京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
【导语】:“数据科学家”是近年来增长最快的工作之一。那么如今成为数据科学家需要哪些技能呢?本文我们就来带你了解这一问题。
CDA数据分析师 出品
编译:Mika
“数据科学家”是近年来增长最快的工作之一。这是一个令人兴奋的高薪职业,并为你提供了大量的发展机会。而且,由于合格数据科学家的供应尚未赶上巨大的业务需求,因此职位需求仍然很多。那么,在2020年成为数据科学家需要具备哪些技能?我们研究并描绘了数据科学家的画像。
我们发现在2020年数据科学家有这些特点:
1 、编程语言
下面让我们来具体看看。
首先,如果没有强大的编程技能,就无法成为数据科学家。如今,数据科学家将比以往更广泛地使用通用语言。
根据我们的年度研究:
01、Python备受青睐
毫不夸张的说 Python的受欢迎程度正在上升。
Python是数据科学家进行统计建模的首选语言。难怪全球最大的技术进步专业技术组织—IEEE会将Python视为编程语言的“大魔王”。
Python不仅是最受使用者欢迎的,实际上在雇主所需要的技能方面,它也非常接近霸主地位。
它的相关薪资是全球最高水平,雇主对Python作为首选技能的需求飞涨。数字不会说谎,在财富五百强企业的数据科学家中有70%的人使用Python。
这些年来 Python和R都越来越受欢迎。财富五百强企业的组织中也反映这一点。
此外Python是许多行业中,使用高级分析进行业务和产品开发的第一编程语言。
02、SQL越来越受欢迎
那SQL呢?
SQL的受欢迎度迅速增长,几乎赶上了第二名的R。
当今的企业每天创建五百亿字节的数据,这使SQL成为数据科学家工具箱中的重要工具。因为它对于访问、更新、插入、操作和修改大量数据至关重要,它还可以与R和Python等其他脚本语言顺利集成。
此外,Tableau和Power BI等BI工具在很大程度上依赖于它,从而增加它的使用率。因此,如果你正在寻找众多行业的绝佳职业机会,那么选择Python R和SQL是绝对不会错的。而且,如果你是渴望在数据科学家职业生涯中迈出第一步的初学者,剩下要做的就是开始学习!
2 、工作经验
另一个有趣发现是:第一年工作的数据科学家人数减少了(占比13%),比起之前(2018年和2019年占比25%)。
几年前,随着数据科学刚刚兴起,公司正在招聘具有不同背景的专业人员,并对他们进行内部培训。结果在某些情况下,聘用了相对水平基础的求职者担任高级数据科学家职位。
我们的数据表明,随着越来越多的人获得该领域的经验,第一年工作的数据科学家所占比例较小。经验在招聘中起着更大的作用,这一观念在发现中加强了 。
2020年,数据科学家专业人员的平均工作经验为8.5年。因此,在当今的就业市场中,需要在分析职位上积累必要的工作经验,然后才能准备好数据科学家的职位。也许先试试数据分析师的职位更有效。
但是数据又怎么说?我们的研究检查了数据科学家之前的职位,以及之前的一到两个头衔。
样本显示:
当我们查看即将进入当前数据科学职位时,数据马上就改变了。
3 、学历
那么学历方面呢?当前的绝大多数的数据科学家学历成以下特点:
我们可以说从业者需要以本科以上学位为目标。通常,在20位数据科学家中有19位拥有学士学位。但是,只要具备所需的技术技能和准备工作 ,本科生也可以找到相关工作。
4、专业背景
数据科学家从事的研究领域如何?哪个专业提高了求职者成为数据科学家的机会?
根据我们的研究,样本中55%的数据科学家主要来自以下三种专业:
所有这些都是技术课程,可为毕业生做好工作的定量和分析方面的准备。
——总结
因此,让我们总结描述一下。2020年典型数据科学家职业道路如下:
人们常说 “就算你不知道罗马怎么走,条条大路也通罗马”。在这儿,情况有所不同。
如果你想成为一名数据科学家,研究其他人走过的数据科学家职业道路,并从他们的经验中学习的人的职业道路,这将是十分有益的。我们希望这段视频对你有所帮助,并会指导你正确的方向,有问题可后台给我们留言哦。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09