрации (экспорт) (стоимость)
Валовое накопление (% от ВВП)

Общие потери в значении ИРЧП из-за неравенства, среднегодовое изменение (%)
Население, пользующееся услугами безопасного управления питьевой водой (%)
Население, пользующееся безопасным управлением услугами санитарии (%)
Отношение расходов на образование и здравоохранение к военным расходам
Затраты на исследования и разработки (% от ВВП)
Сельское население, имеющее доступ к электроэнергии (%)
Квалифицированная рабочая сила (% рабочей силы)
Общая сумма обслуживания долга (% экспорта товаров, услуг и первичного дохода)

Торговые и финансовые потоки — Выберите —
Экспорт и импорт (% ВВП)
Прямые иностранные инвестиции, чистый приток (% ВВП)
Чистая полученная официальная помощь в целях развития (% ВНД)
Потоки частного капитала (% ВВП)
Денежные переводы, приток (%) ВВП)

Работа, занятость и уязвимость — Выберите —
Детский труд (% в возрасте 5-17 лет)
Занятость в сельском хозяйстве (% от общей занятости)
Занятость в сфере услуг (% от общей занятости)
Отношение занятости к населению (% в возрасте от 15 лет и старше)
Уровень экономической активности (% в возрасте 15 лет и старше)
Уровень участия в рабочей силе (% в возрасте 15 лет и старше), женщины
Уровень участия в рабочей силе (% в возрасте 15 лет и старше), мужчины
Получатели пенсии по старости (% от установленного законом населения пенсионного возраста)
Доля неформальной занятости в несельскохозяйственной занятости (% от общей занятости в несельскохозяйственном секторе)
Доля неформальной занятости в несельскохозяйственной занятости, женщины (% от общей занятости в несельскохозяйственном секторе)
Безработица, всего (% рабочей силы)
Безработица, молодежь (% возрастов) 15–24)
Уязвимая занятость (% от общей занятости)
Молодежь, не обучающаяся в школе или не имеющая работы (% в возрасте 15-24 лет)

Среднегодовой темп роста

Что означает среднегодовой темп роста?

Среднегодовые темпы роста относятся к среднему увеличению индивидуального портфеля или инвестиционной стоимости за год. Среднегодовой темп роста может быть оценен для любого вида инвестиций, но он не включает какую-либо меру общего риска, связанного с вложением, рассчитанного по волатильности его цены.

Как поясняет Investopedia, если портфель вырастет на 15% в год и на 25% в следующем году, среднегодовые темпы роста составят 20%. С этой целью колебания нормы прибыли на инвестиции в период с начала первого года до конца года не учитываются в расчетах, что приводит к некоторым ошибкам в оценке.

Формула среднегодового темпа роста

AAGR = (Скорость роста в периоде A + скорость роста в периоде B + скорость роста в период C + … скорость роста в периоде X) / Количество периодов

Иллюстрация

Концепцию AAGR можно пояснить на следующем рисунке:

Предположим, Компания ABC учитывает выручку за следующие годы:

Выручка за

год
2000 $ 1 000 000
2001 год 1 200 000 долл. США
2002 год — 1 300 000 долл. США
2003 год — 1,400,000 долларов.

С помощью этой информации и вышеупомянутой формулы можно оценить среднегодовые темпы роста за промежуточный период 2000-2003 гг.В качестве первого шага темпы роста на 2000-2001 годы рассчитываются как (1 200 000 — 1 000 000 долларов США) / 1 000 000 долларов США = 20%.

Аналогичным образом, AAGR на 2001-2002 гг. Рассчитывается как (1 300 000 долларов США — 1 200 000 долларов США) / 1 200 000 долларов США = 8,3%

Таким же образом AAGR за 2002-2003 гг. Рассчитывается как (1,400,000 — 1,300,000 долларов) / 1,300,000 = 7,7%

В дальнейшем эти темпы роста складываются и затем делятся на 3: (20% + 8,3% + 7,7%) = 12%

Среднегодовой темп роста (AAGR), таким образом, является средним арифметическим ряда темпов роста.

