我分析了1001个数据科学家的领英档案,发现了他们的这些秘密。。。。。。

技术标签: 求职面试

如今,数据科学可以说是非常热门!想进入数据科学领域的小伙伴也越来越多,那么如何成为一名数据科学家呢?

在国外,有这样一位热心人深挖了1001个数据科学家的领英档案,用数据告诉我们进入这个高薪有前景行业的秘密......

 

01 一个“普通”数据科学家是什么样的?

千人千面,我们无法依靠数据准确定义数据科学家该是什么样,但是数据却可以勾勒出我们数据科学家的一些基本特征。

通过样本,我们可以看到70%的数据科学家是男性,当然这并不意味男性更适合这个行当或是更容易通过面试。

 

在技能方面,R和Python是他们工作中最常使用的工具。看来想成为数据科学家,一定要掌握好Python或R。

在学历方面,75%的数据科学家拥有硕士以上学位,其中27%拥有博士学位,也就是说PHD并不是成为数据科学家的必要条件。

在专业方面,他们大部分都是“转专业”人才,来自于计算机、统计和经济相关专业,样本中仅有13%是数据科学专业科班出生

 

另外有意思的是,数据显示样本中的数据学家,平均每人都能说一门除英语之外的外语。

 

02 成为数据科学家前,他们做什么工作

那么这些数据科学家在获得现在的工作之前他们都做什么工作呢,让我们来看看下面这张图:

 

 

从上图中我们可以看到,大部分数据科学家的前一份工作也是和数据相关的岗位。不过想转行的同学也别灰心,总的来说数据科学领域还是非常包容的,依旧有相当可观数量的数据科学家从IT、咨询等领域转行而来

 

03 在哪工作最好?这些国家才是数据科学家的天堂?

根据样本,我们发现在美国、英国、印度工作的数据科学家最多。

在美国,超过75%的数据科学家在数据领域和科技领域工作。但在英国,数据科学家在金融领域的比例高于其他地区,这可能是因为伦敦金融相关岗位的机会较多

从使用技术的先进程度上来看,越是GDP高的地方,越是能在技术领域跟随潮流。

在美国,数据科学家在工作中主要使用R、Python以及SQL,只有30%的样本人群使用MATLAB, SAS, SPSS。而在英国,样本中依旧有40%的数据科学家非常依赖于其他分析工具/语言,例如 Java, C/C++, and MATLAB。在印度,SQL则是第一受欢迎的语言。

 

这样的结果,很大程度上和该国数据科学人才的工作领域相关,例如在金融领域的分析往往会使用传统的编程语言Java, C/C++,而在金融领域工作的英国数据科学家的比例恰好是最高的。

从入行速度上来看,印度和英国最快,在这两个地区有22%的样本人群在入行前只有不到一年的相关经验。不过英国高产博士,所以这些“职场新人”说不定背后论文已经发了一大堆了。

 

 

04 人均修3.3门课?他们也太爱上网课了

值得一提的是,数据科学家们还是非常热衷自学的一批人。通过分析发现,有超过40%的数据科学家修过和数据科学相关的线上课程,且他们平均修了3.3门课,我们可以推断有些数据科学家是线上学习的狂热分子!

 

这样的在线教育热潮也不无道理,毕竟数据科学领域发展日新月异,新技术新架构层出不穷,是逼着人不断学习提升的节奏!

看到这里,你是否对进入数据科学领域充满期待且信心满满了呢?

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