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Kaggle 年度报告出炉:数据科学家年青高学历,薪资近百万

guodaadmin 发布时间:2021-10-19 18:42:52 最新政策 2 来源:广东成人高考报名网

数据剖析比赛渠道 kaggle,近期针对渠道用户进行了一项查询,触及从业者基本信息、薪资水平、作业经历等多个维度。

对 20036 名 Kaggle 用户的反应进行数据清洗后,kaggle 终究针对 13%(2675 名)的受访者编制了这份陈述。这些受访者都是在职的数据科学家,或其他支撑数据科学和机器学习的职位。

kaggle 历时一个月,完成了此项查询陈述

现在,最近查询陈述已出炉。从这个陈述中,咱们可一览当时机器学习与数据科学从业者的全貌,以及相关企业在这方面的人员雇佣、资金投入情况等,一窥该工作最新发展趋势。

注:在本次查询中,并未呈现我国的数据科学家相关数据,经过研讨发现,kaggle 在查询问卷的参加规矩中,有一条写道:

若想获得该问卷查询所设奖项,您有必要满意:

18 岁以上或地点国规则的公民年纪;

自己不是亚美尼亚、古巴、伊朗叙利亚、朝鲜、苏丹国民;

不是受美国出口控制或制裁的个人或实体的代表。

明晰指出以上国家、实体代表及个人没有评奖资历

自 2018 年至今,美国已将 200 多家我国企业以及 13 所高校,列入出口控制或制裁的实体清单,咱们将这些高校名单,以及部分科技、人工智能范畴企业名单收拾如下:

企业 高校

北京核算科学研讨中心 北京航空航天大学

北京云核算中心 我国人民大学

中芯世界 国防科技大学

大华科技 湖南大学

海康威视 哈尔滨工业大学

科大讯飞 哈尔滨工程大学

旷视科技 西北工业大学

商汤科技 西安交通大学

依图科技 电子科技大学

云从科技 四川大学

云天励飞技能有限公司 同济大学

东方网力科技有限公司 广东工业大学

北京达闼科技(CloudMinds) 南昌大学

奇虎 360  科技有限公司

厦门美亚柏科信息有限公司

颐信科技

华为 38  家子公司

我国电子科技集团公司第三十研讨所

我国电子科技集团公司第七研讨所

无锡江南核算技能研讨所

也便是说,只需你地点的校园、公司上了实体清单,问卷可以填,可是不能参加奖项的评定。尽管没有进一步的布景查询和声明,但 Kaggle 确实指名道姓地婉拒了不少国人参加。

陈述精粹版:数据科学er的集体画像

1.1 性别、年纪与学历散布 

该范畴从业人员男多女少,男女份额约为 5:1;

35 岁是个分水岭,大部分受访者小于 35 岁;

一半以上的受访者具有研讨生学位。

1.2 教育布景和作业经历 

大多数数据科学家走出校门后,仍坚持学习新技能;

大多数数据科学家编程时刻少于 10 年;

一半以上的数据科学家,具有机器学习的经历不足三年;

寓居美国的数据科学家的作业薪水,显着比其他国家同行更多。

1.3 技能相关查询 

比较 2019 年,运用云核算的数据科学家更多了;

Scikit-Learn 是运用最多的机器学习东西,有 4/5 的数据科学家在用;

Tableau 和 PowerBI 是最盛行的商业智能东西。

男性为主,人均硕士,印度霸榜

2.1 性别:超多半为男性。

数据科学家从业者依然存在巨大的性别份额失衡,超越多半都是男性。

上一年查询显现,84% 为男性,本年这一份额改动极小

2.2 年纪:95 后大军已参加 

数据科学家的年纪一般在 20 岁左右或 30 岁出面,约 60% 在 22 岁至 34 岁之间。只要五分之一的专业数据科学家年纪在 40 岁以上。

数据科学家年纪会集在 25 – 34 岁之间

有痕迹标明,跟着Z 代代(指大约 1995-2005 年之间出世的一代)更多地参加其间,数据科学家年纪越来越小,现在已有近 7% 的数据科学家年纪在 18-21 岁之间。

