State of Data Science 2021 レポート [46p PDF]

 (anaconda.com)
10 ポイント 投稿者 xguru 2021-07-27 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • データサイエンス分野がどのように成長しているかを調査したレポート

→ 企業や教育機関が採用するトレンドを通じて、学生は将来に向けて何を準備すべきか？

  • Anaconda.org が140か国、4299人を対象にオンライン調査

  • 男性 72%、女性 23%

  • 25〜40歳 50%、18〜24歳 24%、41〜56歳 18%

  • 学士 34%、修士 24%、博士 10%、高校レベル 13%

  • 学生 27%、ビジネスアナリスト 11%、データサイエンティスト 11%、教授/研究者 9%、データエンジニア 7%、開発者 6%

  • 管理職レベル 26%、シニア 25%、エントリー 15%、ディレクター級 10%、主席級 8%、オーナー/経営陣/Cレベル 8%、VP 5%

  • COVID-19がデータサイエンス投資に与えた影響 : 減少 37%、増加 26%、維持 24%

  • チームサイズ

→ 1人 19%

→ 6〜10人 44%

→ 1〜5人 29%

→ 11〜20人 17%

→ 20人以上 10%

  • 組織内で自分のチームが属する部門 : IT 23%、研究開発 16%、先行データサイエンス 8%、運用 8%、財務 6%

  • データサイエンティストの時間の使い方 : データ準備 22%、データクレンジング 17%、レポート & プレゼンテーション 17%、データ可視化 15%、モデル選定 12%、モデル学習 12%、モデル配備 11%

  • データモデルが本番導入されるのを妨げるもの

→ 27% : ITセキュリティ標準への準拠

→ 24% : Python/Rで作られたモデルを別の言語に再コーディング

→ 23% : 依存関係と環境管理

→ 24% : 別の言語で作られたモデルを Python/R に再コーディング

  • データサイエンス向けシステム購入時の主な考慮事項

→ CPU/GPU 性能 60%

→ メモリ 46%

→ IT部門の承認 45%

→ OS 42%

→ メーカーのカスタマーサポート評価 40%

→ ブランド 32%

  • 組織でのオープンソース使用 : 許可 87%、不可 7%

  • オープンソース使用の推奨 : Yes 65%、No 21%

  • チームのオープンソース利用への貢献をどう支援しているか

→ オープンソースプロジェクトへの貢献に使う時間を別途付与 46%

→ オープンソースプロジェクト開発に別途資金提供 54%

→ オープンソースプロジェクトのみに参加するチームメンバーがいる 41%

言語の使用頻度 (Always, Frequently, Somtimes, Rarely, Never)

→ Python : 常に 34%、頻繁に 29%、ときどき 22%、たまに 11%、まったく使わない 4%

→ SQL : 常に 15%、頻繁に 20%、ときどき 27%、たまに 16%、まったく使わない 22%

→ R : 常に 10%、頻繁に 17%、ときどき 25%、たまに 18%、まったく使わない 30%

  • 回答者の32%が6〜12か月以内に新しい仕事を探す予定

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