Почему важен AAGR

Среднегодовые темпы роста весьма полезны для определения тенденций. Он применим практически к любым финансовым показателям, таким как подсчет прибыли, выручки, денежных потоков, расходов и т. Д., Чтобы дать инвесторам представление о том, в каком направлении компания движется к конкретной мере.

Будет ли спрос на инженеров по обработке данных способствовать дефициту талантов в 2020 году?

Хотите нанять инженеров по обработке данных? Попробуйте бесплатную пробную версию нашей оценки навыков инженера по данным

Спрос на инженеров по обработке данных превысил предложение примерно с 2016 года.Следовательно, в последние несколько лет наблюдается хроническая нехватка талантов в области проектирования данных. Многие говорят, что нехватка Data Engineer еще хуже, чем нехватка Data Scientists.

В последние месяцы мы, безусловно, заметили рост числа тестирований навыков инженеров по обработке данных. Это заставило нас задуматься, будет ли спрос на инженеров по обработке данных и дальше подпитывать нехватку талантов в области инженерии данных в 2020 году.

В этой статье мы рассмотрим текущие индикаторы спроса на инженеров по обработке данных, которые помогают определить, существует ли по-прежнему нехватка талантов в области инженерии данных.

Сначала несколько слов о том, что инженеры по обработке данных делают и знают, что создает на них такой высокий спрос.

Data Engineers позволяют предприятиям участвовать во всей причудливой расширенной аналитике и генерировать идеи, которые дает наука о данных. Они делают это, создавая для организации и отрасли доступ к чистым и надежным данным в масштабах с надежной инфраструктурой и архитектурой данных. Задача непростая!

14 навыков, которыми должны обладать инженеры по обработке данных, по мнению одного эксперта.

Работа инженера по обработке данных во многих случаях требует большого количества навыков. Если вы хотите узнать больше о том, какими навыками должны обладать инженеры по данным, ознакомьтесь с нашей статьей «Инженеры по данным должны обладать несколькими навыками — 14, чтобы быть точными».

Спрос на инженеров по обработке данных

Так каковы показатели спроса на инженеров по обработке данных? Давайте начнем с чего-то менее очевидного, но, возможно, даже более важного, чем список вакансий для инженеров данных — Google!

Сертификат инженера по обработке данных Google

Вы когда-нибудь замечали, что Google — одна из немногих компаний, имеющих сертификат Data Engineer? Тем не менее, этот голиаф данных не имеет сертификата специалиста по данным. Почему это? Кажется довольно простым аргументом в пользу того, что Google осознает острую потребность в навыках Data Engineering и считает, что их не хватает. Поэтому было решено создать собственных инженеров по данным.

Вот цитата из отдела обучения Google Cloud:

«Учитывая, что рынок решений на основе искусственного интеллекта и машинного обучения вырастет до 1,2 миллиарда долларов к 2023 году, важно учитывать потребности бизнеса сейчас и в будущем .Мы получили известия от наших клиентов и стали свидетелями того, что роль инжиниринга данных эволюционировала и теперь требует более широкого набора навыков. В прошлом инженеры по обработке данных работали с распределенными системами и программированием на Java, чтобы использовать Hadoop MapReduce в центре обработки данных, но теперь им необходимо использовать навыки искусственного интеллекта, машинного обучения и бизнес-аналитики для эффективного управления и анализа данных. Чтобы получить новые навыки, которые сейчас необходимы инженерам данных, мы обновили нашу программу обучения Data Engineering on Google Cloud. ”

Это довольно сильное мнение о важности инженеров по обработке данных!

Другие компании последовали их примеру с созданием сертификатов Data Engineer — Cloudera, IBM, SAS и Data Science Council of America. В целом, рост числа программ сертификации специалистов по данным, проводимых этими технологическими гигантами, является хорошим показателем высокого спроса.

Запрос на аналитику данных

Вот цитата Кейси Макнамара, менеджера специалистов по анализу данных и инженеров по данным в крупной консалтинговой фирме:

«У меня была команда, состоящая из специалистов по данным, и я начал переходить к большему числу инженеров по данным.Команда инженеров данных работает намного лучше и намного быстрее решает реальные проблемы.

