作者Shareef Shaik，有抱負的數據科學家

最近，我積極地開始找工作，轉到數據科學，我沒有任何正式的教育，如碩士或博士。AI/機器學習背景。我開始學習它完全是出于我自己的興趣（不僅僅是因為炒作）。這是一個具有挑戰性的軌道選擇加入，特別是如果你同時在一些其他技術上工作。我開始了我的旅程，注冊了許多MOOCs（大規模開放在線課程），并開始閱讀多個博客。最初，它沒有意義，最終在閱讀了其他人的代碼并用實時數據集弄臟了我的手之后。它慢慢地開始有意義了。

當我開始找工作時，開始了一個有趣的新故事。我在印度打開了一個頂級職位門戶網站，開始尋找工作，我發現很少與我正在尋找的工作相關，但當我打開其中一個時，令我驚訝的是，他們提到的要求對我來說是新的。撇開傳統的數據分析、機器學習和深度學習不談，一些ETL工具和多種大數據技術被認為是必要的技能。我認為這沒什么，因為現在每個公司都有自己對數據科學家的定義，并開設了另一份工作。這一次，它需要一些其他技術，如AWS、Azure和Power BI。

請記住，所有這些空缺都只標記在數據科學家下面。所有這些開放都有共同的需求，如機器學習算法、統計、數據分析、數據清洗和深度學習技術。除了這些技能之外，一些公司還希望候選人具備云(AWS、Azure或GCP）和數據可視化工具（如Tableau、Power BI）以及ETL工具（如SSIS）方面的知識。通常，這些技術更多地與數據分析師/數據工程師角色有關，但數據科學家角色仍在發展，并沒有真正堅持特定的技能。

我確實理解這樣一個事實，即公司尋找一個適合他們空缺職位的申請人，也有他們正在尋找的技術技能。這肯定會為公司節省時間和金錢，而不是再次提供培訓。

所以，這里我有了一個有趣的想法，可以理解IT行業對數據科學家角色的實時期望，而不是MOOCs中通常教授的。

目標:我們將試圖找出目前行業中最需要的技能和趨勢。為此，我們將從作業門戶中刮取數據。

注：整個分析是為印度市場的數據科學家角色而做的。

在這篇文章中，我們將試圖找到幾個重要問題的答案，每個數據科學求職者都會記住這些問題。

1. 公司正在尋找哪些頂級技能？
2. 在這個行業中最想要的經驗水平是什么？
3. 有哪些公司正在積極提供該領域的工作？
4. 有哪些職位空缺？

注意:您可以在結論部分找到完整代碼的鏈接。

1.網頁刮擦：

我從印度最大的求職門戶網站--naukri.com收集了所有相關的求職信息，幾乎每個求職者和招聘人員都使用這個網站。由于傳統的BeautifulSoup方法在這個網站上不太好用，所以我使用了selenium-python來進行網頁搜索。

免責聲明：網上搜索純粹是出于教育目的。

我們將為每項工作收集五個要素：角色、公司名稱、經驗、地點和關鍵技能。

刮擦代碼:

[removed][removed]

2。預處理:

在我們潛入之前，讓我們做一些基本的預處理。

2.1.處理丟失的值：

執行查找丟失值并刪除它們的基本清理。

2.2.處理重復數據：

在處理重復數據時，我們需要非常小心，因為一個公司可能會多次發布相同的需求，因為該工作仍然空缺或，另一方面，該公司可能正在尋找具有相同需求的全新空缺。為了簡單起見，我沒有刪除任何數據。

2.3.標記位置和技能列

為了避免冗余，將所有字符串轉換為小寫，并標記了位置和技能列，因為這些列中有多個值。

這就是它如何處理預處理。

3.分析：

現在，我們只有一切可以開始了。

3.1.哪個位置提供更多的職位空缺？：

注意:如果您不是印度人，可以跳過此地點部分。

1. 如果我們觀察上面的圖，幾乎有38%的作業位于Bengaluru。
2. 排名前四的城市，即孟加拉、孟買、海德拉巴和浦那占該國數據科學工作崗位總數的72%。
3. 因此，如果你來自這些城市中的任何一個，你獲得數據科學家工作的機會可能比其他城市更大。

3.2.哪些公司在積極招聘？：

1. Analytics VidhyaEducon以幾乎21%位居榜首。
2. 列表中也有許多咨詢公司。這些顧問公司通常為其客戶進行招聘。
3. 總的來說，就業門戶的競爭將非常激烈。大多數時候，由于收到大量的申請，你的個人資料甚至可能不會被招聘人員看到。在某些情況下，即使是一個空缺職位，你也必須與數百名其他申請人競爭。最好了解一下正在積極招聘的公司，這樣我們就可以直接通過他們的官方網站申請，這樣可以增加面試的幾率。

