Kaggle是互聯網上最著名的數據科學競賽平臺之一，今年3月8日，這家機構被谷歌收購，6月6日又宣布用戶數量超過了100萬人。最近，這一社區首次進行了機器學習/數據科學現狀調查。在超過16,000名從業者的詳盡答卷中，我們可以一窺目前業內的發展趨勢。有趣的是，Kaggle也將調查結果封裝成了匿名數據集以供大家自行分析。

有史以來第一次，Kaggle對人工智能領域進行了全行業深度調查，試圖全面了解數據科學和機器學習概況。本次調查收到了超過16,000份回復，眾多受調查者的數據向我們提供了有關從業者人群、業界最新動態以及如何進入該行業的洞見。以下報告包括本次調查的所有主要結果，其中包含的主要內容有：

雖然Python很可能是機器學習最常用的編程語言，但統計學家更多地使用R語言。

平均而言，數據科學家的年齡在30歲左右，但是這個數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。

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

Kaggle已經公開了該調查的匿名數據集，以供大家進行探究：https://www.kaggle.com/kaggle/kaggle-survey-2017。

如何定義數據工作者？

觀察數據從業者的方式有很多，但本文將從有關數據科學從業者的工作和背景的人口統計學信息開始。

調查對象的年齡

如圖可見，本次調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。

你目前的就業狀況如何？

受調查者中，有65.7%表示自己有全職工作。

你的職位是什么？

盡管我們把數據科學家定義為使用代碼分析數據的人，我們發現數據科學領域可涵蓋的工作非常多。比如在伊朗和馬來西亞，數據科學從業者最流行的工作頭銜是「科學家或者研究者」。

你的全職年薪是多少？

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

131個回復由于超出最大值而沒有顯示出來，但它們被算進了中位數。

你的最高學歷是什么？

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

被調查者的平均水平是數據科學家職稱，30歲左右，碩士學歷，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計學問題只是展示了復雜的Kaggle數據科學社區在年齡、性別、國籍、工作職稱、薪水、經驗和學歷方面的表層差異。

數據科學家的工作內容是什么？

我們把數據科學家定義為寫代碼以分析數據的一群人。他們的日常工作內容是什么？以下是我們的調查結果。

工作中使用什么數據科學方法？

Logistic回歸是工作之中最為常用的數據科學方法，不過神經網絡使用更為頻繁的國家安全領域除外。總的來說，數據科學中更常見的還是使用經典的機器學習算法，簡單的線性與非線性分類器是數據科學中最常見的算法，而功能強大的集成方法也十分受歡迎。我們看到目前神經網絡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的SVM更加廣泛的表現。

工作中使用最多的語言是什么？

Python是數據科學家最常用的語言，也是最常用的數據分析工具。不過，還有很多數據科學家仍然保持著對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。

在工作中常用的數據類型是什么？

關系型數據是開發者在工作中最常用的數據類型，因為大多數產業工程師都十分關注于這種關系型數據。而學術研究者和國防安全產業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。而初創公司可能需要在云中共享以保持更加敏捷的反應。

工作中遇到的障礙主要是什么？

臟數據（dirtydata）顯然是排在了第一位，也就是說數據科學家一般最常見的困擾就是需要對數據進行大量的預處理工程。除了數據預處理工程以外，還有很多問題困擾著數據科學家，比如說眾多的機器學習算法各有各的擅長領域，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據科學是什么也會困擾著數據科學家，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。很多行業的受訪者表示他們缺少數據科學相關的人才，所以數據科學家目前是十分幸運的。

數據科學家新手如何入行？

當開始一個新的職業生涯的時候，看看別人的成功秘訣是很有幫助的。我們調查了在數據科學行業工作的人們，詢問他們是如何做到的。以下是我們最喜歡的幾條建議：

你們會推薦數據科學家新手最先學哪門語言？

每一位數據科學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。

你們使用哪些數據科學學習資源？

數據科學是一個快速變化的領域，有很多有價值的資源可以幫助你學習并保持業內的頂尖位置，從而不斷提升你的競爭力。已經在數據科學領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域的人們保持自己的優勢。如果想要發布內容或開源軟件，請時刻記住剛進入這個領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據？

沒有數據，就沒有數據科學。當需要學習數據科學技巧的時候，知道如何找到干凈的開源數據集用于練習和開發項目相當重要。很高興得知我們的數據集聚合器（datasetaggregators，https://www.kaggle.com/datasets）正發展為數據科學社區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，可能到公司網站上，或在指定技術方向的招聘信息上，但是根據已經在數據科學領域工作的人們的經驗，這些方式是最差的選擇。而直接聯系招聘者或建立自己的網絡以進入這個領域才是他們的首選。

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果的原始數據可訪問：https://www.kaggle.com/amberthomas/kaggle-2017-survey-results。