Наука о данных — это реальная вещь, но мир переходит в мир функциональной науки о данных, где практики могут проводить собственную аналитику. Вам нужны инженеры по данным, а не специалисты по данным , чтобы задействовать конвейеры данных и интегрированные структуры данных.

В умных организациях есть умные люди, которые должны знать свои собственные данные. Причина, по которой существуют специалисты по данным, заключается в том, что большинство организаций еще не разбираются в данных.Они будут.»

Компании понимают, пытаясь быстро реализовать инициативы в области науки о данных и искусственного интеллекта, и, что наиболее важно, пытаются включить самообслуживание в области науки о данных и аналитики во всей своей организации, что им нужно больше инженеров по данным, чтобы сделать все это возможным.

По мере того, как компании «демократизируют науку о данных» и создают «граждан данных», это только подпитывает спрос на данные и создает еще больше данных. И мы знаем, что это значит — потребуется больше инженеров по обработке данных!

Рост должностей инженера по данным

По словам Карлина Энга, одного инженера по обработке данных облачной платформы данных Snowflake, компании, нанимающие специалистов по обработке данных, поставили на 2019 год агрессивные цели по найму, чтобы не отставать от потребностей в больших данных. Он говорит о руководителях, с которыми разговаривал,

«Большинство стремились к тому, чтобы к концу года численность инженерного персонала в человек удвоилась, а штат инженеров — человек, что более чем вдвое превысит численность их групп по разработке данных. Чаще всего, когда я спрашивал руководителей инженеров об их самых серьезных проблемах, найм был номером 1 в списке ».

Удвоение численности? Это много найма!

Верным сигналом к ​​такой агрессивной цели найма для инженеров данных будет рост списков вакансий.Мы рассмотрели недавний рост числа вакансий в Data Engineer. Вот что мы нашли.

В недавнем отчете

DICE о технических вакансиях за 2020 год отмечалось, что инженер по данным является самой быстрорастущей должностью в 2019 году, рост на 50% в 2019 году. В отчете также говорится, что на заполнение должностей инженеров данных требуется в среднем 46 дней, и прогнозируется, что время найма Количество инженеров по обработке данных может увеличиться в 2020 году, «поскольку все больше компаний будут соревноваться в поиске талантов, необходимых для работы с их разрастающейся инфраструктурой данных».

DICE также отметила, что Amazon, Accenture и Capital One — все компании с большими карманами для высоких зарплат — нанимают инженеров по обработке данных по высоким ставкам.

В 2019 году количество вакансий в области

Data Engineer значительно превысило рост числа других вакансий разработчиков.

Нам было любопытно узнать, выявили ли другие исследования заработной платы аналогичные темпы роста вакансий Data Engineer. Ниже приводится краткое изложение того, что мы обнаружили.

Очевидно, что если перспективы трудоустройства инженера по обработке данных выглядят примерно как последние 1-2 года, спрос не будет снижаться в 2020 году!

Рост объема инженерных услуг для больших данных

Одним из последних индикаторов спроса на инженеров по обработке данных является рост услуг по проектированию больших данных, предоставляемых консалтинговыми фирмами, такими как Accenture, и другими технологическими компаниями, такими как Cognizant.Мировой рынок больших данных и услуг инжиниринга данных, безусловно, пользуется большим спросом. Оценки роста в 2017-2025 годах варьируются от 18% до колоссальных 31% в год.

Компании явно инвестируют в проекты по преобразованию данных, которым не видно конца. Это свидетельствует об огромном спросе на навыки Data Engineer в будущем.

Нехватка инженеров по обработке данных

Теперь давайте посмотрим на предложение специалистов по обработке данных. Что-то изменилось с дефицитом? Вот несколько факторов, которые способствуют возникновению дефицита.

Специализированное обучение

Ученые, работающие с данными, могут переквалифицироваться из других областей специализации, таких как экономика, биостатистика, физика и математика. У инженеров по обработке данных нет такой роскоши, как возможность переподготовки на работе, например, с опытом работы в области финансов.

