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數(shù)據(jù)科學(xué)技能中,哪些是核心技能,哪些是熱門 / 新興技能?

2020-04-28    來源:raincent

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作者:Gregory Piatetsky 譯者:劉志勇

原文: KDnuggets,譯文來源: InfoQ

我們確定了兩類主要的數(shù)據(jù)科學(xué)技能:一類是大多數(shù)受訪者所擁有的穩(wěn)定技能,這一類有 13 項核心技能;另一類是大多數(shù)受訪者尚未擁有但想掌握的熱門 / 新興技能。請參閱我們詳細(xì)的分析。

最新的 KDnuggets 投票調(diào)查問了如下兩個問題:

你目前擁有哪些技能 / 知識領(lǐng)域(在工作或研究中可以使用的水平)?
你想增加或提高哪些技能?

我們根據(jù) KDnuggets 之前的一些文章和投票調(diào)查,選出了 30 項技能。

這次投票調(diào)查總共收到了超過 1500 張投票,這是一個足夠大的樣本,可以做出有意義的推論。平均每個投票者報告聲稱其擁有 10 項技能,并希望增加或者提高 6~7 項技能。

下面的圖 1 顯示了關(guān)鍵的調(diào)查結(jié)果,x 軸表示 % 已擁有技能,顯示的是第一個投票問題的答案;y 軸表示的是 % 想擁有的技能,顯示的是第二個投票問題的答案。每個圓形的大小與已擁有該技能的投票者的百分比成正比,而顏色取決于“想擁有 / 已有用”的比率(>1,比率越高顏色越紅;<1,比率越低顏色越藍(lán))。

 

 

圖 1. 與數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的技能,已擁有技能 vs 想增加 / 提高技能

在這種圖表中,我們注意到有兩個主要的集合。

圖表右側(cè)藍(lán)色虛線矩形為第一個集合,該集合包含超過 40% 投票者所擁有的技能,以及“想要擁有 / 已經(jīng)擁有”的比率小于 1。我們稱之為核心數(shù)據(jù)科學(xué)技能。它們將在表 1 中列出。

表 1:核心數(shù)據(jù)科學(xué)技能,按 % 已擁有技能降序排列。

 

 

其中,最希望添加或提升的技能是機器學(xué)習(xí)(41%)和 Python(37%)。增長最少的是 Excel——只有 7% 的人想增加或提高他們的 Excel 技能。

圖 1 左側(cè)用紅色邊框標(biāo)記的第二個集合,包括目前不太流行(% 已擁有技能 <30%)但正在增長的技能,“想擁有 / 已有用”的比率大于 1,請見表 2。我們將其稱為熱門 / 新興數(shù)據(jù)科學(xué)技能。

表 2:熱門 / 新興數(shù)據(jù)科學(xué)技能,按“想擁有 / 已擁有”降序排列。

 

 

有趣的是,盡管有人認(rèn)為 Hadoop 正在走下坡路,但在這次投票調(diào)查中,想學(xué)習(xí) Hadoop 的人比已經(jīng)知道它的人還多,所以 Hadoop 有可能仍然會越來越受歡迎。盡管 Julia 的“想擁有 / 已擁有”的比率為 3.4,但我們?nèi)匀粵]有將它包括在熱門 / 新興技能中,因為只有 2% 的投票者選擇了它,因此它并不具備足夠的支持。

其余的技能,如 XGBoost、軟件工程、Java、MATLAB、SAS 只被 10%~30% 的投票者擁有,但沒有增長:“想擁有 / 已擁有”的比率小于 1。

表 3:其他數(shù)據(jù)科學(xué)技能,按 % 已擁有的百分比遞減

 

 

小假面是關(guān)于投票調(diào)查的更多細(xì)節(jié)。圖 2 按 % 已擁有進(jìn)行降序排列。

 

 

圖 2:KDnuggets 讀者擁有的數(shù)據(jù)科學(xué)技能

圖 3 顯示了讀者想要增加或提高的技能,以及他們所擁有的技能。

 

 

圖 3:KDnuggets 讀者想要增加或提高的數(shù)據(jù)科學(xué)技能(紅色)和已擁有的數(shù)據(jù)科學(xué)技能(藍(lán)色)。

我們看到,現(xiàn)有的和有意向的數(shù)據(jù)科學(xué)家想要添加的頂級技能是深度學(xué)習(xí)、TensorFlow、機器學(xué)習(xí)和 Python。

投票調(diào)查還詢問了就業(yè)類型:

行業(yè) / 自雇:64.4%

政府 / 非營利組織:7.2%

學(xué)術(shù)界 / 大學(xué):7.0%

學(xué)者:14.3%

其他 /NA:7.1%

區(qū)域分布為:

美國 / 加拿大:37.9%

歐洲:28.3%

亞洲:19.3%

拉丁美洲:6.1%

非洲 / 中東:4.8%

其他:3.5%

作者介紹:Gregory Piatetsky-Shapiro 博士是 KDnuggets 的總裁,也是大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物。他是數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)先研究會議 KDD 的共同創(chuàng)始人,也是 ACM SIGKDD 的共同創(chuàng)始人和前任主席。他還是兩家初創(chuàng)公司的首席科學(xué)家。

原文鏈接:Which Data Science Skills are core and which are hot/emerging ones?

標(biāo)簽: 數(shù)據(jù) 

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