数据科学家有这6个共同特征
极客时间编辑部
讲述：初明明大小：4.68M时长：05:07
软件工程师哈尼夫·萨马（Hanif Samad）想成为一名数据科学家，与大多数新手一样，他把网络上的博文、数据科学职位的要求以及从事该领域的工作者的传闻汇总在一起，他发现这些来源都在强调技能，而自己又不可能在短时间内掌握 10 个专业技能。所以他分析了那些已经成功过渡到数据科学领域的人的真实数据：他们之前是做什么工作的？
于是，萨马从 LinkedIn 中爬取了大量个人资料，在过滤了数据科学爱好者、学生和信息不足的个人资料后，他获得了 869 份目前在新加坡就职的数据科学家的个人资料。数据显示，这些数据科学家有如下 6 个共同特征。
1. 大多数数据科学家拥有高学历
数据中最令人注目的是，73% 的数据科学家拥有本科以上的学历。数据显示，拥有本科学位的数据科学家占 21%，而 55% 的数据科学家拥有硕士学历，拥有博士学位的数据科学家占了 29%。另外，只有 6% 的数据科学家持有 MOOC、训练营或非传统认证作从业资格。这表明未来的雇主可能认为高学历更能满足数据科学家的角色需求。
2. 计算机科学、工程和商业分析主导了研究领域
构成数据科学职业基石的计算机科学、数学和统计学及工程科学三位一体的概念在一定程度上得到了数据的证实，但还是有些不一样的地方。到目前为止，计算机科学超过了其他所有的领域，占所有研究科学的 14%。工程学是个多样化的范畴，包括化学、电气和电子等领域，以及所谓的知识工程，加起来占研究学科的 22%。数学和统计学也以不同的形式出现，包括应用数学、数学物理、统计学和应用概率，但是，它们似乎只占研究科学更小的比例，累计约 12%。
另外，在数据科学教育领域，一个令人惊讶的赢家是商业分析和其他分析领域，加起来占所有学科的 15%。事实上，对数据科学家来说，这应该是排名最靠前的领域。
3. 当前在职的数据科学家大都处于职业生涯的中期
在抽样报告中，数据科学家的工作经验一般在 4 到 6 年之间，具体数字跟他们的最高学历有关。但值得注意的是，大多受聘数据科学家并不是那些从 MOOC 直接出来的大学毕业生。和大多数其他空缺职位一样，填补该职位空缺的人一般是有经验的人。
还有一个事实：这些数据科学家没有一个是刚完成非传统认证项目就找到工作的，他们通常至少有 1 年以上的工作经验。
4. 大多数数据科学家职位都是新的
76% 的数据科学家在目前职位上的工作时间不到 2 年，42% 的工作时间不到 1 年。这表明尽管大多数数据科学职位空缺是最近出现的，但填补职位空缺的人已经在求职市场上等待了一段时间。
5. 很多数据科学家曾经是研究员、软件工程师、分析师或数据科学实习生
在这次调查的样本中，研究生学位持有者占大多数，他们中的很大一部分之前曾经是科学家或研究人员，包括研究助理和研究员。而相当一部分曾从事过某些形式的软件工程工作，包括开发人员和解决方案架构师。另一部分数据科学家之前曾从事分析师工作，包括数据分析师和系统分析师。有趣的是，实习生和受训人员也属于成熟数据科学家角色的先行者类别，他们通常采用数据科学或分析实习的形式。其他排名靠前的前职位包括咨询、各种管理职位和数据科学指导职位。
抽样数据显示，28% 的数据科学家之前就已经在从事这个工作。此外，这种在职优势似乎还在增加。
6. 一半的数据科学家职位来自非技术公司
由于资金充足，成熟的技术公司如谷歌、亚马逊等往往成为数据科学家就职的理想场所。但值得注意的是，样本中 49% 的数据科学家来自于非直接创造技术产品的组织。这些公司和机构来自于：金融和保险（11%）、咨询（9%）、政府（5%）、制造业（5%）和学术界（2.4%）。在技术领域中，具有良好代表性的行业包括：交通、企业、电子商务和金融。
公开
同步至部落
取消
完成
0/2000
荧光笔
直线
曲线笔记
复制
AI
- 深入了解
- 翻译
- 解释
- 总结
该免费文章来自《极客视点》，如需阅读全部文章，
请先领取课程
请先领取课程
免费领取
© 版权归极客邦科技所有，未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪，如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
登录 后留言
精选留言
由作者筛选后的优质留言将会公开显示，欢迎踊跃留言。
收起评论