最新Kaggle年度报告！年轻多金、年薪百万的数据科学家你爱了吗？

最新Kaggle年度报告！年轻多金、年薪百万的数据科学家你爱了吗？ CapstoneCareer 2月11日 点击蓝字关注我们, 求职快人一步

“与其在别处仰望，不如在这里并肩” Breaking News！Kaggle发布了年度调查报告《机器学习与数据科学 2020》，对20,036名Kaggle会员进行调查，最终根据 13% （2675 名）的受访者出了一份数据报告。 听说过Kaggle吗？ Kaggle成立于2010年，目前已经被Google收购，是全球顶级的权威性数据科学竞赛平台。 企业和研究者可在其上发布数据，数据科学家可在其上进行竞赛，提供潜在的解决方案，类似于KDD-CUP（国际知识发现和数据挖掘竞赛）。 Kaggle上的参赛者将数据下载下来，分析数据，然后运用机器学习、数据挖掘等知识，建立算法模型，解决问题得出结果，最后将结果提交，如果提交的结果符合指标要求并且在参赛者中排名第一，将获得比赛丰厚的奖金。 Kaggle本次年度报告的受访者主要为在职“数据科学家”。 👉另外，Kaggle官方还以问卷数据举办了一场数据分析赛题…Kaggle果然专业，做问卷的同时也没忘老本行👏！ 想系统了解当前机器学习与数据科学从业者的全貌 以及行业最新发展趋势吗？ 快和CCG小编一睹为快吧！ 本期福利Data真题 + 行业资料大礼包 （部分题库展示） 扫描下方二维码 添加Cap小助手 回复「数据」即可领取！ Capstone Career VIP私人定制项目 背景提升 实习保录 超强师资 1V1求职培训课程 01 敲黑板！本次报告的主要发现 01 性别、年龄和学历

• 数据科学的从业者大多数为男性，男女比例为 5:1

• 绝大多数数据科学家年龄不超过35岁

• 拥有研究生学位数据科学家超过50%

02 教育背景 & 工作相关经验

• 大部分数据科学家在就业后依旧坚持学习

• 大多数数据科学家编程经验少于10年

• 超过半数的数据科学家仅有不到3年的机器学习经验

• 美国数据科学家的平均薪水近百万，明显高于其他国家

03 技术相关调查

• 与2019年的统计结果相比，更多数据科学家选择使用云计算

• 超过4/5的数据科学家使用Scikit learn，是当之无愧的“年度最受欢迎机器学习工具”