与上一年的 5% 比较有所增加,因而,可以预见的是,未来这一集体将会越来越年青。

2.3 地点国家:印度和美国霸榜前两位 

在参加此次 Kaggle 年度查询的数据科学家中,印度的数据科学家占 22%,而美国的占 14.5%,两者远远超越第三位的巴西(低于 5%)。

陈述由于各项要素,并未将我国明晰列入,但排名第三的 Other 的数量不低,也许是为归入有用计算成果的我国用户。

印度和美国从事数据科学家的人数优势显着

2.4 受教育程度:研讨生学位是规范 

查询显现,与从前相同,研讨生学位依然是数据科学家的规范,超越 68% 的数据科学家具有硕士或博士学位。只要不到 5% 的数据科学家没有高中以上学历。

超越对折的数据科学家都具有硕士学位

2.5 学习渠道:Coursera 和 Udemy 最常用 

数据科学和机器学习正在敏捷改动,所以受访者中,超九成仍会持续坚持学习。其间,大约 30% 的人挑选了传统的高等教育课程,更多的人则经过在线资源学习。

在本次查询中,Coursera、Udemy 和 Kaggle Learn 是最常见的学习渠道。

很多人不止在一个渠道上学习,查询显现他们人均会挑选 2.8 个渠道

2.6 编程经历:绝大多数有多年编程经历 

受访者中,大多数数据科学家都至少有几年的编程经历。乃至,超越 8% 的数据科学家从上个世纪,也便是至少 20 年前,就开端编程了。只要不到 2% 的数据科学家宣称从来没有写过代码。

从全球来看,美国数据科学家的编程经历要丰盛得多。在美国,37%  的人从事编程作业 10 年以上,而全球的话,这个份额只要 22%。

编程经历关于数据科学家来说较为重要

2.7 机器学习经历:大多数为机器学习新手 

受访者中,大多数的数据科学家在机器学习方面都是新手。只要不到 6% 的专业数据科学家现已运用机器学习 10 年或更久。

大约超越对折的数据科学家,机器学习方面经历少于三年

2.8 薪资水平:美国最具竞赛力 

数据科学家收入适当有竞赛力,而美国数据科学家薪资最高,平均达 12 万 – 15 万美元(约合人民币 78 万 – 98 万元)。

而印度尽管数据科学家数量多,可是收入却并不高,近 90% 的印度数据科学家每年的收入不到 5 万美元,只是排在全球数据科学家薪资排行榜第六位。

全球各国数据科学家薪资中位数

他们都用什么集成开发环境?

陈述显现,JupyterLab IDE 依然是数据科学家的首选东西,大约有四分之三的数据科学家运用它。不过,这一数字比上一年的 83% 有所下降。Visual Studio 代码排名第二,仅略高于 33%。

他们都用什么机器学习结构?

依据 Python 的机器学习库仍居主导地位。其间,Scikit-learn 是一款适用于大多数项意图超级兵器,排名榜首,有五分之四的数据科学家在运用它。

查询中,TensorFlow 和 Keras,则别离有 50% 的数据科学家在运用。

其间,国内陈天奇博士打造的 Xgboost 排名第四

数据科学家成抢手职位,你也要参加吗?

从 2016 年起,kaggle 每年都会进行这样一次查询,让咱们可以更明晰地看到机器学习与数据科学从业者的立体画像,以及这一范畴的发展趋势。

在大数据年代,企业对数据科学家这一岗位的需求爆发式增加。一起,宽广的发展前景和丰盛的薪酬,也使得数据科学家成为很多人的愿望工作。

依据 Google Trends 显现,在曩昔近十年,人们对数据科学家这一职位爱好陡增

不过,从 kaggle 的查询陈述中,咱们看到,数据科学家这一工作现已越来越年青化,他们受教育程度也越来越高。因而,要想参加这一赛道,所面对的竞赛也是不小的。

kaggle 陈述:https://storage.googleapis.com/kaggle-media/surveys/Kaggle%20State%20of%20Machine%20Learning%20and%20Data%20Science%202020.pdf

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