Чтобы стать квалифицированным инженером по данным, необходимы обширные навыки. Это не та область, в которой вы можете «притворяться, пока не добьетесь успеха». Сначала вам нужно иметь много наборов навыков. Для перехода в эту область обычно требуется формальная сертификация или интенсивная программа самообучения.

Более того, навыки Data Engineering постоянно развиваются, и это в значительной степени. В отчете LinkedIn о новых вакансиях за 2020 год перечислено несколько навыков, «уникальных для работы» инженера по данным. К ним относятся Apache Spark, Hadoop, ETL. Новым в их списке в этом году были Amazon Web Services. Кроме того, несколько недель назад Google обновил свой путь сертификации Data Engineer, заявив, что

«Мы получили известия от наших клиентов и стали свидетелями того, что роль инжиниринга данных эволюционировала, и теперь требует большего набора навыков .”

Очевидно, что широкие, но узкоспециализированные и развивающиеся требования к навыкам очень затрудняют поиск квалифицированных инженеров по обработке данных.

Хроническая нехватка инженеров-программистов

По разным оценкам, около половины специалистов по обработке данных имеют опыт разработки программного обеспечения. Вы наверняка знаете, что в течение многих лет не хватало талантов для разработчиков программного обеспечения. Уровень безработицы для этой должности колеблется около 1,5%.

Обычно существует около 500 000 вакансий для «инженеров-программистов» в любой момент времени (некоторые прогнозируют, что в этом году их число вырастет до миллиона). Учитывая, что университеты выпускают только около 50 000 студентов, изучающих информатику в год, потребуется 10 лет, чтобы заполнить все доступные вакансии инженера-программиста, не говоря уже о найме этих инженеров на должности инженера по данным.

Если рабочие места инженеров-программистов будут расти со скоростью 26% в год. По оценкам Бюро труда и статистики США, ситуация, скорее всего, ухудшится.

Indeed показывает около 135 000 списков вакансий Data Engineer.

Добавьте к этому огромному спросу на инженеров-программистов потребность в дополнительных 120 000 Data Engineers, указанных в недавних списках вакансий Glassdoor, и еще 135 000 списков вакансий Data Engineer на сайте Indeed. com, и вы получите рецепт довольно серьезной нехватки талантов!

Хроническая нехватка технических талантов

Если вы откроете луковицу инженеров-программистов, придя к нехватке талантов Data Engineer, вы обнаружите, что все начинается с общей нехватки технических талантов.Опрос, проведенный Indeed.com в 2018 году, показал, что 90% владельцев бизнеса изо всех сил пытаются найти и нанять ИТ-специалистов. Наем инженеров-программистов — вторая по частоте проблема, с которой они сталкиваются.

Цифровые преобразования, кибербезопасность, миграция в облако, разработка приложений — что угодно. Все они соревнуются за технические таланты и увеличивают разрыв между спросом и предложением технических талантов. Эта динамика вряд ли изменится в ближайшее время и будет продолжать вызывать нехватку кадровых ресурсов Data Engineer.

Очень высокие зарплаты инженеров по обработке данных

Множество исследований заработной платы, некоторые из которых резюмированы в таблице ниже, показали, что инженеры по обработке данных относятся к наиболее высокооплачиваемым талантам и что зарплаты продолжают расти. Фактически, согласно отчету Hired State of Software Engineers за 2019 год, средняя заработная плата специалистов по разработке данных выросла на 7% в Нью-Йорке и на 6% в районе залива по сравнению со средним показателем 3,5% для остальных американцев. Это еще больше усугубляет нехватку специалистов по обработке данных.

Также следует отметить, что в некоторых отчетах о заработной плате указаны довольно низкие зарплаты в нижней части диапазона заработной платы. Мы коснемся этого чуть позже.

Исследование заработной платы	Показатели заработной платы инженера по данным
Glassdoor 2020 и 2018	102 472 доллара США 137 776 долларов США Диапазон 110 000–155 000 долларов США
Заработная плата Robert Half 2020	120 000–222 000 долл. США
Payscale.com 2020	91 694 долл. США в среднем Диапазон от 65 000 до 145 000 долл. США
Отчет о заработной плате за 2020 год	$ 113, 249
Emsi Tech of the Future: 10 новых рабочих мест на 2020 год	76 500–221 500 долл. США

Это не только явление США. Недавнее исследование Burning Glass в Великобритании показало, что из 143 кластеров навыков «Инженерия данных» имела самую высокую среднюю годовую зарплату и рост спроса.

