Kaggle是互聯(lián)網(wǎng)上最著名的數(shù)據(jù)科學(xué)競賽平臺之一，今年3月8日，這家機構(gòu)被谷歌收購，6月6日又宣布用戶數(shù)量超過了100萬人。最近，這一社區(qū)首次進行了機器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)科學(xué)現(xiàn)狀調(diào)查。在超過16,000名從業(yè)者的詳盡答卷中，我們可以一窺目前業(yè)內(nèi)的發(fā)展趨勢。有趣的是，Kaggle也將調(diào)查結(jié)果封裝成了匿名數(shù)據(jù)集以供大家自行分析。

有史以來第一次，Kaggle對人工智能領(lǐng)域進行了全行業(yè)深度調(diào)查，試圖全面了解數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)概況。本次調(diào)查收到了超過16,000份回復(fù)，眾多受調(diào)查者的數(shù)據(jù)向我們提供了有關(guān)從業(yè)者人群、業(yè)界最新動態(tài)以及如何進入該行業(yè)的洞見。以下報告包括本次調(diào)查的所有主要結(jié)果，其中包含的主要內(nèi)容有：

雖然Python很可能是機器學(xué)習(xí)最常用的編程語言，但統(tǒng)計學(xué)家更多地使用R語言。

平均而言，數(shù)據(jù)科學(xué)家的年齡在30歲左右，但是這個數(shù)字在不同的國家有所不同。例如，印度的受訪者要比澳大利亞的平均年輕9歲。

有關(guān)被調(diào)查者教育程度，最普遍的學(xué)位是碩士，但是工資最高的（$150k+）人群中，擁有博士學(xué)位的人稍稍多一點。

Kaggle已經(jīng)公開了該調(diào)查的匿名數(shù)據(jù)集，以供大家進行探究：https://www.kaggle.com/kaggle/kaggle-survey-2017。

如何定義數(shù)據(jù)工作者？

觀察數(shù)據(jù)從業(yè)者的方式有很多，但本文將從有關(guān)數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者的工作和背景的人口統(tǒng)計學(xué)信息開始。

調(diào)查對象的年齡

如圖可見，本次調(diào)查對象的平均年齡大約30歲，但這個值在各個國家之間有變動。例如印度的調(diào)查對象的平均年齡就比澳大利亞的小了9歲。

你目前的就業(yè)狀況如何？

受調(diào)查者中，有65.7%表示自己有全職工作。

你的職位是什么？

盡管我們把數(shù)據(jù)科學(xué)家定義為使用代碼分析數(shù)據(jù)的人，我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域可涵蓋的工作非常多。比如在伊朗和馬來西亞，數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者最流行的工作頭銜是「科學(xué)家或者研究者」。

你的全職年薪是多少？

中位數(shù)$55,441，不過由于很多人沒有全職工作（收入為0），所以這一數(shù)字不甚準(zhǔn)確。盡管在我們的調(diào)查中「補償和福利」的重要性排序稍微比「職業(yè)發(fā)展機遇」的低一點，不過知道什么是合理的補償依然不錯。在美國，一般機器學(xué)習(xí)工程師帶回家最多的是培根。

131個回復(fù)由于超出最大值而沒有顯示出來，但它們被算進了中位數(shù)。

你的最高學(xué)歷是什么？

因此，你需要再獲得一個學(xué)位嗎？通常來講，數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者中最普遍的學(xué)歷是碩士，但是獲取最高薪水（$150K-$200K和$200k+）的那些人多是有著博士學(xué)位。

被調(diào)查者的平均水平是數(shù)據(jù)科學(xué)家職稱，30歲左右，碩士學(xué)歷，年薪$55,000左右。但實際情況并不如此平均。這些最初的幾個人口統(tǒng)計學(xué)問題只是展示了復(fù)雜的Kaggle數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)在年齡、性別、國籍、工作職稱、薪水、經(jīng)驗和學(xué)歷方面的表層差異。

數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作內(nèi)容是什么？

我們把數(shù)據(jù)科學(xué)家定義為寫代碼以分析數(shù)據(jù)的一群人。他們的日常工作內(nèi)容是什么？以下是我們的調(diào)查結(jié)果。

工作中使用什么數(shù)據(jù)科學(xué)方法？

Logistic回歸是工作之中最為常用的數(shù)據(jù)科學(xué)方法，不過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用更為頻繁的國家安全領(lǐng)域除外。總的來說，數(shù)據(jù)科學(xué)中更常見的還是使用經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)算法，簡單的線性與非線性分類器是數(shù)據(jù)科學(xué)中最常見的算法，而功能強大的集成方法也十分受歡迎。我們看到目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的使用頻率要高于支持向量機，這可能是近來多層感知機要比使用帶核函數(shù)的SVM更加廣泛的表現(xiàn)。