• Tableau和PowerBI是当下最流行的商业智能工具

*Tableau*PowerBI 阅读完整报告可以戳下方链接👇

• 问卷原始数据：https://www.kaggle.com/c/kaggle-survey-2020/data

• 问卷统计报告：https://www.kaggle.com/kaggle-survey-2020

02数据科学家大多是年轻小哥哥？ 超过80%是小哥哥！ 数据科学家从业者呈现性别比例失衡，超过80%是清一色的男性。 *用户性别统计 不过去年报告显示有84%的男性，今年下降了约2%。 这是不是说明在不久的将来，可能有越来越多的数据科学家小姐姐呢？ 95后开始大幅占领数据岗！ 数据科学家的年龄区间一般在20岁左右或30岁出头，约有60%在22至34岁之间。 近7%的数据科学家年龄在18-21岁，较去年有所提高。越来越多的95后和00后开始竞赛。 *用户年龄统计 但整体还是年龄在25-29区间的居多，比如2020年是26.8%，2019年为21%，2018年为22.9%。 另外，随着Z世代（指大约 1995-2005 年之间出生的一代）的参与度越来越高，这个数字会更加年轻化。 工作后更要一直get新技能 数据科学和机器学习领域是高速发展的领域，有超过90%的Kaggle数据科学家保持终生学习的习惯。约 30%的人 接受传统高等教育课程，而更多的人选择在线上平台学习。 *大多人不止在一个平台上学习，而是选择约2.8 个平台 Coursera、Udemy和Kaggle Learn是最常用的平台 印度和美国的数据科学家最多 印度占Kaggle数据科学家的近22%，有14.5%的数据科学家居住在美国，两者远远超过第三位的巴西（低于 5%） *印度和美国从事数据科学家的人数优势明显 人均有硕士学位？ 高学历是数据科学家群体里普遍的情况，超过68%的人获得了硕士或博士学位，相比之下，只有不到5%的数据科学家没有高中以上学历。 *超过半数的数据科学家拥有硕士学位 03编程和机器学习经验有多重要？ 编程经验编程经验对于数据科学家来说尤为重要，受访者中，绝大多数数据科学家都至少有几年的编程经验。 与全球受访者相比，美国数据科学家拥有更丰富的编程经验。编程经验超过 10 年的占比 37%，而全球范围内这一比例仅为 22%。 *看来掌握硬核的编程技巧是成为数据科学家的重要条件！ 机器学习经验受访者中，大多数Kaggle数据科学家熟悉编程，却仍是机器学习的新手，约半数以上的数据科学家只拥有不到3年的机器学习经验，具备十年及以上经验的占比不到 6%。 与编程一样，美国数据科学家比全球受访者拥有更多的机器学习经验。 *相比编程，Machine Learning较年轻 也正处于一个快速发展的阶段 04就业情况薪资根据这些调查结果，美国的公司最有可能支付六位数的薪酬，平均达 12-15 万美元（约合人民币 78-100万元），百万年薪可不是随便说说的！ 从区域上看也有这样的趋势，比如印度有近90%的人年薪不到5万美元。 *看来想做“百万年薪”的数据科学家，还是得在美国就业！ 交互开发环境基于 Jupyter 的 IDE 是数据科学家的首选工具，大约 75% 的 Kaggle 数据科学家都在用它，但与去年的 83% 相比有所下降。 VS Code 位居第二，仅占约 33%。这是它与 Visual Studio 分离的第一年，两者今年合计占比超过 43%，而 2019 年不足 30%。 *Jupyter和VS你都熟悉吗？ 分析方法数据科学家最常用的算法是线性回归和 logistic 回归，紧随其后是决策树和随机森林。在更加复杂的方法中，梯度提升和卷积神经网络是最受欢迎的方法。 *最基础的也是最重要的 算法基于 Python 的工具仍然在机器学习框架这一项上占据主导，从统计结果可以看出，scikit-learn 适用于大部分项目，82.8% 的数据科学家都在使用它。各有 50% 左右的数据科学家使用过 TensorFlow 和 Keras，尤其是用于深度学习项目之中。 梯度提升库 xgboost 排名第四，使用率和 2019 年相似。排名第五的 PyTorch 从 2019 年的 26% 左右上升到了 30% 以上。在今年的调查中，最受欢迎的工具是基于 R 的 Tidymodels，占比达到 7% 以上。 *报告链接：https://www.kaggle.com/c/kaggle-survey-2020 企业云计算这个领域有三个主要成员（不难猜），它们是 AWS、谷歌云平台、微软 Azure。值得注意的是，越来越多的数据科学家开始采用全部上云的方式。