Пул кандидатов на должность инженера по данным

Ори Рафаэль, генеральный директор Upsolver, платформы самообслуживания ETL, провел анализ на основе списков вакансий Linkedin Data Engineer в феврале 2020 года. Он обнаружил следующее:

На каждую вакансию приходится примерно 2,5 кандидата на вакансию Data Engineer.

Этот снимок показывает, что по сравнению с другими техническими и нетехническими должностями кандидатов на должность инженера по данным не хватает. Если бы вы были компанией, размещающей вакансию в области Data Engineering в LinkedIn прямо сейчас, вам было бы трудно получить большой пул соискателей — если, возможно, вы не были готовы платить максимальную зарплату.

Что можно сделать?

В конце концов, по нашей оценке, нехватка кандидатов и технических талантов, наряду с высокими прогнозируемыми темпами роста рабочих мест в области Data Engineering и действительно высокими зарплатами, будет продолжать подпитывать нехватку Data Engineer.

Так как же найти инженеров по данным? Вот несколько предложений, основанных на нашем опыте и исследованиях.

Это простая математика — больше платите инженерам по данным!

Мы не получаем никаких откатов от рекрутеров или инженеров по обработке данных, предлагая это.Это просто реальность. Когда мы недавно заглянули на Glassdoor.com, некоторые вакансии Data Engineer предлагали зарплату всего в 35 долларов в час! Другие рабочие места в дорогих городах, таких как Нью-Йорк, предлагали всего 73000 долларов в год, тогда как норма для любой работы в сфере технологий намного превышает 100000 долларов.

Наиболее часто упоминаемая причина трудностей с наймом инженеров по обработке данных заключается в том, что компенсация, предлагаемая многими предприятиями кандидатам на вакансию инженера по данным или инженеру по программному обеспечению, просто ниже рыночной стоимости.

Многочисленные статьи и анекдоты на форумах, написанные инженерами данных, стонут о нереальных зарплатах, которые компании предлагают инженерам данных.Это связано с непризнанной ценностью того, что делают инженеры данных. Часто считается, что инженеры по обработке данных выполняют тяжелую работу. Работа просто не такая «сексуальная» или разрекламированная, как у специалистов по данным или инженеров ИИ. Таким образом, компании и менеджеры по персоналу, которые не понимают роли инженера по обработке данных, пропускают отметку о зарплате и затем задаются вопросом, почему они не могут нанять кого-то, не занимающегося их текущей должностью.

По сравнению с некоторыми средними зарплатами, перечисленными в исследованиях зарплат выше, 35 долларов в час — это далеко не предел. Более того, некоторые старшие инженеры по обработке данных зарабатывают более 200 000 долларов в год. Вы просто не столкнетесь с тем, что у многих инженеров по обработке данных возникнет дефицит, чтобы они оставили свою текущую работу с предложением в размере 70 000 долларов в год.

Если ваша компания серьезно относится к решению проблемы нехватки специалистов по обработке данных, реальной или предполагаемой, то вы должны предложить дополнительную компенсацию. Если более высокая компенсация невозможна, найдите другие способы сделать ваше предложение более конкурентоспособным. Инженеры по данным очень заинтересованы в содержании работы и крутых проектах.Попробуйте реализовать такую ​​мотивацию. Бонусы, гибкая работа, важные должности, признание, ускоренный карьерный рост и т. Д. — это также другие идеи.

Понимание того, как инженеры по обработке данных приносят пользу бизнесу

Одна из причин, по которой компании пытаются недоплатить инженерам по обработке данных, заключается в том, что они не понимают ценности того, что они приносят организации. Говорят, что главные компании, работающие с данными, такие как Netflix и Facebook (крупнейший работодатель инженеров по обработке данных), платят некоторым инженерам данных более 500 тысяч долларов.Что это говорит вам о том, насколько они ценят разработку данных?

