大数据文摘授权转载自HyperAI超神经

作者：神经小兮

数据分析竞赛平台Kaggle，近期针对平台用户进行了一项调查，涉及从业者基本信息、薪资水平、工作经验等多个维度。

对20,036名Kaggle用户的反馈进行数据清洗后，Kaggle最终针对13%(2675名)的受访者编制了这份报告。这些受访者都是在职的数据科学家，或其他支持数据科学和机器学习的职位。

Kaggle历时一个月，完成了此项调查报告

目前，最近调查报告已出炉。从这个报告中，我们可一览当前机器学习与数据科学从业者的全貌，以及相关企业在这方面的人员雇佣、资金投入状况等，一窥该行业最新发展趋势。

注：在本次调查中，并未出现中国的数据科学家相关数据，超神经经过研究发现，Kaggle在调查问卷的参与规则中，有一条写道：

若想获得该问卷调查所设奖项，您必须满足：

18岁以上或所在国规定的公民年龄；

本人不是亚美尼亚、古巴、伊朗叙利亚、朝鲜、苏丹国民；

不是受美国出口管制或制裁的个人或实体的代表。

明确指出以上国家、实体代表及个人没有评奖资格

自2018年至今，美国已将200多家中国企业以及13所高校，列入出口管制或制裁的「实体清单」，我们将这些高校名单，以及部分科技、人工智能领域企业名单整理如下：

也就是说，只要你所在的学校、公司上了实体清单，问卷可以填，但是不能参与奖项的评审。虽然没有进一步的背景调查和声明，但Kaggle的确指名道姓地婉拒了不少国人参与。

报告精炼版：数据科学er的群体画像

性别：超八成为男性

数据科学家从业者仍然存在巨大的性别比例失衡，超过八成都是男性。

去年调查显示，84%为男性，今年这一比例变化极小

年龄：95后大军已加入

数据科学家的年龄一般在20岁左右或30岁出头，约60%在22岁至34岁之间。只有五分之一的专业数据科学家年龄在40岁以上。

数据科学家年龄集中在25-34岁之间

有迹象表明，随着「Z世代」（指大约1995-2005年之间出生的一代）更多地参与其中，数据科学家年龄越来越小，目前已有近7%的数据科学家年龄在18-21岁之间。

与去年的5%相比有所增长，因此，可以预见的是，未来这一群体将会越来越年轻。

所在国家：印度和美国霸榜前两位

在参与此次Kaggle年度调查的数据科学家中，印度的数据科学家占22%，而美国的占14.5%，两者远远超过第三位的巴西（低于5%）。

报告因为各项因素，并未将中国明确列入，但排名第三的Other的数量不低，也许是为纳入有效统计结果的中国用户。

印度和美国从事数据科学家的人数优势明显

受教育程度：研究生学位是标准 

调查显示，与往年一样，研究生学位仍然是数据科学家的标准，超过68%的数据科学家拥有硕士或博士学位。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都拥有硕士学位

学习平台：Coursera和Udemy最常用 

数据科学和机器学习正在迅速改变，所以受访者中，超九成仍会继续保持学习。其中，大约30%的人选择了传统的高等教育课程，更多的人则通过在线资源学习。

在本次调查中，Coursera、Udemy和Kaggle Learn是最常见的学习平台。

很多人不止在一个平台上学习，调查显示他们人均会选择2.8个平台

编程经验：绝大多数有多年编程经验 

受访者中，大多数数据科学家都至少有几年的编程经验。甚至，超过8%的数据科学家从上个世纪，也就是至少20年前，就开始编程了。只有不到2%的数据科学家声称从来没有写过代码。

从全球来看，美国数据科学家的编程经验要丰富得多。在美国，37%的人从事编程工作10年以上，而全球的话，这个比例只有22%。

编程经验对于数据科学家来说较为重要

机器学习经验：大多数为机器学习新手 

受访者中，大多数的数据科学家在机器学习方面都是新手。只有不到6%的专业数据科学家已经使用机器学习10年或更久。

大约超过半数的数据科学家，机器学习方面经验少于三年

薪资水平：美国最具竞争力 

数据科学家收入相当有竞争力，而美国数据科学家薪资最高，平均达12万-15万美元（约合人民币78万-98万元）。

而印度虽然数据科学家数量多，但是收入却并不高，近90%的印度数据科学家每年的收入不到5万美元，仅仅排在全球数据科学家薪资排行榜第六位。

全球各国数据科学家薪资中位数

他们都用什么集成开发环境？

报告显示，JupyterLab IDE仍然是数据科学家的首选工具，大约有四分之三的数据科学家使用它。不过，这一数字比去年的83%有所下降。Visual Studio代码排名第二，仅略高于33%。

他们都用什么机器学习框架？

基于Python的机器学习库仍居主导地位。其中，Scikit-learn是一款适用于大多数项目的超级武器，排名第一，有五分之四的数据科学家在使用它。

调查中，TensorFlow和Keras，则分别有50%的数据科学家在使用。

其中，国内陈天奇博士打造的Xgboost排名第四

从2016年起，kaggle每年都会进行这样一次调查，让我们能够更清晰地看到机器学习与数据科学从业者的立体画像，以及这一领域的发展趋势。

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。

根据Google Trends显示，在过去近十年，人们对数据科学家这一职位兴趣猛增

不过，从kaggle的调查报告中，我们看到，数据科学家这一职业已经越来越年轻化，他们受教育程度也越来越高。因此，要想加入这一赛道，所面临的竞争也是不小的。

kaggle报告：

https://storage.googleapis.com/kaggle-media/surveys/Kaggle%20State%20of%20Machine%20Learning%20and%20Data%20Science%202020.pdf

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