关于数据科学的趋势和前景,这里有你想了解的信息
由于 Stack Overflow 在2014-2015年间没有与企业规模相关的数据,我们使用了 2011-2013年 和 2016-2018年 两个时间段来推测不同规模企业的数据科学专家的趋势。此外,对于这两个时间段,行业规模的类别也有所不同。 下图是2011-2013年的观察结果: 从以上对 2011-2013年使用数据科学的不同规模企业所占份额的可视化结果,我们可以得到较早期,即 2011-2013年间的以下结论: 这里小型企业是初创企业 (1-25人)和成熟小企业(25-100人)的组合,中型企业是指中等规模 (100-999人),大型企业是指财富500强 (1000+人),我们可以作如下陈述:
因此,在2011-2013年,如果我们将初创企业和成熟的小企业视为小型企业,2011-2013年数据科学专家在不同规模企业中所占的份额分布大致相同。 以下是2016-2018年的观察结果: 从以上对 2016-2018年 不同规模企业使用数据科学比例的可视化结果我们可以看出, 2016年到 2018年期间,小型企业(0-499名员工)拥有的数据科学专家远远超过中型企业(500-4999名员工)和大型企业(5000–10000+员工)。数据科学专家在小型企业中的比例是 65%,中型企业和大型企业中分别是 16.47% 和 18.22% 。 因此,大部分数据科学专家位于小型企业(1-499名员工)和超大型企业(10000+名员工),两者的份额之和为 79%,其余 21% 的份额位于其他企业(500-9999名员工)。因此,数据科学专家要么在小型企业工作,要么在超大型企业工作。 与 2011-2013年相比,2016-2018年期间,小型企业的数据科学专家份额有所上升,而中型和大型企业的数据科学专家份额有所下降。 下面可能是它发生的潜在原因:
自 2016-2018年以来,小型企业的数据科学专家份额逐年上升,而中型和大型企业的数据科学专家的比例有所下降。 7.近年来,不同规模的企业在数据科学领域的增长趋势是什么? 以下是2011-2013年的观察结果: 从上面的图形,我们可以得到以下结论:
大型企业拥有更多数据科学专家的一个潜在原因是,大型企业在投入研究和开发,并对未来几年将更有生产力、更高效和更广泛应用的技术抱有愿景。 由于大型企业已经知道每天的数据创造量呈指数级增长,他们雇佣了更多的数据科学专家,以便更好地处理和保存数据,并在各个业务中做出明智的决策。 另一方面,很少有初创企业是由一群预见到数据科学成为未来技术的潜力的志同道合的人创办,并在 2011年至 2013年期间开始聘用数据科学专家。中型企业也聘用了数据科学专家,但专家的数量出现了上下波动。 此外,在 2011-2013年期间,数据科学专家的数量要少得多。因此,大型企业对罕见的拥有数据科学技能的数据科学专家的负担能力更强。初创企业或许可能是由数据科学专家自己创办的,因此他们不得不聘请志同道合的数据专家加入。因此,大型企业和初创企业的数据科学专家数量有所增加。 此外,与其他规模企业相比,大型企业拥有庞大的数据,大型企业对数据科学专家的需求比其他规模企业更大,从而雇佣的数据科学专家比其他规模企业更多。而对于初创企业来说,由于他们的形成只是由于未来数据科学的巨大潜力,所以更多的数据科学专家被雇到初创企业中。 以下是2016-2018年的观察结果: (编辑:威海站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |