分析100万份数据告诉你，数据分析师到底需要哪些技能？

分析100万份数据告诉你，数据分析师到底需要哪些技能？

2012年，《哈佛商业评论》将数据科学家称为是21世纪最性感的工作。自此，数据科学家这个词变得越来越流行。

从上图中可以看到在2016年到2021年，“数据科学”一词在谷歌的搜索情况。从中可见，在过去几年中，大家对数据科学的兴趣稳步递增。

数据科学家不仅收入丰厚，而且该职业能让你利用各种技能，从现实世界的数据中提取有趣的见解，并通过你的分析产生影响。因此，它被称为21世纪最性感的工作是有道理的。

然而，在找数据相关工作前，我们很有必要分析下数据相关从业者的特征和背景。这能为你提供必要的信息，从而强化相关技能，在众多求职者中脱颖而出。

接下来我们会分析以下问题：

• 数据科学家都具备哪些技能？
• 这些技能与机器学习工程师、数据分析师和数据工程师等其他职位的技能有何不同？
• 最受欢迎的专业是什么？
• 成为数据科学家，需要硕士或博士学位吗？
• 数据科学领域的男女比例是多少？
• 大多数数据科学工作在哪里？
• 不同数据相关工作的普及程度如何随时间变化？
• 数据科学家的技能如何随时间变化？

获取数据

在文本中，我们将使用来自世界各地的16万多名数据科学家、57万名数据分析师、10万多名数据工程师以及1.9万多名机器学习工程师的数据。

这些数据是从世界上最大的知识图表Diffbot中提取的。

获取本文数据：

https://github.com/khuyentran1401/dataset

编程语言流行度排行榜

数据科学家、数据分析师、数据工程师和机器学习工程师的首要技能是什么？

我们分析了这些数据从业者中前100项最受欢迎的技能。

注：Observable是一家数据可视化平台提供商，为开发人员、数据科学家等人群提供数据可视化平台。

气泡矩阵使用大小和颜色来表示二维信息，其中行代表职位名称，列代表语言，气泡越大，说明该语言在某一职位类别中的使用频率越高。

在创建气泡大小时，我们将计算某种语言的频率与所有语言、职位中最大频率之间的比率。

根据这个图，我们可以看到：

• 数据分析师的前三项技能从高到低依次是SQL、Python和R
• 数据工程师的前三项技能从高到低依次为SQL、Python和Java
• 数据科学家的前三项技能从高到低依次是Python、R和SQL
• 机器学习工程师的前三项技能依次是Python、Java和C++

最热门的专业是什么

数据相关职位的最热门专业是什么？接下来我们看看不同职位人群的专业情况。

让我们将这个数据集可视化，首先创建一个函数来对对应职业的专业进行可视化。

对于数据科学家来说，需要一定的编程和数学知识，因此该职位人群专业分布中，排名前两位的是计算机科学和数学。

数据工程师的专业分布：

由于数据工程师的工作需要不同技术和编程语言的知识，因此可以看到，大多数数据工程师的专业是计算机科学和信息技术，而不是数学。

数据分析师的专业分布：

数据分析师的前三大专业是工商管理、计算机科学和经济学。这是有道理的，因为数据分析师的工作涉及到解释数据。

机器学习工程师的专业分布：

可以看到，计算机科学专业的最多，其次是计算机工程和数据科学。

学历情况

许多数据相关职位的工作描述中都要求有硕士学位或博士学位，但实际上数据从业者们的学历情况如何呢？

下面我们来分析看看：

我们可以看到学历包括：

• 高中
• 副学士，类似国内的大专
• 本科
• 研究生
• 博士
• 资质证书

让我们使用气泡矩阵来进行数据可视化。

从图中可以看出，在所有与数据相关的职位中，学历占比最多是学士学位。

这也很好理解，因为大多数与数据相关的工作至少需要学士学位，而那些拥有硕士学位或博士学位的人也有学士学位。

下面使用分组条形图看看。

值得注意的是，在数据分析师中，拥有学士学位的几乎是拥有硕士学位的两倍。

然而，在数据科学家中，拥有学士学位的与拥有硕士学位的数量大致相同。这意味着相比数据分析师，数据科学家中选择继续攻读深造的人群要更多。

性别比例

那么在从事数据相关职业的人群中，男女比例分布如何呢？

从图中，我们可以看到。

• 在所有与数据有关的工作中，除了数据录入员，其他职业男性人数都多于女性。
• 在数据分析师和统计员等职位中，男性人数几乎是女性人数的两倍。
• 在数据科学家、数据工程师和机器学习工程师等角色中，男性人数是女性人数的两倍以上。

哪里的数据从业者最多

那么放眼全球，各个国家的数据从业者分布如何呢？下面我们看到全球数据科学家人数TOP 25的国家。

数据科学家数量最多的五个国家是：

• 美国
• 印度
• 法国
• 英国
• 德国

接下来我们进一步看看，这些数据科学家都分布在哪些城市。我们将下载显示每个城市的数据科学家数量的数据。

数据科学家数量排名前25位的城市：

从上图中，我们可以看到数据科学家分布最多的五个城市是：

• 旧金山（美国）
• 班加罗尔（印度）
• 伦敦（英国）
• 巴黎（法国）
• 纽约（美国）

那么在美国哪些州的数据从业者最多呢？让我们来看看。

从地图上，我们可以看到，在美国数据科学家数量最多的州是加州。其次纽约、马萨诸塞州和德克萨斯州分别排在第二到第四位。

数据从业者都有哪些头衔

与数据科学家这个角色相关的头衔有很多，比如高级数据科学家、初级数据科学家、数据科学家实习生等等。

下面我们来看看这些头衔的分布情况。

可以看到排在前三的分别是，数据科学家、资深数据科学家以及实习数据科学家。还可以用圆形填充图来看一些数据相关职位的头衔情况。

行业趋势

在谷歌搜索中，数据科学家这个关键词的搜索量随着时间推移发生了怎样的变化？

我们可以用pytrends获得这些数据，然后用Plotly Express绘制数据。

图中可见，从2016年到2021年，人们对关键词“数据科学家”的搜索量呈线性增长。

职位的数量随着时间推移是如何变化的？我们可以利用显示全职职位数量随时间变化的数据来计算出来。

数据中的第一行显示，1988年有40位数据科学家从业者。数据中的第二行显示，1989年有52名数据科学家从业者。

上述数据的线图。

从上图中可以看出一些关键信息：

• 随着时间的推移，统计学家的数量相对稳定的。
• 在2010年之前，数据录入员是所有数据相关职位中最受欢迎的。
• 2010年，数据分析师的人数超过了数据录入员。
• 2013年，数据科学家、数据分析师和数据工程师的职位都超过了统计学家，数据科学家的角色呈指数级增长，而数据录入员变得不那么重要。
• 2019年，机器学习工程师终于超越了统计学家。

让我们使用动态条形图来查看不同数据相关职位排名的变化：

不错！通过这个图表，我们可以看到排名发生变化的确切时间。

技能变化

随着时间的推移，数据科学家掌握顶级技能的情况发生了怎样的变化？

让我们观察一下，根据数据显示随着时间的推移技能的数量。

我们可以看到，在2014年之前，教学和经济学是数据科学家中最受欢迎的两项技能。然而，2014年之后，Python超越了这两项技能，成为最受欢迎的技能。

以上就是本文的全部内容了，希望能对你有所帮助。

参考链接：

https://www.datacamp.com/blog/what-skills-and-backgrounds-do-data-scientists-have-in-common