🦌 👂🏻 👩‍❤️‍💋‍👨 डेटा साइंटिस्ट से कैसे सीखें: मोस्ट वांटेड टेक्निकल स्किल्स 👋🏾 🚅 ⚔️

कौन सा तकनीकी ज्ञान नियोक्ताओं के साथ सबसे लोकप्रिय हो रहा है, और जो अपनी लोकप्रियता खो रहे हैं। 2018

में अपने मूल लेख में , मैंने सामान्य कौशल - सांख्यिकी और संचार की मांग को देखा। मैंने पायथन और आर प्रोग्रामिंग भाषा की मांग को भी देखा। सॉफ्टवेयर तकनीक सामान्य कौशल की मांग की तुलना में बहुत तेजी से बदलती है, इसलिए मैं केवल इस अद्यतन विश्लेषण में प्रौद्योगिकी को शामिल करता हूं।

मैंने ऐसे कीवर्ड खोजे, जो अमेरिका में डेटा साइंटिस्ट के लिए जॉब लिस्ट में दिखाई दिए , जैसे कि सिम्पलीहाइड , वास्तव में , मॉन्स्टर, और लिंक्डइन। इस बार मैंने मैन्युअल रूप से खोजने के बजाय सभी सूचियों की जांच करने के लिए कोड लिखने का फैसला किया। यह निर्णय सिम्पलीहाइडर्ड, वास्तव में और मॉन्स्टर के लिए बहुत सफल रहा। मैंने पायथन एचटीटीपी पुस्तकालय से अनुरोध और सुंदर सूप का इस्तेमाल किया । आप GitHub पर मेरी रिपोर्ट में विश्लेषण के साथ कोड देख सकते हैं ।

लिंक्डइन के माध्यम से हो रही है और अधिक कठिन हो गया है। नौकरी लिस्टिंग की सटीक संख्या देखने के लिए आपको प्राधिकरण प्रक्रिया से गुजरना होगा। मैंने सेलेनियम का उपयोग करने का फैसला ग्राफिकल यूजर इंटरफेस के बिना पृष्ठों को देखने के लिए किया। सितंबर 2019 में, अमेरिकी सुप्रीम कोर्टलिंक्डइन के खिलाफ मामला जीता, जिससे आप साइट डेटा को साफ कर सकते हैं। हालाँकि, मैं कई लॉगिन प्रयासों के बाद अपने खाते तक पहुंचने में असमर्थ था। शायद गति सीमा के कारण यह समस्या उत्पन्न हुई। अपडेट: मैं अभी भी लॉग इन करने में सक्षम था, लेकिन मुझे डर है कि जब मैं दोबारा कोशिश करूंगा तो वे मुझे ब्लॉक कर देंगे।

संयोग से, Microsoft लिंक्डइन का मालिक है, Randstad Holding के पास Monster का मालिक है, और रिक्रूट होल्डिंग्स के पास वास्तव में और SimpleHired हैं।

किसी भी मामले में, लिंक्डइन डेटा ने वर्तमान के साथ पिछले वर्ष की सटीक तुलना प्रदान नहीं की। इस गर्मी में, मैंने तकनीकी क्षेत्र में नौकरियों की तलाश में भारी उतार-चढ़ाव देखा। मुझे लगता है कि शायद उन्होंने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करके एक खोज एल्गोरिथ्म का उपयोग किया। इसके विपरीत, पिछले दो वर्षों में 'डेटा साइंटिस्ट' की लगभग इतनी ही संख्या अन्य साइटों पर दिखाई दी है।

यही कारण है कि मैंने इस लेख से लिंक्डइन 2019 और 2018 के परिणामों को बाहर कर दिया।

प्रत्येक नौकरी खोज साइट के लिए, मैंने डेटा वैज्ञानिकों के लिए कुल नौकरी विज्ञापनों के प्रतिशत की गणना की जहां कीवर्ड दिखाई दिया था। फिर मैंने प्रत्येक खोजशब्द के लिए तीन साइटों पर इन प्रतिशतों को औसत किया।

मैंने स्वयं नई खोज की और सबसे होनहारों की समीक्षा की। 2019 की सूची में कोई भी नया अनुरोध औसतन 5% तक नहीं पहुंचा; नीचे आपको चयन का परिणाम दिखाई देगा।

जाओ!

