2017年中美数据科学对比报告，Python排名第一，年薪中位数高达11万美金

总体来说，Python是数据工作者应用最多的说话。同时，数据研究人员对R说话的忠诚度也很高。

所有国度整体数据

工作中应用什么类型的数据?

关系型数据市是最常用的数据类型。但在学术研究者和国防安然范畴则更亲睐文本和图像。

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工作中应用什么样的代码共享和托管方法?

大年夜部分数据工作者应用Git分享代码。不过，大年夜公司的工作者更爱好将代码保存在本地，并将代码用邮件分享。始创公司则用更快捷的云分享方法。

年薪

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工作中碰到了什么样的┞废碍?

脏数据(Dirty Data)是最大年夜障碍。机械有侧重，但懂得不合算法的才能不敷也是一大年夜困扰数据工作者的┞废碍。缺乏有效治理和资金支撑是数据工作者面对的两大年夜外在困境。

数据科学新手如安在这个行颐魅崭露头角?

这个因人而异。在Python和R两大年夜应用群体最大年夜的说话中，大年夜部分人认为Python更值得被推荐。

你大年夜哪里获得数据科学的进修资本?

数据科学是个变更极快的范畴，业内人员须要赓续更新常识体系，才可以在业内保持必定地位，不被时代镌汰。Stack Overflow Q&A，Conferences，和Podcasts是已大年夜颐魅者经常应用的进修平台。宣布新软件时，必定记注目览官方应用指南，并推荐去YouTube不雅看应用视频。

没稀有据就没稀有据科学!当涉及到一些数据科学技能时，知道若何找到演习所用的干净的开源数据集和项目异常重要。越来越多人开端应用我们的数据集聚合器(https://www.kaggle.com/datasets).

经由过程什么渠道获得工作?

根据数据科学范畴过来人的经验，以下这些办法可能会比在公司网站，雇用网站上送达简历更高效，比如经由过程建立本身在这个行业的关系收集。

以上内容来自于kaggle网站。

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【义务编辑：庞桂玉 TEL：（010）68476606】

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