工作中使用最多的語言是什么？

Python是數(shù)據(jù)科學(xué)家最常用的語言，也是最常用的數(shù)據(jù)分析工具。不過，還有很多數(shù)據(jù)科學(xué)家仍然保持著對R語言的忠誠。

以上僅展示了15個回答，還有38個回答被隱藏。

在工作中常用的數(shù)據(jù)類型是什么？

關(guān)系型數(shù)據(jù)是開發(fā)者在工作中最常用的數(shù)據(jù)類型，因為大多數(shù)產(chǎn)業(yè)工程師都十分關(guān)注于這種關(guān)系型數(shù)據(jù)。而學(xué)術(shù)研究者和國防安全產(chǎn)業(yè)則更注重于文本與圖像。

如何分享工作中的代碼？

盡管很多受訪者（58.4%）使用Git在工作分享他們的代碼。但大公司中的開發(fā)者更傾向于將代碼保留在本地，并通過像Email那樣的文件共享軟件來分享他們的代碼。而初創(chuàng)公司可能需要在云中共享以保持更加敏捷的反應(yīng)。

工作中遇到的障礙主要是什么？

臟數(shù)據(jù)（dirtydata）顯然是排在了第一位，也就是說數(shù)據(jù)科學(xué)家一般最常見的困擾就是需要對數(shù)據(jù)進行大量的預(yù)處理工程。除了數(shù)據(jù)預(yù)處理工程以外，還有很多問題困擾著數(shù)據(jù)科學(xué)家，比如說眾多的機器學(xué)習(xí)算法各有各的擅長領(lǐng)域，所以理解它們的性能也會有一些困難。不過我們注意到向其他人解釋數(shù)據(jù)科學(xué)是什么也會困擾著數(shù)據(jù)科學(xué)家，解決辦法可以是推薦機器之心呀。

上圖僅展示了前面的15個回答，還有7個回答沒有展示。

此外，如果你們點擊選擇條件，那么就能按照條件過濾回答。很多行業(yè)的受訪者表示他們?nèi)鄙贁?shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的人才，所以數(shù)據(jù)科學(xué)家目前是十分幸運的。

數(shù)據(jù)科學(xué)家新手如何入行？

當(dāng)開始一個新的職業(yè)生涯的時候，看看別人的成功秘訣是很有幫助的。我們調(diào)查了在數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)工作的人們，詢問他們是如何做到的。以下是我們最喜歡的幾條建議：

你們會推薦數(shù)據(jù)科學(xué)家新手最先學(xué)哪門語言？

每一位數(shù)據(jù)科學(xué)家都有自己的對選擇第一門語言的想法。事實證明，那些僅使用Python或R語言的人們做出了正確的選擇。不過如果你問一下使用過R和Python的人們，他們有兩倍的可能會推薦Python給你。

你們使用哪些數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)習(xí)資源？

數(shù)據(jù)科學(xué)是一個快速變化的領(lǐng)域，有很多有價值的資源可以幫助你學(xué)習(xí)并保持業(yè)內(nèi)的頂尖位置，從而不斷提升你的競爭力。已經(jīng)在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中工作的人們會更多使用StackOverflowQ&A，Conferences和Podcasts，以對不斷涌入這個領(lǐng)域的人們保持自己的優(yōu)勢。如果想要發(fā)布內(nèi)容或開源軟件，請時刻記住剛進入這個領(lǐng)域的人們通常更多使用官方的文檔和觀看Youtube視頻。

你們在哪里獲取開源數(shù)據(jù)？

沒有數(shù)據(jù)，就沒有數(shù)據(jù)科學(xué)。當(dāng)需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)技巧的時候，知道如何找到干凈的開源數(shù)據(jù)集用于練習(xí)和開發(fā)項目相當(dāng)重要。很高興得知我們的數(shù)據(jù)集聚合器（datasetaggregators，https://www.kaggle.com/datasets）正發(fā)展為數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)成員中最頻繁使用的工具。

你們怎么找工作，怎么找到的？

找工作的時候，可能到公司網(wǎng)站上，或在指定技術(shù)方向的招聘信息上，但是根據(jù)已經(jīng)在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域工作的人們的經(jīng)驗，這些方式是最差的選擇。而直接聯(lián)系招聘者或建立自己的網(wǎng)絡(luò)以進入這個領(lǐng)域才是他們的首選。

Note：少于50名受訪者的組別被合并進了「Other」類中。其中一些柱狀圖為了美觀而做了縮放處理，希望查看所有問題和結(jié)果的原始數(shù)據(jù)可訪問：https://www.kaggle.com/amberthomas/kaggle-2017-survey-results。