Поймите, что работа по инженерии данных — это, прежде всего, инженерная работа (еще одна нехватка талантов). Если ваша компания хочет выйти на супермагистраль больших данных, инженеры по обработке данных будут людьми, которые построят ваши дороги и мосты к ценности данных.

Помните, что эти дороги и мосты позволяют вашим специалистам по обработке данных, инженерам по машинному обучению и специалистам в области искусственного интеллекта творить свою стратегическую магию.

Несмотря на это, компании считают инженеров по обработке данных больше сантехниками, чем инженерами-строителями.Они стараются платить им как таковым (не в обиду водопроводчикам!) И таким образом общаются с кандидатами. Поэтому, если вы не придаете этой функции большого значения, значит, вы не придаете большое значение большим данным в целом. Кандидаты поймут это и выбывают из процесса приема на работу.

Прекратите требовать ученых степеней и опыта работы «A-lister»

Мехул Патель, генеральный директор Hired, сказал:

«Для менеджеров по найму очень важно, чтобы сосредоточились на оценке навыков кандидата , а не на чрезмерном индексировании образования.В то время как 50% инженеров-программистов имеют степень в области информатики, еще 32% либо сами выучили код , либо выучились на курсах для начинающих по кодированию — и они вполне могут иметь такой же набор навыков программирования ».

Это широко известная жалоба среди программистов-самоучок на то, что у них есть все необходимое для выполнения работы, но их просто игнорируют и считают «неквалифицированными» из-за отсутствия родословной. Если вам требуется родословная для ваших ролей в Data Engineering, знайте, что по умолчанию вы исключаете потенциально 1/3 возможных кандидатов.

Из-за такого рода ограничительных требований к квалификации многие инженеры-программисты и инженеры данных считают, что на самом деле нет большой нехватки их талантов (мы все еще думаем, что есть). Некоторые говорят, что им просто сложно найти работу из-за возмутительных требований к работе.

Нехватка талантов, утверждают они, создается плохой тактикой приема на работу, например, требованием от инженеров преодолевать сложные задачи, связанные с доской, как если бы у компании была потребность в «листинге», когда на самом деле они нанимают на очень простую должность инженера данных.

Многие инженеры по обработке данных также считают, что технический процесс найма оптимизирован для отдела кадров. Они говорят, что непонимание HR-службой того, что указывает на хорошее соответствие инженерии данных, часто приводит к тому, что кандидаты чувствуют, что компании ищут «единорога».

Итак, рассмотрите возможность ослабления своих требований. Вместо этого разработайте план, который позволит быстро повысить квалификацию менее квалифицированных сотрудников. Думайте наставничество, внутреннее обучение и оценку навыков и т. Д.Поговорите с HR и составьте план, как изменить процесс отбора и собеседования.

И, если вы одна из тех компаний, которые не желают платить более высокую зарплату, то осознайте, что ваше нежелание платить более высокие ставки, возможно, сигнализирует о том, что вам на самом деле не нужны высококлассные специалисты. Возможно, вам действительно не нужен уровень специалиста по обработке данных Facebook. Если это так, сделайте так, чтобы ваши требования к работе отражали это.

Заключение

По многим оценкам, спрос на инженеров по обработке данных не показывает признаков снижения.Если ваша компания изо всех сил пытается нанять талантливых специалистов по проектированию данных, знайте, что их явно не хватает — и в этом году ситуация может ухудшиться. Также осознайте, что эта нехватка не может быть реальной причиной вашей проблемы с наймом. Спросите себя, действительно ли вы понимаете ценность того, что инженеры по обработке данных приносят вашей организации, и ее планы в области науки о данных и ИИ. Поймите, что работа по инженерии данных трудна, сложна и может быть невероятно утомительной. Оцените, какие таланты принесут вам пользу, и используйте их, чтобы проинформировать о том, как вы собираетесь добавлять в команду талантливых специалистов.

Если вы хотите нанять инженеров по обработке данных, свяжитесь с нами, чтобы узнать, как оценить навыки проектирования данных: [email protected].

