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Skill Up | 数据科学与商业智能的薪资与技能报告2016-12-08 14:03:01 | 编辑:hely | 查看: | 评论:0

在数据科学快速发展的今天,在世界大范围的组织内数据已经变得至关重要,无疑这与过去十年热议的“大数据”经济紧密相连,与数据相关的岗位当今已经成为经济社会中最热门的技术岗位。

目录

什么是Skill Up?
受访者组成
数据工作最适合哪些行业——其中哪些工作是最具价值的?
行业分布
职业发展和面向数据的工作
技术使用分析
人们究竟在用什么工具?
Python高手们日常还使用什么工具?
技术栈
1.数据可视化工具
2.可编程数据管理员
3.大数据专家
4.数据架构师
下一步是什么?
新兴的趋势是什么?
热门话题
你觉得在未来12个月内,Julia作为数据科学语言会取代R语言和Python吗?
你认为在未来12个月内Apache Spark可能会取代Hadoop吗?
数据分析和数据检索之间的边界是模糊的吗?
你的公司在未来12个月内有实施大数据项目的计划吗?
最后...
Excel在你心中还占有一席之地吗?
总结

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正文

数据科学快速发展的今天,在世界大范围的组织内数据已经变得至关重要,无疑这与过去十年热议的“大数据”经济紧密相连,与数据相关的岗位当今已经成为经济社会中最热门的技术岗位。

Packt的Skill Up报告通过对数据科学从业者的技能调查,探讨了数据科学在哪些领域最具价值,使用的工具是什么,以及未来的趋势和挑战是什么。

数据科学对中小企业重要性,充分表现在对于年轻人才的投资上。
在数据科学里,金融仍然是一个利润丰厚的领域。
作为数据科学的主流开发语言,R语言和Python并驾齐驱。
分布式计算和机器学习继续崛起。
物联网是数据科学发展的最热门趋势之一,必将带来新的挑战和机遇。
永远都需要Excel!

在展示整个社区和推广Skill Up活动之前,先来回答一些问题。

什么是Skill Up?

Skill Up是一份调查报告,了解整个科技社区如何看待未来几年内的科技发展趋势,分享从事什么工作才能最大限度地使用你的职业和技能优势。调查报告分为4个部分: Web开发和设计、应用程序开发、安全与系统管理以及数据科学与商业智能,可谓是近年来史上最全面的调查之一了。

重要问题:

• 掌握什么技能才能获得高薪?
• 在各行业里什么技能/技术最具价值?
• 真正值得你花时间学习的前沿技术是什么?

为了更好地了解科技社区的想法,我们要求所有受访者填写我们的调查问卷, 当调查问卷完成后,一份有事实、有真相的调查结果就展现在我们面前了。其中最为重要的内容就是你需要掌握哪些知识和技能,帮助你作出最好的职业决定。

让我们一起来看看调查结果的具体内容吧。

受访者组成

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本调查报告的数据来自超过3800名数据科学从业人员的问卷,这些受访者分布范围广泛,分别来自多个不同行业并拥有不同级别的经验水平。

图例翻译:Experience Level 经验水平

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图例翻译:

Job Sector 工作部门
Software Products 软件产品
Web Services/Internet 网络服务/互联网
Consulting 咨询
Education/Academia/Research 教育/学术/科研
Finance/Banking 金融/银行
Media/Advertising/Entertainment & Gaming 媒体/广告/娱乐&游戏
Government 政府
Health/Biotech/Science 健康/生物/科学
Telecommunications 电信

数据工作最适合哪些行业——其中哪些工作是最具价值的?

这里有一个共识, 在面向数据的工作里,确实存在最具价值的数据工作, 尤其是在那些依靠数据的行业 (很少有行业你可以说数据不重要)。有趋势表明,数据对哪个行业影响最大, 哪个行业的数据工作的价值就最大。

• 中小企业支付给缺乏经验的菜鸟的薪酬是最好的。
• 金融仍然是支付给缺乏经验的菜鸟的薪酬是最好的行业。
• 在动态和快节奏的行业,例如媒体和娱乐行业,数据架构师是最重要的工作角色之一,这证明了能够构建和实施关键业务解决方案的能力是必备的。

研究表明,对于缺乏经验的数据科学家和分析师来说,去中小企业就职,是开始他们职业生涯的较好选择,起薪也往往会比大企业高些。即使是去那些初创企业,也仅仅比大企业收入略低一些。随着组织的迅速成长, 对于任何雄心勃勃, 渴望证明自己的人来说去一家初创企业不失为一个很好的选择!

不同经验水平在不同类型公司的年薪对比

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