Skill Up数据科学与商业智能的薪资与技能报告
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技能提升
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数学科学与商业智能的薪资与技能报告
PACKT 出版社www.packtpub.com/skillup
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
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。
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
（国家名字翻译略）
受访者按国家分布
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
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
更多完整图文内容，请关注清华大学数据科学研究院和清华大数据产业联合会官方微信公众号“THU数据派”