作者Shareef Shaik，有抱負(fù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家

最近，我積極地開(kāi)始找工作，轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)科學(xué)，我沒(méi)有任何正式的教育，如碩士或博士。AI/機(jī)器學(xué)習(xí)背景。我開(kāi)始學(xué)習(xí)它完全是出于我自己的興趣（不僅僅是因?yàn)槌醋鳎?。這是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的軌道選擇加入，特別是如果你同時(shí)在一些其他技術(shù)上工作。我開(kāi)始了我的旅程，注冊(cè)了許多MOOCs（大規(guī)模開(kāi)放在線課程），并開(kāi)始閱讀多個(gè)博客。最初，它沒(méi)有意義，最終在閱讀了其他人的代碼并用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集弄臟了我的手之后。它慢慢地開(kāi)始有意義了。

當(dāng)我開(kāi)始找工作時(shí)，開(kāi)始了一個(gè)有趣的新故事。我在印度打開(kāi)了一個(gè)頂級(jí)職位門(mén)戶網(wǎng)站，開(kāi)始尋找工作，我發(fā)現(xiàn)很少與我正在尋找的工作相關(guān)，但當(dāng)我打開(kāi)其中一個(gè)時(shí)，令我驚訝的是，他們提到的要求對(duì)我來(lái)說(shuō)是新的。撇開(kāi)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)不談，一些ETL工具和多種大數(shù)據(jù)技術(shù)被認(rèn)為是必要的技能。我認(rèn)為這沒(méi)什么，因?yàn)楝F(xiàn)在每個(gè)公司都有自己對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的定義，并開(kāi)設(shè)了另一份工作。這一次，它需要一些其他技術(shù)，如AWS、Azure和Power BI。

請(qǐng)記住，所有這些空缺都只標(biāo)記在數(shù)據(jù)科學(xué)家下面。所有這些開(kāi)放都有共同的需求，如機(jī)器學(xué)習(xí)算法、統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)清洗和深度學(xué)習(xí)技術(shù)。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(shù)據(jù)可視化工具（如Tableau、Power BI）以及ETL工具（如SSIS）方面的知識(shí)。通常，這些技術(shù)更多地與數(shù)據(jù)分析師/數(shù)據(jù)工程師角色有關(guān)，但數(shù)據(jù)科學(xué)家角色仍在發(fā)展，并沒(méi)有真正堅(jiān)持特定的技能。

我確實(shí)理解這樣一個(gè)事實(shí)，即公司尋找一個(gè)適合他們空缺職位的申請(qǐng)人，也有他們正在尋找的技術(shù)技能。這肯定會(huì)為公司節(jié)省時(shí)間和金錢，而不是再次提供培訓(xùn)。

所以，這里我有了一個(gè)有趣的想法，可以理解IT行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家角色的實(shí)時(shí)期望，而不是MOOCs中通常教授的。

目標(biāo):我們將試圖找出目前行業(yè)中最需要的技能和趨勢(shì)。為此，我們將從作業(yè)門(mén)戶中刮取數(shù)據(jù)。

注：整個(gè)分析是為印度市場(chǎng)的數(shù)據(jù)科學(xué)家角色而做的。

在這篇文章中，我們將試圖找到幾個(gè)重要問(wèn)題的答案，每個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)求職者都會(huì)記住這些問(wèn)題。

1. 公司正在尋找哪些頂級(jí)技能？
2. 在這個(gè)行業(yè)中最想要的經(jīng)驗(yàn)水平是什么？
3. 有哪些公司正在積極提供該領(lǐng)域的工作？
4. 有哪些職位空缺？

注意:您可以在結(jié)論部分找到完整代碼的鏈接。

1.網(wǎng)頁(yè)刮擦：

我從印度最大的求職門(mén)戶網(wǎng)站--naukri.com收集了所有相關(guān)的求職信息，幾乎每個(gè)求職者和招聘人員都使用這個(gè)網(wǎng)站。由于傳統(tǒng)的BeautifulSoup方法在這個(gè)網(wǎng)站上不太好用，所以我使用了selenium-python來(lái)進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)搜索。

