2019年度数据科学家最常用的技能
寒假工作坊
Python&Stata数据采集与数据分析实证前沿寒假工作坊
现在开始招生了，有兴趣的同学和老师可以戳进来了解
课程安排
1月9-10日 Python爬虫&文本数据分析(模块Ⅰ）
1月11-16日 Stata 应用能力提升与实证前沿(模块Ⅱ)
地点
浙江 · 杭州（浙江工商大学）
Author:Jeff Hale Title: The Most In Demand Tech Skills for Data Scientists Site https://towardsdatascience.com/the-most-in-demand-tech-skills-for-data-scientists-d716d10c191d
数据科学家是多能手，需要具备机器学习（深度学习）、计算科学、统计学、数据可视化，可能还需要掌握传播学。那么在这个领域，
哪些编程语言或者框架最值得学习呢？
学习这些语言有什么经验和技巧？
我对四个网站招聘网做了简单对数据分析
数据来源:SimplyHired,Indeed,Monster和LinkedIn
检索关键词:
DataScientist检索区域:
美国检索日期范围: 2018-2019
分析结果
1. Python是数据科学家的通用必备技能
在2019招聘工作列表中，Python出现在超过70%的工作中。
2. 2019新变化
2019年度相比于2018，在工作列表中Pytorch需求增长了一倍多，Sas和Matlab需求减杀超过20%。
下面是具体数据
2019赢家
No.1 Python
Python在2019年仍位于数据科学家编程语言榜首，超过四分之三的工作都需要Python技能。
No.2 SQL
2019年，SQL以微弱优势超过R语言，成为仅次于python的数据科学家工具包中第二常用语言。
No.3 深度学习
深度学习框架，诸如Pytorch、Tensorflow和Keras都有显著增长，其中Pytorch涨幅最高，高达108%。
2019输家
相比2018，2019年R语言是数据科学家工具语言中跌幅最大的，跌幅接近7%。当然目前R语言仍然是相当流行的数据科学家语言，但是如果你目前仅仅擅长R，可以考虑多学学Python和SQL。
工作需求中关于统计软件如MATLAB和SAS的也出现了显著的减少。MATLAB在数据科学家工具排位中降低了四名，SAS从第六跌落到第八名。
建议
数据科学家需要学习的东西很多，但你肯定也不用全部了解，一专多能是可以找到好工作的。想从事数据科学岗，你需要聚焦于正在迅速增长的需求，记住一次只学一样技能。推荐的技能，按照学习先后顺序
掌握python，基本就能胜任绝大多数的数据分析工作。如果0基础学习python，可以考虑我的课程，已经上传到B站了，直接搜“大邓python”即可
学习pandas进行数据操作。我相信聘用Python担任数据科学家角色的组织将期望申请人知道pandas。您将在学习pandas的同时，顺带着可以学习Matplotlib可视化和一些NumPy数组操作。推荐这本
机器学习最好从scikit-learn库开始学起来。推荐Müller & Guido写的这本 Python机器学习基础教程
学习SQL主要用于关系型数据库进行高效的检索
学习Tableau可以简单高效美观的将分析结果可视化
掌握一个深度学习框架，Pytorch语法简单，适合学术界，但在工业界正在赶超tensorflow。
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