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Andre Sionek作者张倩 王淑婷编译

都是数据科学家,为什么TA薪水比你高?

同样做数据科学,为什么有人赚得多,有人赚的少?为了科学地回答这个问题,Kaggle 进行了一项系统的调查。结果表明,行业、经验、掌握的数据类型等是影响数据科学家薪酬的主要因素。行业是自己选的,经验是自己攒的,这些都没啥好说的。至于数据类型,你会的更高级就赚得越多。

如何提高薪酬?本文作者从 2018 年 Kaggle ML & DS 调查问卷中总结出 124 条「该做」和「不该做」之事。

做什么能为你的数据科学职业生涯加码?很多人已经非常清楚巩固数据科学职业和加薪的重要因素。但我从没有见过一个系统的、基于数据的方法来回答这个问题。所以我想通过建模来解释「哪些因素可以提高数据科学家的市场价值」。有些你可能已经了解,但有些可能真的有助于你加薪呢~

完整研究报告及代码地址:

https://www.kaggle.com/andresionek/what-makes-a-kaggler-valuable

根据数据估计薪酬

我们只能做这种研究,因为 Kaggle 已经发布了其第二次年度机器学习数据科学调查的数据。该调查于 2018 年 10 月展开,耗时一周,共获得 23859 份回复。结果包括一些原始数据,如什么人在研究数据、不同行业中机器学习的情况、新数据科学家进入该领域的最佳方式。

有了这些数据,我们想了解影响 Kaggler 薪酬的因素(我们把回复调查的人称之为 Kaggler)。我们想让你了解什么对市场更有价值,这样你就可以停止把时间花在投资回报率(ROI)低的事情上,并加速获得更高的报酬。根据这些从数据中提炼出来的见解,我希望你有一天能够像 Babineaux 一样——躺在钱堆上。

Huel Babineaux,《绝命毒师》和《风骚律师》中的角色。图源:AMC

在进入正题之前,我们可以先做一些基本的探索性数据分析(EDA)。首先看一下大家的薪水↓↓

数据:Kaggle 第二次年度机器学习数据科学调查。图表:作者

薪酬主要集中分布在较低的水平范围内(每年 1 万美元),在 10 万美元左右还有另一个高峰。很多学生也填写了这份调查问卷,看看他们赚多少?

数据:Kaggle 第二次年度机器学习数据科学调查。图表:作者

不出所料,学生们赚得不多,因为他们还没有正式工作。既然如此,我们可以把学生从数据中剔除并确定收入前 20% 的 Kaggler 薪酬是多少。

数据:Kaggle 第二次年度机器学习数据科学调查。图表:作者

根据这些数据,我们定义了用于建模的目标变量,如下:

我们将计算一个 Kaggler 年收入超过 10 万美元的概率。

数据科学中的性别不平衡

在继续建模之前,我想告诉你的是,在收入最高的 20%Kaggler 中存在性别不平衡,但是其余的 80% 中不存在这种现象。这意味着男性高管的薪资要高于女性。如下图所示:

数据:Kaggle 第二次年度机器学习数据科学调查。图表:作者

预测模型

为了创建模型,我们从 29 个问题中提取了 138 个可以解释高薪的特征。经过一定的数据清洗之后,我们运行了 Logistic 回归随机森林模型。

经过评估,我们发现 Logistic 回归表现更好。该模型在提取特征系数方面也具有优势。这可以帮助我们理解每个特征对(收入最高的 20%Kaggler)最终结果有何贡献。我们做了欠采样交叉验证网格搜索,代码见完整版调查报告。

### -- ### -- LogisticRegression -- ### -- ###
MODEL PERFORMANCE ON TEST DATA*
Accuracy:  0.8167438271604939
AUC:  0.8963917030007695
Confusion Matrix: 
[[1817  411]
 [  64  300]]
Type 1 error:  0.18447037701974867
Type 2 error:  0.17582417582417584

模型性能:薪水前 20% 和后 80% 的预测分数。数据:Kaggle 第二次年度机器学习数据科学调查。

帮你加薪的几个方法

选择特征之后,我们的模型总共有 124 个特征。从它们的系数我们总结了几点帮你加薪的建议。

我们模型的截距是 0。这意味着每个人都是从 0 分开始的。接下来你可以在你分数的基础上加分或减分,这取决于你针对每个问题给出的答案。

  • 正系数:系数为正表示肯定的答案有助于你挤进前 20%

  • 负系数:系数为负表示肯定的回答不利于你挤进前 20%

模型系数。数据:Kaggle 第二次年度机器学习数据科学调查。图表:作者

学生身份可能是挫败感强、薪水低的一个原因。走出学校门找份工作吧!做一名数据科学家很不错,但软件工程师薪水更高。为什么不去做一名 B 型数据科学家(注:B 型数据科学家具有很强的编程能力,可能是经过训练的软件工程师。详见:https://medium.com/@jamesdensmore/there-are-two-types-of-data-scientists-and-two-types-of-problems-to-solve-a149a0148e64)并将模型部署到生产中呢?

