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數(shù)據(jù)科學(xué)家圖鑒：我們分析了LinkedIn 上一千位數(shù)據(jù)科學(xué)家的簡歷
2018-01-05
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數(shù)據(jù)科學(xué)家圖鑒：我們分析了LinkedIn 上一千位數(shù)據(jù)科學(xué)家的簡歷

在大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)的時代，有一種職業(yè)脫穎而出——數(shù)據(jù)科學(xué)家。伴隨著這個頭銜的聲望是許多想進入該領(lǐng)域人群的追求。

但是如何將數(shù)據(jù)科學(xué)夢想變?yōu)楝F(xiàn)實，成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家呢？

每個數(shù)據(jù)科學(xué)家都有自己的故事，這就意味著這個回答存在著各種各樣的答案。但是單單一個例子的作用并不大，因此365 Data Science進行了一項研究，對LinkedIn上1001名數(shù)據(jù)科學(xué)家的個人簡介進行了匯總和分析。

我們的目標(biāo)很簡單，“常見的”數(shù)據(jù)科學(xué)家是什么樣？

方法

數(shù)據(jù)樣本來自LinkedIn上1001名數(shù)據(jù)科學(xué)家的個人簡介。由于數(shù)據(jù)有限，這里采用任意抽樣的方法。同時根據(jù)數(shù)據(jù)按國家、公司進行相應(yīng)分類。

根據(jù)地理分布，分成了四類：美國(40%)，英國(30%)，印度(15%)，其他國家(15%)。其中約一半的樣本均來自財富500強公司。

調(diào)查結(jié)果

根據(jù)數(shù)據(jù)樣本，數(shù)據(jù)科學(xué)家中70%為男性，至少掌握一門外語，本科以上學(xué)歷，其中27%為博士生，48%為碩士。

平均下來，獲得數(shù)據(jù)科學(xué)家頭銜大致需要4.5年。使用的數(shù)據(jù)科學(xué)工具無外乎是R語言或者Python。使用這兩種編程語言的人群雇傭比例基本相同(各為53%)，74%的人群至少使用其中的一種。

編程語言

除了R語言和Python，當(dāng)然還有其他的語言工具，雖然前兩者是主導(dǎo)的編程語言。第三名為SQL(40%)。不出意料，MATLAB、Java、C/C++的比重在下降。這一趨勢同樣反映在近幾年的相關(guān)調(diào)查研究中。

不同國家的編程語言

但是這些情況在全世界都普遍嗎？為了解答這個問題，我們需要對數(shù)據(jù)進行地域細分。

Python在美國和英國都位于第一；而在印度和其他國家，第一則是R語言。不過這兩種語言的比重差異并不顯著。Java在三大地區(qū)的比重都在下降(美國、英國、印度)。然而，數(shù)據(jù)樣本中其他國家仍然依賴”較老”的語言：Java、C/C++。

然而值得注意的是，印度的數(shù)據(jù)科學(xué)家中C/C++占比高達23%，這也符合印度作為“IT技術(shù)外包”之國的名聲。

工作經(jīng)驗

從應(yīng)屆畢業(yè)生到數(shù)據(jù)科學(xué)家大師，數(shù)據(jù)科學(xué)家成長之路十分有趣。其中一大部分人上一份工作就是數(shù)據(jù)科學(xué)家(36%)。

考慮到這些信息，成為數(shù)據(jù)科學(xué)家最常見的方法是：通過成為數(shù)據(jù)分析師(17%)以及學(xué)術(shù)教育(12%)。鑒于數(shù)據(jù)樣本中27%的人有博士學(xué)位，可以說學(xué)術(shù)教育是數(shù)據(jù)科學(xué)家的主要途徑。

將這些信息與前兩份工作的數(shù)據(jù)進行比較，我們可以得出：實習(xí)生、IT和顧問是成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的其他三大途徑。

教育背景

事實上，數(shù)據(jù)科學(xué)家的教育背景中，沒有一個專業(yè)占絕對主導(dǎo)地位。然而共同之處在于，大多數(shù)都與量化有關(guān)。

如果你的專業(yè)與編程、計算機科學(xué)，或者與數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)相關(guān)，那么比起任何專業(yè)為數(shù)據(jù)科學(xué)的人群，你們進入數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的機會都是平等的。

研究顯示，數(shù)據(jù)科學(xué)家中20%計算機科學(xué)專業(yè)，19%為統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)，19%為經(jīng)濟學(xué)和社會科學(xué)專業(yè)。只有13%專業(yè)為數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析。很大程度可以解釋，這只是最近才成為了獨立的專業(yè)。同時還說明，機器學(xué)習(xí)專業(yè)屬于數(shù)據(jù)科學(xué)大類，而不是計算機科學(xué)。

畢業(yè)院校

考慮到專業(yè)學(xué)位的不一致性，下面我們對數(shù)據(jù)科學(xué)家的畢業(yè)院校進行分析，探究當(dāng)中的模式。數(shù)據(jù)樣本中大學(xué)排名根據(jù)《泰晤士報高等教育》世界大學(xué)排名。

數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)中28%的數(shù)據(jù)科學(xué)家畢業(yè)于世界前50名大學(xué)。有趣的是，相當(dāng)一部分數(shù)據(jù)科學(xué)家(25%)并不來自排名中的1100所大學(xué)。

自我提升

根據(jù)分析，40%的數(shù)據(jù)科學(xué)家參加了在線課程。此外，每個人平均有3.33個相關(guān)資歷證書。因此，成為數(shù)據(jù)科學(xué)家無疑要依靠自我提升。

雖然這些數(shù)據(jù)在分析初期沒被嚴格計算在內(nèi)，但40%是比較保守的估計。畢竟許多數(shù)據(jù)科學(xué)的專業(yè)人士并不會在簡介中注明他們上過的專業(yè)課程。

結(jié)論

數(shù)據(jù)科學(xué)家圖鑒并不一致，當(dāng)中充滿了數(shù)學(xué)、編程和不斷創(chuàng)新。從當(dāng)中得到的啟發(fā)是：保持量化的心態(tài)，對自我提升的渴望，強烈的專注力這些是當(dāng)代數(shù)據(jù)科學(xué)家事業(yè)成功的主要動力。


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