【我們為什麼挑選這篇文章】在文章開始之前，你應該先認識 Kaggle。
Kaggle 是一個數據建模和數據分析競賽平台。企業和研究者可在其上發布數據，統計學者和數據科學專家可在其上進行競賽以產生最好的模型。簡單來說就是數據科學家們的集散地。
因此由 Kaggle 所製作的調查，擁有一定程度的公信力，趕快往下看，看看自己跟全球數據科學家們是否站在同一個基準點上吧！（責任編輯：陳君毅）
全球最大的數據科學社群 Kaggle 發布了第一份數據科學與機器學習業界現狀調查報告。 這份調查問卷的受訪者囊括了來自 50 多個國家的 16,000+ 位從業者，根據他們的問卷結果，Kaggle 給出了一些有趣的結論：
1、Python 可能是機器學習最常用的編程語言，而統計學家更多地使用 R 語言；
2、數據科學家的年齡中位數是 30 歲，而各國差異巨大，比如，印度的受訪人比澳大利亞平均年齡年輕 9 歲；
3、受訪者中碩士學位所佔比重最大，但薪水最高的從業者（$150k）多數擁有博士學位。
Kaggle 同時為這份數據集設置了 1,000 美金的獎項 ，如果你有新發現，可以將自己的分析上傳至 Kaggle。
數據科學從業者大概是什麼人？
定義數據科學從業者的方式很多，Kaggle 將從工作和背景的兩個方向進行統計：
你的年齡多大？
平均來看，問卷調查填寫者的年齡中位數在 30 歲左右，但不同國家的這一數值也不盡相同，比如印度的受訪者就比澳大利亞年輕 9 歲。
你的性別是什麼？
在性別這一欄，這份報告給了我們比較符合預期的結論，男女比例不均。
在全球的問卷填寫者中，共有 13,427 位男性和 2,714 位女性，男女比 4.9：1。
你的就業情況如何？
數據科學從業者的崛起讓自由職業者和兼職工作成為一種新潮流，而這一報告也應證了這一結論。 在全球，僅有 65% 的數據玩家擁有全職工作，而 8% 是自由職業 。
你的職位是什麼？
自從「數據科學家」被譽為全球最性感的職位後，這個職位也成為了很多從業者的奮鬥目標。而從調查結果看，全球範圍內，使用「數據科學家」作為自己 Title 的從業者比例最高，占到 24.4%。
你的年薪是多少？
如果看薪酬，最高一級薪酬是年收入 20 萬美元以上，這一檔全球有 166 人，全球數據相關從業者平均年薪 55,441 美元（約 170 萬台幣）。
收入上也有男女不均：男性比女性多收入 3,000 美金/年。
你的最高學歷？
全球範圍內，取得碩士學位的從業者最多。
按薪酬來看，年薪 150k-200k 美金和 200k+ 美金的人群多數取得了博士學位。
數據科學從業者日常工作內容
Kaggle 給數據科學家的定義是，「寫代碼並且分析數據的人群」。通過問詢問卷填寫者的日常工作，報告得到瞭如下結論：
你的工作中用到哪些數據科學方法？
邏輯回歸在數據科學從業者中最常被用到，佔 63.5%。
工作中最常用到的工具？
python python python
但職位是「統計學家」的人還是顯著地喜歡用 R。
工作中常用的數據類型是？
工作中用到的數據主要是關係型數據，主要使用 Git 共享代碼。
工作中遇到的最大的困難？
髒數據！看來數據科學領域最大的問題還是髒數據。排名第二的困難是「缺少數據科學人才」。正在學習數據科學的小伙伴們，你們前途無量呀！請帶文摘菌一起飛！
新手如何入行數據科學領域？
作為一個數據科學學習社區，Kaggle 在這份報告中也提出了一些數據科學老司機給新手學習者的建議，可以說是非常良心了！（這一部分可能是本份報告中最有價值的部分， 文摘菌敲黑板劃重點啦！）
你們會推薦新手先學哪門語言？
先學 Python！這是 Kaggle 綜合了超一萬名老司機的意見給出的結論。
你最常使用哪種數據科學學習資源？
數據科學是一個日新月異的領域，保持持續的學習能力非常重要。據調研問卷顯示，數據科學老司機最常用到的學習資源包括 Stack Overflow Q&A，相關論壇，以及 Podcasts。而關於開源內容，數據科學從業者更多使用官方文檔和觀看 Youtube 視頻。
你從何獲取開源數據？
沒有數據就沒有數據科學，所以提到數據科學學習技能，不得不提到獲取開源優質數據的能力。報告中提到了一些優質數據獲取渠道，包括 Dataset aggregator、Google Search 等。
怎麼找工作？
數據科學從業老司機在找工作上的忠告也非常有趣：去公司官網或相關網站的技術板塊乃下下策，他們更建議的方式是， 直接聯繫招聘人 ，或建立自己的關係網。
最後，對所有正在閱讀問卷結果的人，文摘菌想特意說明 Kaggle 在問卷中備註的一句話： 每個人都是獨特的，不是一個個平均數就能代表的 。問卷的結論建立在 1.6 萬名 Kaggle 使用者的答案上，但他們只是數據從業者的一小部分——年齡、性別、所在地區、職位、薪酬、經驗和所受教育的不同都無法阻止我們對數據科學的熱愛！
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（本文經 大數據文摘 授權轉載 ，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈Kaggle 首次定義數據科學家:30 歲, 年薪 5 萬刀, 愛 Python, 最恨臟數據 〉。圖片來源：justgrimes, CC Licensed。）
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