Разница между FTE и численностью персонала

FTE по сравнению с численностью персонала

FTE (что означает эквивалент полной занятости) и численность персонала — это два метода подсчета определенного количества членов в населении или организации. Обе меры также учитывают измерение времени рендеринга. Кроме того, как численность персонала, так и FTE используются в сферах образования и бизнеса.

Обе меры используются в отделах кадров школ и коммерческих предприятий. Школы используют их для подсчета количества посещаемых учащихся и их зачетных единиц за определенный семестр или учебный год.

«Численность» означает «фактическую численность существующего населения» независимо от того, состоит ли это население из студентов или сотрудников. Обычно при подсчете численности только одного человека учитывают как одного члена данной популяции. Никакие атрибуты или отличия человека, такие как его навыки, кредиты или часы, не рассматриваются.Более того, природа или статус человека не признаются. Представлены и подсчитаны как лица, занятые неполный, так и полный рабочий день.

Проведение подсчета численности персонала является предпочтительной мерой при подсчете населения для базового демографического профиля и анализа.

Это также относится к процессу в образовательных учреждениях для определения академического и карьерного потенциала каждого студента от поступления до окончания учебы. Этот процесс основан на предположении, что все учащиеся имеют равные способности и потенциал.В некоторых образовательных учреждениях численность персонала называется «индивидуальной зачислением».

С другой стороны, эквивалент полной занятости — это показатель для людей, которые работают либо полный рабочий день (для сотрудников), либо зачетные единицы (для студентов). Человек с эквивалентом полной занятости должен потратить определенное количество часов или кредитов для получения статуса полного рабочего дня. В этой ситуации FTE представляет фактические часы рабочей нагрузки как эквивалент статуса работника как полный рабочий день.

Например, штатный работник в любой бизнес-среде должен работать 40 часов в неделю.В других ситуациях, таких как избыток персонала, два или более работника, занятых неполный рабочий день, могут оказывать услуги на полную ставку или работать до тех пор, пока эти люди соблюдают эквивалент полной занятости (40 часов) в свое рабочее время. Таким образом, труд компании распределяется равномерно с использованием как персонала, так и времени.

В эквиваленте полной занятости основными факторами при измерении и расчетах являются подсчитываемое лицо, а также часы рабочей нагрузки или кредиты. FTE — полезный метод для расчета рабочих часов, отработанных часов и корректировок в случае сверхурочной работы.После расчета FTE компания может точно выплатить оплату или компенсацию за отработанные часы рабочего или персонала.

В образовательной среде FTE обычно используется при зачислении студентов на следующий семестр или год. FTE в этой области — это тип подсчета, при котором один студент посещает дневную форму обучения в течение всего учебного года. Это означает зачисление и посещаемость на весь учебный год. На самом деле измеряется общее количество зачетных часов студента.Как и в случае FTE на рабочем месте, студент должен иметь определенное количество кредитов, чтобы соответствовать требованиям.

Резюме:

1. Счетчик голов и эквивалент полной занятости — это типы измерений, используемые для подсчета и распознавания населения в окружающей среде. Оба используются в школах и коммерческих организациях.
2. Головной счет — это сумма и фактическое количество лиц в определенной группе. Нет различия между людьми. Это просто отсчет одного члена за другим для получения числа; один человек считается одним членом.
3. С другой стороны, в эквиваленте полной занятости (или FTE) учитываются как участники, так и время, отведенное для конкретной компании (для работника), или сумма общих кредитов за определенный семестр или год (для студента). В FTE есть определенное количество времени или кредитов, которые необходимо использовать, прежде чем будет подтвержден или получен статус полного рабочего дня. Для рабочих необходимо выделить 40 часов рабочего времени (либо на одного человека, либо на несколько человек, работающих неполный рабочий день), в то время как студенты должны взять определенное количество кредитных часов на семестр или год.

: Если вам понравилась эта статья или наш сайт. Пожалуйста, расскажите об этом. Поделитесь им с друзьями / семьей.

Ссылка
Селин. «Разница между FTE и численностью персонала».