数据科学社群Kaggle发布了即第二届数据科学／机器学习业界现状调查报告。这份调查问卷的受访者囊括了全球50多个国家的23,859多位从业者，相对去年增加了49%。根据他们的问卷结果，九章时代给大家送来最热的线报。
首先中国参加调查的数据界扛把子人数喜提全球第三。恭喜恭喜。希望来年有更多业界大牛参加调查。
接下来，我们从几大方面小小指点一下江山哈 ！
一，性别
根据调查显示，广大男性们还是数据界主力。不过女性占比也是超越印度仅此中国。由此可见，在中国数据界，女性豪杰们只有有能力就可以发光发热。
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二，学历水平
看完男女比例（找对象难易），接下来我们最关注的必然是，指着大黑板学历，学历，学历。毕竟在中国就业市场，还是学历为王（人口基数大）。
根据资料显示，在中国，硕士学历从业人员（蓝色）占比最大居世界首位。是不是给各位刚刚喜提金榜小硕打了一剂强心剂呢。不用客气哈。本科生们也不要泄气，毕竟红色占比还是客观的。
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三，专业
那我们需要读什么专业才可以成为数据银呢？根据资料显示大多数同志们出身在中国（第三行）排名前三分别为：计算机专业（绿色），工程（蓝色），数学统计（粉色）。
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四，工作分类
根据调查显示，数据市场职位基本分为三类：数据分析师，数据科学家（数据挖掘），软件工程师（数据工程师）。这三个职业在数据世界各司其职。数据工程师负责大数据架构框架调取问题；数据科学家钻研可调用数据，运用机器学习，深度学习算法建立各种模型；数据分析师则是分析数据，同时数据讲出数据背后的故事。
在中国，数据分析师占比最大，数据工程师紧随其后。数据科学家占比较小，但相比去年还是有显著增加。
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五， 工资，工资，工资
接下来，让我们揭开万众瞩目的面纱 - 中国数据界从业者工资究竟是多少。根据资料显示，在中国，“数钱人”们的年收入中位数是20k美金，也就是13.6万人民币。平均每月也有上万的可观收入呢。
其实“数钱人”今年在春招市场上表现才是不俗，根据小九在某门户网站调查，数据挖掘分析类岗位迸发增多不说，本科生都有高达2.5万offer。小九有预感明年kaggle调查中国数据一定有很大涨幅。flag已经立下。明年咱们且再瞧瞧。希望小九脸不会肿。
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六，怎么进入数钱大队
为了进入这个大队，我们应该pick什么语言呢？R？python？sql？根据资料显示各国主流的语言还是python。
除此之外，在python开发ide上面，jupyterNotebook与pycharm各领风骚。关于数据处理最常用框架，在大中华区恭喜scikit-learn卫冕冠军。
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