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2020年成為數據科學家需要具備哪些技能?
2020-08-17
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【導語】:“數據科學家”是近年來增長最快的工作之一。那么如今成為數據科學家需要哪些技能呢?本文我們就來帶你了解這一問題。


 CDA數據分析師 出品  

編譯:Mika


“數據科學家”是近年來增長最快的工作之一。這是一個令人興奮的高薪職業,并為你提供了大量的發展機會。而且,由于合格數據科學家的供應尚未趕上巨大的業務需求,因此職位需求仍然很多。那么,在2020年成為數據科學家需要具備哪些技能?我們研究并描繪了數據科學家的畫像。



我們發現在2020年數據科學家有這些特點:

  • 大多數為男性(占比71%) 
  • 會說兩種語言 
  • 已經工作了8.5年(其中3.5年曾擔任數據科學家)
  • 使用Python或R
  • 大多數具有碩士學位

1 、編程語言

下面讓我們來具體看看。

首先,如果沒有強大的編程技能,就無法成為數據科學家。如今,數據科學家將比以往更廣泛地使用通用語言。

根據我們的年度研究:



  • 目前有74%的數據科學家精通Python;
  • 56%的人使用R;
  • 51%的人使用SQL。

01、Python備受青睞

毫不夸張的說 Python的受歡迎程度正在上升。

Python是數據科學家進行統計建模的首選語言。難怪全球最大的技術進步專業技術組織—IEEE會將Python視為編程語言的“大魔王”。

Python不僅是最受使用者歡迎的,實際上在雇主所需要的技能方面,它也非常接近霸主地位。

它的相關薪資是全球最高水平,雇主對Python作為首選技能的需求飛漲。數字不會說謊,在財富五百強企業的數據科學家中有70%的人使用Python。

這些年來 Python和R都越來越受歡迎。財富五百強企業的組織中也反映這一點。

此外Python是許多行業中,使用高級分析進行業務和產品開發的第一編程語言。

02、SQL越來越受歡迎

SQL呢?

SQL的受歡迎度迅速增長,幾乎趕上了第二名的R。


當今的企業每天創建五百億字節的數據,這使SQL成為數據科學家工具箱中的重要工具。因為它對于訪問、更新、插入、操作和修改大量數據至關重要,它還可以與R和Python等其他腳本語言順利集成。

此外,Tableau和Power BI等BI工具在很大程度上依賴于它,從而增加它的使用率。因此,如果你正在尋找眾多行業的絕佳職業機會,那么選擇Python R和SQL是絕對不會錯的。而且,如果你是渴望在數據科學家職業生涯中邁出第一步的初學者,剩下要做的就是開始學習!

2 、工作經驗

另一個有趣發現是:第一年工作的數據科學家人數減少了(占比13%),比起之前(2018年和2019年占比25%)。

幾年前,隨著數據科學剛剛興起,公司正在招聘具有不同背景的專業人員,并對他們進行內部培訓。結果在某些情況下,聘用了相對水平基礎的求職者擔任高級數據科學家職位。

我們的數據表明,隨著越來越多的人獲得該領域的經驗,第一年工作的數據科學家所占比例較小。經驗在招聘中起著更大的作用,這一觀念在發現中加強了 。

2020年,數據科學家專業人員的平均工作經驗為8.5年。因此,在當今的就業市場中,需要在分析職位上積累必要的工作經驗,然后才能準備好數據科學家的職位。也許先試試數據分析師的職位更有效。

但是數據又怎么說?我們的研究檢查了數據科學家之前的職位,以及之前的一到兩個頭銜。

樣本顯示:

  • 之前已經是數據科學家的(占比29%);
  • 數據分析師(占比17%);
  • 學術界研究者(占比12%)。

當我們查看即將進入當前數據科學職位時,數據馬上就改變了。

  • 數據科學家(占比52%)
  • 數據分析師(占比11%)
  • 學術界研究者(占比8%)

3 、學歷

那么學歷方面呢?當前的絕大多數的數據科學家學歷成以下特點: 

  • 具有學士學位或更高學位(占比95%) ;
  • 其中53%的人擁有碩士學位;
  • 26%的人擁有博士學位。

我們可以說從業者需要以本科以上學位為目標。通常,在20位數據科學家中有19位擁有學士學位。但是,只要具備所需的技術技能和準備工作  ,本科生也可以找到相關工作。

4、專業背景

數據科學家從事的研究領域如何?哪個專業提高了求職者成為數據科學家的機會?

根據我們的研究,樣本中55%的數據科學家主要來自以下三種專業:

  • 數據科學與分析(占比21%)
  •  計算機科學(占比18%)
  • 統計與數學(占比16%)
  • 經濟與社會科學代表較少(占比12%)
  • 工程(占比11%)
  • 自然科學(占比11%)

所有這些都是技術課程,可為畢業生做好工作的定量和分析方面的準備。

——總結

因此,讓我們總結描述一下。2020年典型數據科學家職業道路如下:

  • Python是該領域最受歡迎的編碼語言;SQL的發展在逐步接近R。
  • 數據科學家在之前的職位通常是數據分析師職位。
  • 95%的數據科學家具有學士學位或更高學位。
  • 數據科學、計算機科學或統計學與數學學位為數據科學家的職業提供了最佳機會。

人們常說 “就算你不知道羅馬怎么走,條條大路也通羅馬”。在這兒,情況有所不同。

如果你想成為一名數據科學家,研究其他人走過的數據科學家職業道路,并從他們的經驗中學習的人的職業道路,這將是十分有益的。我們希望這段視頻對你有所幫助,并會指導你正確的方向,有問題可后臺給我們留言哦。

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