3.3.最想要的體驗是什么？：

1. 我們可以觀察到，公司顯然在尋找有經驗的候選人。似乎有更多的職位空缺給有5-10年經驗的候選人。這是有道理的因為數據科學家的工作涉及到關鍵的決策技能，而這些技能與經驗是一致的。
2. 具有至少2年經驗的候選人有相當好的機會。
3. 這并不意味著新生進不去，只是有經驗的應聘者比新生有更多的空缺。公司通常不會從這些求職門戶招聘新人，他們會直接從校園招聘中招聘。新生總是可以選擇為初創公司工作，以獲得必要的經驗。

3.4.需要哪些角色：

這是一個重要的步驟，因為在一些結果之后，工作門戶通常開始顯示一些與我們搜索的工作無關的其他工作。為了確保我們正在尋找正確的角色，讓我們檢查一下10個經常提到的角色。

1. 如果我們在前一節中觀察到，經驗更豐富的人有更多的空缺，這給我們留下了一個基于角色的空缺問題。
2. 大多數空缺仍然被稱為數據科學家。其次是高級數據科學家和首席數據科學家，這當然需要良好的經驗。

3.5.公司正在尋找的技能：

終于，我們到了。你讀這篇文章的主要原因。

1. 看起來很復雜吧，別擔心我會在后面分解它。我之所以在情節中包含了許多技巧，是因為數據科學涉及的領域很廣。
2. 盡管我們能夠在上面的情節中描繪出一些頂尖的技巧，但它仍然不能達到本文分析的目的。

讓我們深入研究一下，更清楚地了解趨勢。

3.5.1.必備技能？：

1. 機器學習，這是數據科學家最重要的技能。
2. 數據挖掘和數據分析是每個數據科學家必須經歷的關鍵活動。

1. strong統計建模需要成為更好的數據科學家。
2. 公司期待著對深度學習的良好了解，因為它提供了解決諸如NLP和計算機視覺等領域中一些有趣的實時問題的最新技術。
3. 由于每天記錄的數據量大幅增加，雇主們希望應聘者具備大數據技術的知識。在實時情況下，我們可能正在處理巨大的數據集，這些技能肯定會派上用場。

3.5.2.需求中的編程語言？：

1. 如果您開始學習數據科學，在開始時，您肯定會發現很難選擇合適的編程語言。盡管有許多語言，但競爭一直是Python和R本身之間的。讓我們看看數據在告訴我們什么。

1. 業界仍然支持Python，因為它有豐富的庫，后面還有R語言。
2. SQL是每個數據科學家的必選項。盡管它不適合被視為編程語言，但我還是冒險把它包括在這里：）。
3. 在python和R之后，對SAS和C++語言的需求似乎很大。

3.5.3.選擇深度學習框架？:

1. 由于深度學習的異軍突起，很多深度學習框架從谷歌和臉書這樣的巨頭進入市場。

1. 業界支持TensorFlow而不是PyTorch。
2. Keras在市場上有很好的份額，人們喜歡它，因為它簡單易用。
3. 盡管有許多其他框架，如Caffe、Maxnet，但似乎沒有太多的機會。如果不是在世界上，至少在印度。

3.5.4.哪種大數據技術有優勢？

1. Spark名列前茅?？梢赃x擇python版本的Spark-PySpark。
2. Hadoop與spark的機會幾乎相同，只是稍有不同。
3. hive也有相當大的開放空間。

3.5.5。哪個云提供商需要ML？

1. 訓練模型需要大量的計算，這很容易變得非常昂貴。公司正在尋找更便宜的方式來完成工作，這就是這些云平臺出現的原因。
2. AWS位居榜首，其次是Azure。
3. 公司正迅速轉向云計算選項。在未來的日子里，這些技術有更多的機會在數據科學中發揮重要作用。

3.5.6。需要數據可視化工具嗎？

1. 雇主對tableau數據可視化表現出更多的興趣。
2. 而微軟的電源BI仍然落后。

結論：

你真的必須具備這篇文章中提到的所有技能才能找到工作嗎？

好吧，不是真的，如果你的基礎很強，列表中很少有工具在工作中容易找到。話雖如此，如果你只是在找工作，在簡歷上寫上這些技能可能會幫助你獲得面試機會。

如果你具備數據科學家必須具備的所有技能，那么最好的方法應該是開始參加面試，同時努力填補你理解上的空白，學習你認為會讓你比其他候選人更有優勢的工具/技術。

您可以在我的GitHub上找到完整的代碼。您可以通過LinkedIn連接到我。

如果你發現這有幫助或有任何問題，請讓我在評論中知道。

回頭見.快樂的編碼…！

引用:

1. https://medium.com/@krishnakummar/donut-chart-with-python-matplotlib-d411033c960b
2. https://stackoverflow.com/questions/51389377/unfolding-bag-of-words-in-pandas-column-python
3. https://www.naukri.com