大厂纷纷“逃离”硅谷逃往德州？

服务器托管

Steven Wright, COO, 4D Data Centres

像我们这样的托管设备在4D方面的表现在2020年取得了不错的成绩。由于弹性设计，对各种形式的破坏的准备以及我们与techUK和政府进行的重要工作相结合，把托管在我们数据中心的多个租户对服务的干扰降到最低。政府宣布，数据中心是今年必不可少的基础设施，可以在封锁期间来进行维护和升级。

远程服务在2020年变得尤为重要。企业不想派遣自己的技术人员去他们的托管站点，因此他们更多地依靠数据中心工程师来进行维护和部署新硬件。在4D中，我们为客户提供了无限的远程服务，我们优秀的团队拥有足够的技能和知识来跟上需求的急剧增长。

在家工作不会在2021年消失，企业的运营方式也会发生变化。固定办公室空间将被缩减或处置，从而使企业节省大量租金。这将对IT产生影响，因为随着企业希望将IT移出专用服务器机房，对托管设备的依赖将越来越大。 IT经理将为自己配备知识以比较数据中心并做出最佳选择。
 

基于 Python 的工具仍然在机器学习框架这一项上占据主导，从统计结果可以看出，scikit-learn 适用于大部分项目，82.8% 的数据科学家都在使用它。各有 50% 左右的数据科学家使用过 TensorFlow 和 Keras，尤其是用于深度学习项目之中。

梯度提升库 xgboost 排名第四，使用率和 2019 年相似。排名第五的 PyTorch 从 2019 年的 26% 左右上升到了 30% 以上。在今年的调查中，最受欢迎的工具是基于 R 的 Tidymodels，占比达到 7% 以上。
 

数据科学和机器学习经验

编程经验

大多数 Kaggle 数据科学家都有编程经验。有 20 年以上编程经验的数据科学家仅有大约 8%，去年才开始编程的数据科学家占比约 9%。只有不到 2% 表示自己从未写过代码。

与全球受访者相比，美国数据科学家的编程经验要多得多。在美国，编程经验超过 10 年的占比 27%，而全球范围内这一比例仅为 22%。
 

Kaggle 是重要的数据建模和数据分析竞赛平台。近日，Kaggle 发布了第四次年度报告，试图从中一窥社区趋势。该调查涉及 20036 名 Kaggle 会员，此报告主要聚焦其中当前职位为「数据科学家」的受访者，约占 13%（2675 名）。

值得注意的是，想要成为参与调查并获得所设奖项，必须满足以下条件：

• 年满 18 岁（或满足你所居住地区的成年年龄）；
• 不是克里米亚、古巴、伊朗、叙利亚、朝鲜或苏丹的居民；
• 不是受美国出口管控条例制裁的个人 / 实体代表。

因此，这份报告可能会缺少相当一部分来自中国的 Kaggle 数据科学家的情况。

在众多回答中，Kaggle 总结了以下要点：

群体画像

• 数据科学领域仍然存在严重的性别不均衡，大部分从业人员为男性；
• 大部分数据科学家年龄在 35 岁以下；
• 过半数据科学家有硕士学位。

教育和雇佣情况

• 大多数数据科学家在正式教育之外继续学习；
• 大多数数据科学家码龄不超过十年；
• 过半数据科学家具备三年以下的机器学习经验；
• 美国的数据科学家比其他国家的同行挣更多钱。

技术

• 与 2019 年的调查结果相比，2020 年更多的数据科学家使用云计算；
• scikit-learn 是 2020 年最流行的机器学习工具，超过五分之四的数据科学家使用 scikit-learn；
• Tableau 和 PowerBI 是最流行的商业智能工具。

下面，我们来看每个层面的具体细节。

数据科学家群体画像

性别

数据科学领域仍然存在较大的性别差距，82% 为男性，相比去年的 84%，略有下降。

（编辑：济南站长网）

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