在 2019 年的调查中，大约 25% 的人没有使用云计算，但在 2020 年，这一比例下降到了 17%。 *报告链接：https://www.kaggle.com/c/kaggle-survey-2020 在云服务用户中，如果问到他们使用的特定产品，最常见的答案是计算云服务器，其次是无服务器技术，约有五分之一的人未提到云产品。 在使用 AWS 等云服务的用户中，有一半以上表示自己没有使用云上的机器学习工具，而使用的群体中，Amazon SageMaker 是最受欢迎的选项，其次是 Google Cloud AI/ML。 企业大数据在数据库方面，数据科学家并没有明显的偏好。最常被提及的是 MySQL（35.6%），其次是 PostgreSQL (28.86%) 和 SQL Server (24.93%)。 *报告链接：https://www.kaggle.com/c/kaggle-survey-2020 雇佣数据科学家的公司与去年相比，最显著的变化是，更多的Kaggle数据科学家在小型企业工作，比例超过37%（高于2019年的30％）。 在这项调查中，大型企业和小型创业公司是数据科学家最常见的选择。超过一半的雇主的员工人数少于250人。然而，五分之一的人在员工人数超过1万的公司工作。 *报告链接：https://www.kaggle.com/c/kaggle-survey-2020 06写在最后 看完报告，数据科学家真有这么香吗？🍋 CCG小编负责任地告诉你：是的！ 在大数据时代，企业对数据科学家这一岗位的需求爆发式增长，同时，广阔的发展前景和丰厚的薪酬，也使得数据科学家成为很多人的梦想职业。 *近十年数据科学家岗位备受关注 从 Kaggle 的调查报告中我们可以看到，数据科学家这一职业已经越来越年轻化，这也意味着我们所面临的竞争也是不小的。 想提升自己的Data技巧，愁着没题刷？ 想了解更多数据岗行业现状和就业机会吗？ 想获得世界500强名企导师的亲自指导吗？ 快来关注Capstone Career吧！ 另外，别忘了戳Cap小助手，领取今天的福利包！*内含data行业资料，数据+算法音视频资料等抢手干货！ 回复「数据」即可领取！ 快来扫我吧👇 小Cap在这里祝大家 面试都过，顺顺利利拿到心仪公司的offer哦～Capstone Career Global（CCG）是一家位于华尔街的精品全方位服务国际学生职业咨询公司。我们致力于为未来职业做好准备并渴望在美国顶级公司寻求全职工作或实习的国际学生斩获心仪的offer。Capstone Career为留学生私人订制 世界500强顶尖咨询师1v1互动指导 帮你适应国内外的招聘套路， 提升竞争力， 有针对性的突出优势， 掌握整个求职节奏， 直到拿到心仪的offer！ Shirley导师导师毕业于纽约州立大学的金融管理专业,曾担任过 Management Consultant和 Financial Analyst，几年前从咨询的领域转型到投行的领域。 现任职在JPMorgan的中台Finance部⻔,主要是协调⻛险管理部⻔和交易部⻔来进行自己公司的投资资产的审核。 Andrew导师导师毕业于哥大商学院, 本科是金融背景。毕业时凭着自己的面试技巧和扎实的专业背景进入纽约高盛集团,在集团里面的内审组评估⻛险和运营。对美国和香港的投行领域有很深的了解。 因为本身的岗位性质, 导师对投行各个部⻔的职能和面试准备方向都很熟悉, 参与高盛的几次本招聘季度career fair, 辅导过的学生拿到了香港和纽约的知名金融公司offer。 Simon导师导师本科毕业于罗格斯大学金融专业, MBA毕业于NYU Stern商学院,主修金融并有深厚的跨领域知识背景（Strategy、Financial & Ins-truments、Markets、Market-ing）。导师曾任职于德意志银行的中台Finance部⻔担任分析师,并且在保险业巨头Prudential financial作为senior级别的Investment Operations Specialist 负责分析公司资产投资的收益和预测公司的财务状况,有⻓达6年的投资理财工作经验。 CapstoneCareer北美求职分享2月刊 在此次2月刊中，CapstoneCareer依旧为各位求职的小伙伴们推送鲜榨资讯，也有高盛，德勤，麦肯锡，亚马逊等在职导师帮助大家求职规划，将一只脚迈入顶级公司，告别求职路上的长期陪跑。这里是既有干货又有态度的免费求职分享平台CapstoneCareer伴你茫茫求职路。 CapstoneCareer 求职小编微信二维码：想知道更多求职分享, 扫码就完事了。“我们的未来始于你的未来"