免責(zé)聲明：網(wǎng)上搜索純粹是出于教育目的。

我們將為每項(xiàng)工作收集五個(gè)要素：角色、公司名稱、經(jīng)驗(yàn)、地點(diǎn)和關(guān)鍵技能。

刮擦代碼:

[removed][removed]

2。預(yù)處理:

在我們潛入之前，讓我們做一些基本的預(yù)處理。

2.1.處理丟失的值：

執(zhí)行查找丟失值并刪除它們的基本清理。

2.2.處理重復(fù)數(shù)據(jù)：

在處理重復(fù)數(shù)據(jù)時(shí)，我們需要非常小心，因?yàn)橐粋€(gè)公司可能會(huì)多次發(fā)布相同的需求，因?yàn)樵摴ぷ魅匀豢杖?strong>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(jiǎn)單起見(jiàn)，我沒(méi)有刪除任何數(shù)據(jù)。

2.3.標(biāo)記位置和技能列

為了避免冗余，將所有字符串轉(zhuǎn)換為小寫(xiě)，并標(biāo)記了位置和技能列，因?yàn)檫@些列中有多個(gè)值。

這就是它如何處理預(yù)處理。

3.分析：

現(xiàn)在，我們只有一切可以開(kāi)始了。

3.1.哪個(gè)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(guò)此地點(diǎn)部分。

1. 如果我們觀察上面的圖，幾乎有38%的作業(yè)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(guó)數(shù)據(jù)科學(xué)工作崗位總數(shù)的72%。
3. 因此，如果你來(lái)自這些城市中的任何一個(gè)，你獲得數(shù)據(jù)科學(xué)家工作的機(jī)會(huì)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(wèn)公司通常為其客戶進(jìn)行招聘。
3. 總的來(lái)說(shuō)，就業(yè)門(mén)戶的競(jìng)爭(zhēng)將非常激烈。大多數(shù)時(shí)候，由于收到大量的申請(qǐng)，你的個(gè)人資料甚至可能不會(huì)被招聘人員看到。在某些情況下，即使是一個(gè)空缺職位，你也必須與數(shù)百名其他申請(qǐng)人競(jìng)爭(zhēng)。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(guò)他們的官方網(wǎng)站申請(qǐng)，這樣可以增加面試的幾率。

3.3.最想要的體驗(yàn)是什么？：

1. 我們可以觀察到，公司顯然在尋找有經(jīng)驗(yàn)的候選人。似乎有更多的職位空缺給有5-10年經(jīng)驗(yàn)的候選人。這是有道理的因?yàn)閿?shù)據(jù)科學(xué)家的工作涉及到關(guān)鍵的決策技能，而這些技能與經(jīng)驗(yàn)是一致的。
2. 具有至少2年經(jīng)驗(yàn)的候選人有相當(dāng)好的機(jī)會(huì)。
3. 這并不意味著新生進(jìn)不去，只是有經(jīng)驗(yàn)的應(yīng)聘者比新生有更多的空缺。公司通常不會(huì)從這些求職門(mén)戶招聘新人，他們會(huì)直接從校園招聘中招聘。新生總是可以選擇為初創(chuàng)公司工作，以獲得必要的經(jīng)驗(yàn)。

3.4.需要哪些角色：

這是一個(gè)重要的步驟，因?yàn)樵谝恍┙Y(jié)果之后，工作門(mén)戶通常開(kāi)始顯示一些與我們搜索的工作無(wú)關(guān)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(gè)經(jīng)常提到的角色。

1. 如果我們?cè)谇耙还?jié)中觀察到，經(jīng)驗(yàn)更豐富的人有更多的空缺，這給我們留下了一個(gè)基于角色的空缺問(wèn)題。
2. 大多數(shù)空缺仍然被稱為數(shù)據(jù)科學(xué)家。其次是高級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家和首席數(shù)據(jù)科學(xué)家，這當(dāng)然需要良好的經(jīng)驗(yàn)。

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(lái)很復(fù)雜吧，別擔(dān)心我會(huì)在后面分解它。我之所以在情節(jié)中包含了許多技巧，是因?yàn)閿?shù)據(jù)科學(xué)涉及的領(lǐng)域很廣。
2. 盡管我們能夠在上面的情節(jié)中描繪出一些頂尖的技巧，但它仍然不能達(dá)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(shì)。