模型系数。数据:Kaggle 第二次年度机器学习数据科学调查。图表:作者

如果想致富,不要再待在学界/教育界了。从完整的 EDA 调查中可以看出,与其它领域相比,学界/教育界的平均薪水最低,模型的系数也佐证了这一点。作为对数据科学的未来最重要的领域之一,学界/教育的平均薪资水平居然最低,这让人非常沮丧。如果你想多赚点钱,投身计算机/技术行业有利于你挤进薪水的前 20%。

模型系数。数据:Kaggle 第二次年度机器学习数据科学调查。图表:作者

显然,经验越丰富,赚得就越多。所以看开点,你不太可能凭借两年经验就成为收入前 20% 的 Kaggler 之一。

模型系数。数据:Kaggle 第二次年度机器学习数据科学调查。图表:作者

说到活动,试着构建原型或机器学习服务。探索机器学习在新领域的应用并利用它来改进产品或工作流,这也是离年入 10 万美元更近一步的方法。

另一方面,如果你的工作主要是运用商业智能来分析和理解影响产品或商业决策的数据,那就不要期望高薪了。运行数据基础架构也是如此。 

使用云计算服务!习惯使用 AWS 或其它领先的云供应商,如谷歌或微软

模型系数。数据:Kaggle 第二次年度机器学习数据科学调查。图表:作者

有些机器学习框架可能会增加你的市场价值。学习并使用 SparkMLlib、Xgboost、TensorFlow 会让你的简历更有分量。

模型系数。数据:Kaggle 第二次年度机器学习数据科学调查。图表:作者

说到可能会增加薪酬的数据类型,不妨试着学学时间序列(Time Series)和地理空间数据(Geospatial Data)。所有人都在用数值型数据(Numerical Data),所以先学好基础数据,如果你想获得高薪,那就去学习更高级的数据类型。

模型系数。数据:Kaggle 第二次年度机器学习数据科学调查。图表:作者


原文链接:https://towardsdatascience.com/what-makes-a-data-scientist-valuable-b723e6e814aa

入门Kaggle数据科学家
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Microsoft机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
数据分析技术

数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据。 数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据最有用的部分。

网格搜索技术

网格搜索是一项模型超参数优化技术,常用于优化三个或者更少数量的超参数,本质是一种穷举法。对于每个超参数,使用者选择一个较小的有限集去探索。然后,这些超参数笛卡尔乘积得到若干组超参数。网格搜索使用每组超参数训练模型,挑选验证集误差最小的超参数作为最好的超参数。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

数据科学技术

数据科学,又称资料科学,是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。

商业智能技术

商业智能(Business Intelligence,BI),又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

TensorFlow技术

TensorFlow是一个开源软件库,用于各种感知和语言理解任务的机器学习。目前被50个团队用于研究和生产许多Google商业产品,如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索,其中许多产品曾使用过其前任软件DistBelief。

随机森林技术

在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器,并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。而"Random Forests"是他们的商标。这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho所提出的随机决策森林(random decision forests)而来的。这个方法则是结合Breimans的"Bootstrap aggregating"想法和Ho的"random subspace method" 以建造决策树的集合。

欠采样技术

欠采样是信号处理学中的一种采样技术,也叫带通采样(bandpass sampling),是一种以低于其奈奎斯特采样定理(采样频率两倍高于被采样频率)的采样率对带通滤波信号进行采样且仍然能够重建信号的技术。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

准确率技术

分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中,准确率的定义为:正确的预测数/样本总数。 在二元分类中,准确率的定义为:(真正例数+真负例数)/样本总数

交叉验证技术

交叉验证,有时亦称循环估计, 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析, 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。 一开始的子集被称为训练集。而其它的子集则被称为验证集或测试集。交叉验证的目标是定义一个数据集到“测试”的模型在训练阶段,以便减少像过拟合的问题,得到该模型将如何衍生到一个独立的数据集的提示。

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北京航空航天大学・飞行器设计与工程(航天)--结构优化・本科(目前研一)
非常感谢作者的这个引子,但是在我阅读了原文之后,我发现原文的信息量是本文信息量的3-4倍,强烈建议阅读原文