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
一、问题:为什么 ID 会"断号" 很多刚接触 MySQL 的同学都会有一个困惑:表里的主键 ID 是自增的,删了中间几行数据之后,ID 变 ...
2026-10-22一、问题场景:为什么会重复 JOIN 同一个子查询 在写复杂 SQL 时,经常遇到这种需求:同一张表或同一个聚合子查询,要和主表关联 ...
2026-10-22人力资源专员是HR体系的执行入口。招聘信息发布、简历初筛、面试安排、考勤汇总、入离职手续、劳动合同与档案管理,大多由这个岗 ...
2026-10-22人力资源经理问“必学技巧”,真正要解决的不是知识清单不够长,而是时间有限、业务催得紧,学完却用不上。更有效的路径是:先用 ...
2026-10-22内容营销岗位的核心任务,不是“把文案写得更漂亮”,而是围绕目标受众,用持续的内容供给影响认知、推动转化并沉淀复购。它至少 ...
2026-10-22理财经理培训课程很多,难的是判断“先学什么、后学什么、学完能做什么”。与其按课程名称罗列,不如先看岗位任务:客户分层与维 ...
2026-10-22理财经理的知识结构,可以先用一句话概括:合规与产品知识决定“不出错”,客户经营与资产配置决定“够不够专业”,市场研判与数 ...
2026-10-22经济学背景做数据分析,优势不在工具,而在问题意识:供需如何相互作用、成本与收益如何权衡、变量之间是相关还是因果。真正的缺 ...
2026-10-22需要,但要把“需要”理解准确。经济学本身就在处理数据:GDP、物价、就业、企业营收、问卷调研,都是经济分析的原料。真正的区 ...
2026-10-22经济学分析能力不是单一技能,它至少由三层构成:把现实问题转成可检验假设的理论框架能力、用数据与统计方法验证假设的工具能力 ...
2026-10-22金融分析师的知识提升,先补的不是更多模型,而是让结论可复核的底层能力。按任务顺序,大致是四层:财务与业务理解、指标口径管 ...
2026-10-22金融分析师的“通用技能”,指换到不同机构、不同行业组仍用得上的底层能力,而非某家公司内部系统的操作经验。按任务拆,日常要 ...
2026-10-22先给结论:数据分析证书不是金融分析师的准入条件,招聘方也不会因为一张证书就直接判断你能做分析。要不要考,取决于你当前任务 ...
2026-10-22金融分析师的核心技能,不是“会看K线”或“会讲宏观”,而是能把一家公司、一个行业或一类资产,转化为可核查的数据判断与书面 ...
2026-10-22产品经理的知识提升,不是把需求文档、原型、SQL、数据分析、项目管理都学一遍,而是先对准目标岗位的真实任务,找出自己最缺的 ...
2026-10-22产品专员提升工作知识,最有效的方式不是先囤课程,而是围绕日常交付的四件事来补:需求调研与优先级判断、原型与PRD表达、竞品 ...
2026-10-22产品运营专员提升个人能力,常见误区是先把Excel、SQL、Python列成一张学习清单,然后从第一个工具开始学。更有效的做法是先回答 ...
2026-10-22产品运营的能力提升,最怕从“课程目录”出发:今天学增长模型,明天背SQL语法,学完却说不清自己负责的功能为什么激活率低。更 ...
2026-10-22产品经理的技能和影响力不是两条分开的赛道。技能决定你能不能把问题分析清楚、把方案设计对;影响力决定你的判断能否被团队接受 ...
2026-10-22产品经理要学的数据分析能力,不是“会写SQL”或“会用BI工具”这么简单。更准确地说,是围绕需求评估、功能迭代、指标监控、实 ...
2026-10-22