3.5.1.必備技能？：

1. 機(jī)器學(xué)習(xí)，這是數(shù)據(jù)科學(xué)家最重要的技能。
2. 數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析是每個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家必須經(jīng)歷的關(guān)鍵活動(dòng)。

1. strong統(tǒng)計(jì)建模需要成為更好的數(shù)據(jù)科學(xué)家。
2. 公司期待著對(duì)深度學(xué)習(xí)的良好了解，因?yàn)樗峁┝私鉀Q諸如NLP和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域中一些有趣的實(shí)時(shí)問(wèn)題的最新技術(shù)。
3. 由于每天記錄的數(shù)據(jù)量大幅增加，雇主們希望應(yīng)聘者具備大數(shù)據(jù)技術(shù)的知識(shí)。在實(shí)時(shí)情況下，我們可能正在處理巨大的數(shù)據(jù)集，這些技能肯定會(huì)派上用場(chǎng)。

3.5.2.需求中的編程語(yǔ)言？：

1. 如果您開(kāi)始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)，在開(kāi)始時(shí)，您肯定會(huì)發(fā)現(xiàn)很難選擇合適的編程語(yǔ)言。盡管有許多語(yǔ)言，但競(jìng)爭(zhēng)一直是Python和R本身之間的。讓我們看看數(shù)據(jù)在告訴我們什么。

1. 業(yè)界仍然支持Python，因?yàn)樗胸S富的庫(kù)，后面還有R語(yǔ)言。
2. SQL是每個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家的必選項(xiàng)。盡管它不適合被視為編程語(yǔ)言，但我還是冒險(xiǎn)把它包括在這里：）。
3. 在python和R之后，對(duì)SAS和C++語(yǔ)言的需求似乎很大。

3.5.3.選擇深度學(xué)習(xí)框架？:

1. 由于深度學(xué)習(xí)的異軍突起，很多深度學(xué)習(xí)框架從谷歌和臉書(shū)這樣的巨頭進(jìn)入市場(chǎng)。

1. 業(yè)界支持TensorFlow而不是PyTorch。
2. Keras在市場(chǎng)上有很好的份額，人們喜歡它，因?yàn)樗?jiǎn)單易用。
3. 盡管有許多其他框架，如Caffe、Maxnet，但似乎沒(méi)有太多的機(jī)會(huì)。如果不是在世界上，至少在印度。

3.5.4.哪種大數(shù)據(jù)技術(shù)有優(yōu)勢(shì)？

1. Spark名列前茅?？梢赃x擇python版本的Spark-PySpark。
2. Hadoop與spark的機(jī)會(huì)幾乎相同，只是稍有不同。
3. hive也有相當(dāng)大的開(kāi)放空間。

3.5.5。哪個(gè)云提供商需要ML？

1. 訓(xùn)練模型需要大量的計(jì)算，這很容易變得非常昂貴。公司正在尋找更便宜的方式來(lái)完成工作，這就是這些云平臺(tái)出現(xiàn)的原因。
2. AWS位居榜首，其次是Azure。
3. 公司正迅速轉(zhuǎn)向云計(jì)算選項(xiàng)。在未來(lái)的日子里，這些技術(shù)有更多的機(jī)會(huì)在數(shù)據(jù)科學(xué)中發(fā)揮重要作用。

3.5.6。需要數(shù)據(jù)可視化工具嗎？

1. 雇主對(duì)tableau數(shù)據(jù)可視化表現(xiàn)出更多的興趣。
2. 而微軟的電源BI仍然落后。

結(jié)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(chǔ)很強(qiáng)，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(jiǎn)歷上寫(xiě)上這些技能可能會(huì)幫助你獲得面試機(jī)會(huì)。

如果你具備數(shù)據(jù)科學(xué)家必須具備的所有技能，那么最好的方法應(yīng)該是開(kāi)始參加面試，同時(shí)努力填補(bǔ)你理解上的空白，學(xué)習(xí)你認(rèn)為會(huì)讓你比其他候選人更有優(yōu)勢(shì)的工具/技術(shù)。

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

如果你發(fā)現(xiàn)這有幫助或有任何問(wèn)題，請(qǐng)讓我在評(píng)論中知道。

回頭見(jiàn).快樂(lè)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