परिणाम

प्रत्येक कीवर्ड के परिणाम देखने के लिए कम से कम चार तरीके हैं:

प्रत्येक कोड के लिए प्रत्येक नौकरी खोज साइट पर "डेटा वैज्ञानिक" शामिल करने वाले प्रश्नों की कुल संख्या से कीवर्ड विज्ञापनों की संख्या को विभाजित करें। फिर सभी तीन साइटों का औसत लें। यह इस प्रक्रिया है जिसे मैंने पहले वर्णित किया था।
2018 2019 .
2018 2019 .
. .

आइए हिस्टोग्राम्स का उपयोग करके पहले तीन विकल्पों को देखें। फिर मैं आपको डेटा के साथ एक तालिका दिखाऊंगा, और हम परिणामों पर चर्चा करेंगे।

तो, यहां एक चार्ट 2019 के लिए पहले पैराग्राफ के साथ है। हम देख सकते हैं कि लगभग 75% विज्ञापनों में अजगर दिखाई देता है।

नीचे दूसरे पैराग्राफ के साथ एक चार्ट है, जो 2018 और 2019 के बीच विज्ञापनों के औसत प्रतिशत के संदर्भ में जोड़ और घटाता है। AWS के 5% अंक बढ़े। औसतन, 2018 में यह 14.6% विज्ञापनों में दिखाई दिया, जबकि 2019 में यह बढ़कर 19.4% हो गया।

यहां तीसरे पैराग्राफ के लिए एक चार्ट दिया गया है, जो वर्ष-दर-वर्ष प्रतिशत परिवर्तन दिखाता है। 2018 में प्रदर्शित विज्ञापनों के औसत प्रतिशत की तुलना में PyTorch में 108.1% की वृद्धि हुई।

सभी आरेखों को प्लॉटली में संकलित किया गया था। यदि आप सीखना चाहते हैं कि इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए प्लॉटली का उपयोग कैसे करें, तो मेरे गाइड की जांच करें। यदि आप संवादात्मक चार्ट पर एक नज़र डालना चाहते हैं, तो GitHub पर मेरी रिपोर्ट में HTML फ़ाइल पर जाएं। एक ही स्थान पर विश्लेषण और दृश्य के साथ कोड।

टेबल के रूप में नीचे दिए गए ग्राफ़ से जानकारी है, 2018 से 2019 तक विज्ञापनों के औसत प्रतिशत में प्रतिशत परिवर्तन के आधार पर छांटा गया है।

मैं समझता हूं कि यह सब थोड़ा भ्रमित है, इसलिए यहां तालिका में जानकारी के लिए एक छोटा सा गाइड है।

2018 औसत 10 अक्टूबर, 2018 से सिंपलीहाइड, वास्तव में और मॉन्स्टर के बाद से विज्ञापनों का औसत प्रतिशत है।
2019 औसत 2018 औसत के बराबर है, केवल यह 4 दिसंबर 2019 के लिए है। इन आंकड़ों को पहले तीन आरेखों में दिखाया गया है।
औसत में बदलाव 2019 कॉलम माइनस 2018 है। यह जानकारी ऊपर दिए गए तीन आरेखों में से दूसरी है।
% परिवर्तन 2018 से 2019 तक प्रतिशत परिवर्तन है। यह डेटा तीसरे चार्ट पर है।
2018 रैंक 2018 में अन्य खोजशब्दों के सापेक्ष एक रैंकिंग है।
2019 रैंक 2019 में अन्य खोजशब्दों के सापेक्ष एक रैंकिंग है।
रैंक परिवर्तन इन दो वर्षों में रेटिंग में वृद्धि या कमी है।

इस जानकारी से हम क्या सीख सकते हैं?

