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报告:两类主要的数据科学技能

讲述:丁婵大小:1.22M时长:02:40
近日,最新的 KDnuggets 投票调查结果公布了,KDnuggets 确定了两类主要的数据科学技能:一类是大多数受访者所拥有的稳定技能,另一类是大多数受访者尚未拥有但想掌握的热门 / 新兴技能。以下是本次投票调查结果的详细分析。
本次 KDnuggets 投票调查问了如下两个问题:
你目前拥有哪些技能 / 知识领域?
你想增加或提高哪些技能?
据统计,共收到超过 1500 张投票,这是一个足够大的样本,可以做出有意义的推论。平均每个投票者报告声称其拥有 10 项技能,并希望增加或者提高 6~7 项技能。
结果显示,数据科学的核心技能票数最高的是 Python,有 71.2% 的受访者已经拥有了该项技能,还有 37.1% 的受访者想拥有 Python 技能。其次是数据可视化、批判性思维、Excel、交流沟通技巧、机器学习、统计学等技能,这些技能的已拥有受访者均超过了六成。此外,数据科学的核心技能还包括 SQL/ 数据库代码实现、业务理解、数学、ETL - 数据准备、R 语言、Scikit-learn。
而目前不太流行但正在增长的技能,KDnuggets 将其称为热门 / 新兴的数据科学技能。按照票数降序排列,依次是 PyTorch、Scala、其他大数据工具、TensorFlow、Apache Spark、Hadoop、深度学习、NoSQL 数据库、自然语言处理 - 文本处理、Kaggle、非结构化数据。对于这些技能,表示想拥有的受访者较多,其中,有 49.6% 的受访者表示想拥有深度学习技能,是“想拥有”这个选项中的最高票数。
此外,还有一个有趣的看点是,尽管有人认为 Hadoop 正在走下坡路,但在这次投票调查中,想学习 Hadoop 的人比已经知道它的人还多,所以 Hadoop 有可能仍然会越来越受欢迎。
总的来说,我们看到,现有的数据科学家和有意向成为数据科学家的人想要添加的顶级技能是深度学习、TensorFlow、机器学习和 Python。
以上就是今天的内容,想查看详细的数据和投票调查分析可点击原文链接。
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