14 महीनों से भी कम समय में महत्वपूर्ण परिवर्तन हुए।

विजेताओं

अजगर अभी भी घोड़े पर है। यह अब तक का सबसे आम कीवर्ड है। सचमुच तीन चार विज्ञापनों में। 2018 के बाद से अजगर शालीनता से बढ़ा है।

SQL हमारा उभरता सितारा है। उन्होंने आर को दूसरे सबसे बड़े औसत में लगभग पीछे छोड़ दिया। इस गति से, वह जल्द ही दूसरे स्थान पर आएगा।

सबसे बड़ी वृद्धि गहन शिक्षण ढांचे द्वारा दिखाई गई थी ।

में PyTorch सबसे बड़ी लाभ कीवर्ड था। Keras और TensorFlowसफलता भी दिखाई। केरेस और पायटोर दोनों चार चरणों में चढ़े, टेन्सरफ्लो - तीन। कृपया ध्यान दें कि PyTorch की शुरुआत कम औसत से हुई थी, और TensorFlow का औसत अभी भी PyTorch से दोगुना है। क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म

कौशल अधिक लोकप्रिय हो रहे हैं। लगभग 20% विज्ञापनों में AWS दिखाई दिया, लगभग 10% में Azure और चार चरणों में चढ़ गया। ये सबसे उन्नत प्रौद्योगिकियां हैं।

हारे

हम आर औसत मूल्य में सबसे बड़ी गिरावट देखी गई। अन्य अध्ययनों के परिणामों को देखते हुए यह खोज बहुत आश्चर्यजनक नहीं है । पायथन एक प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में आर से बहुत आगे है। जैसा कि यह हो सकता है, आर 55% विज्ञापनों में प्रदर्शित होकर, बहुत लोकप्रिय हो रहा है। यदि आप R के मालिक हैं, तो निराशा न करें, बल्कि यदि आप अधिक मांग वाले कौशल प्राप्त करना चाहते हैं, तो पाइथन सीखने के बारे में भी सोचें। सुअर , हाइव , हडोप और स्पार्क सहित

कई अपाचे उत्पादअपनी लोकप्रियता खो देते हैं। सुअर रैंकिंग में पांच स्थान नीचे गिरा - किसी भी अन्य तकनीक की तुलना में बहुत अधिक। स्पार्क और हडोप अभी भी उच्च मांग में हैं, लेकिन मेरे निष्कर्षों के आधार पर, आप बिग-डेटा प्रौद्योगिकियों की ओर रुझान देख सकते हैं।

सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर पैकेज MATLAB और SAS लोकप्रियता में बहुत खो गए हैं । MATLAB रैंकिंग में चार लाइनों को गिरा दिया, जबकि एसएएस छठे से आठवें स्थान पर गिरा। दोनों भाषाओं में 2018 औसत की तुलना में महत्वपूर्ण प्रतिशत में कमी देखी गई है।

टिप

इस सूची में बहुत सारी प्रौद्योगिकियां हैं। बेशक, आपको सब कुछ जानने की आवश्यकता नहीं है। कोई आश्चर्य नहीं कि पौराणिक डेटा वैज्ञानिक को एक गेंडा कहा जाता है।

मेरी सलाह निम्नलिखित है - यदि आप इस क्षेत्र में काम करना शुरू कर रहे हैं, तो उन तकनीकों पर ध्यान केंद्रित करें जो मांग में हैं।

ध्यान केंद्रित।
पर।
पढ़ते पढ़ते।
एक।
टेक्नोलॉजीज।
पीछे।
समय।

(यह उत्कृष्ट सलाह है, हालांकि मैं खुद हमेशा इसका पालन नहीं करता हूं।)

इस क्रम में, मैं अध्ययन करने की सलाह देता हूं:

सामान्य प्रोग्रामिंग के लिए पायथन सीखें।
Pandas. , , data scientist Python Pandas Scikit-learn. Scikit-learn , Pandas . Pandas Matplotlib NumPy.
Scikit-learn. «Introduction to Machine Leaning with Python».
SQL .
Tableau . , .
. AWS – - . Microsoft Azure – . , Google Cloud, . , Google Cloud, , Data Engineer Google Cloud.
. TensorFlow. «Deep Learning with Python» Keras . Keras TensorFlow, . PyTorch . , .

ये मेरे सामान्य सीखने के टिप्स हैं। उन्हें अपने लक्ष्य या हथौड़ा के लिए अनुकूल बनाएं और वही करें जो आप चाहते हैं।

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इस जानकारी से हम क्या सीख सकते हैं?

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