网络炒作

知名网络推手团队,专业致力于活动事件、网红明星、品牌公司的网络炒作和热点推荐!
本站是国内知名网络推手团队:一诺网络推手公司。常年从事网红明星、品牌公司等网络炒作业务。微信:

网络炒作具有传播速度快的特点。通过文字、图片、视频等信息的互动交流。在客户或营销人员与目标客户之间,可以用来加深客户对公司的印象,最终达到网络炒作的目的。
机器学习过度炒作?对全球1400家数据公司的分析得出了这些发现
  • 2021-01-21 01:04

【CSDN编者按】随着数据的快速膨胀和增长,数据领域成为一个新的热门行业,这一领域的市场情况如何?在数据专家的众多职位中,数据科学家和数据工程师哪个更受欢迎?

原文链接:https://www . mihaileric . com/post/we-need-data-engineers-not-data-scientists/

本文已由原作者CSDN授权翻译,请注明出处。

作者| Mihail Eric,机器学习科学家@Alexa AI。斯坦福大学计算机科学硕士,曾任斯坦福大学自然语言处理(NLP)研究助理。

翻译|新月编辑|郑丽媛

由| csdn制作(ID: csdn新闻)

数据无处不在,不断增加。在过去的5 ~ 10年里,数据科学吸引了越来越多的新人,人们也开始品尝这种禁果。

但是,今天的数据科学招聘市场的市场情况如何?

为了让忙碌的读者快速掌握本文的主旨,我们用以下两句话概括全文:

各公司公开招聘的数据科学岗位,70%是针对数据工程师的。在培养下一代数据和机器学习从业者时,我们更注重工程技能。

在数据专业人员教育平台的开发过程中,我对数据驱动的工作(机器学习和数据科学)的市场开发想了很多。

我和几十个数据领域的新领导谈过,包括来自世界顶尖院校的学生,但我发现很多人并没有真正理解什么是最重要的技术,他们不知道哪些技术可以帮助他们脱颖而出,为自己的职业生涯做准备。

众所周知,数据科学家主要负责以下任务:机器学习建模、可视化、数据清理和处理(处理SQL)、工程和生产部署。

但是新手有什么课程推荐呢?

数据胜于雄辩。所以我决定分析Y-Combinator 2012年以来发布的各公司数据相关的岗位招聘信息。我研究的主要问题包括:

最常见的与数据相关的招聘岗位有哪些?

我们说的数据科学家的市场需求是怎样的?

数据革命初期使用的技术今天还流行吗?

如果你想知道完整的细节和分析,请继续阅读以下内容。

方法论

我选择分析Y-Combinator孵化的一些公司,也就是那些声称把一些数据工作作为价值主张一部分的公司。

为什么只分析y合机的公司?因为他们的公司目录(https://www.ycombinator.com/companies/)非常容易搜索(和抓取)。

此外,作为一个有远见的孵化器,十多年来,他们为世界各地各个领域的公司提供了大量的资金。我觉得他们提供的市场样本很有代表性,可以用于我的分析。说了这么多,你应该对我说的有所保留,因为毕竟我没有分析大型科技公司。

我爬了2012年以来每家Y-Combinator公司的首页URL,用了大概1400家公司进行分析。

为什么没有考虑2012年之前的数据?因为正是在这一年,AlexNet赢得了ImageNet大赛,掀起了机器学习和数据建模的热浪,而且这股热浪一直持续到今天。可以说,这次事件催生了第一批从事数据工作的公司。

基于这些公司,我使用关键词进行过滤,减少了需要处理的公司数量。具体来说,我只考虑首页包含以下至少一个词的公司:AI、CV、NLP、自然语言处理、计算机视觉、人工智能、机器、ML、数据。另外,我忽略了那些网站链接无效的公司。

这一步是否会产生大量的误报(即含有上述文字但实际上并不从事数据工作的公司)?一定会!不过我希望尽量提高召回率,因为我知道可以在各种网站上手动查看相关职位。

在筛选出一些公司后,我搜索了每个网站,找到了他们的招聘广告(一般在求职、工作或招聘的页面),在每个标题里记录了有数据、机器学习、NLP或CV的职位。最后,我找到了大约70家招聘数据相关职位的公司。

注意:我可能错过了一些公司,因为一些网站上的招聘信息很少。此外,一些公司没有正式的招聘页面,他们希望求职者通过电子邮件联系直接与他们联系。

以上两家公司我都忽略了,所以不在此分析范围内。

此外,大部分研究工作将于2020年底完成。随着各公司主页的定期更新,公开招聘的位置可能已经发生了变化。但是,我认为这不会严重影响最终结论。

数据从业者的责任

在深入研究结果之前,让我们花一点时间来澄清每个数据帖子的共同责任。我们将围绕以下四个岗位,简要说明其工作内容:

数据科学家:使用各种统计和机器学习技术来处理和分析数据。它通常负责构建模型,并调查可以从数据源中学到什么,尽管大多数模型是原型,而不是生产级别。

数据工程师:开发一个健壮且可扩展的数据处理工具/平台。必须熟悉SQL/NoSQL数据库和建立/维护ETL管道。

机器学习(ML)工程师:通常他同时负责模型的培训和制作。你需要熟悉一些高级的ML框架,还需要掌握模型的可扩展训练技术和推理部署流水线。

机器学习(ML)科学家:主要从事前沿研究。一般负责探索可以在学术会议上发表的新思想。通常只需要做最新款的样机,然后交给ML工程师投入生产。

有多少职位与数据有关?

如果我们把各公司招聘数据相关职位的频率标出来会怎么样?该图表大致如下:

最引人注目的是,数据工程师的工作岗位远远多于传统的数据科学家。在我们的例子中,招聘数据工程师的公司绝对数量比招聘数据科学家的公司大约多55%,招聘机器学习工程师的公司数量与招聘数据科学家的公司数量大致相同。

我们可以做进一步的分析。看各个岗位的职称,好像重复的地方很多。

我们可以通过合并来大致分类位置。也就是说,找描述大致相同的工作,然后组合在一个标题下。

该步骤使用以下等价关系:

Nlp工程师≈ CV工程师≈ ML工程师≈深度学习工程师。虽然领域可能不同,但职责大致相同)。

ML科学家≈深度学习研究员≈ ML实习生(ML科学家≈深度学习研究员≈ ML实习岗位。ML实习岗位描述很注重研究)。

数据工程师≈数据架构师≈数据负责人≈数据平台工程师。

如果你不喜欢绝对数字,你可以看看下面的百分比:

我可以将MLL研究工程师分为ML科学家或ML工程师,但由于这是一个混合的职位,我保留它。

总的来说,合并后的差异更加显著!开放数据工程师岗位比数据科学家多70%;ML工程师的职位也比数据科学家多40%;另外,机器学习科学家的数量只有数据科学家的30%。

注重总结

与其他数据专业人员相比,数据工程师的需求越来越大。从某种意义上说,这代表着一个更广阔领域的发展。

大约5 ~ 8年前,机器学习刚刚兴起的时候,每个公司都需要从事数据分类的工人。但是随着Tensorflow和PyTorch的出现,深度学习和机器学习技术开始流行起来。

这导致对数据建模技能的需求增加。

现在的公司已经通过机器学习和建模了解到,产品的瓶颈集中在数据的问题上。

如何给数据贴标签?如何处理和清理数据?如何将数据从A移动到B?如何快速完成这些日常任务?

所有这些工作都需要良好的工程技能。

虽然这些工作听起来很枯燥,很无聊,但是以数据为主的传统软件工程可能才是我们目前真正需要的。

多年来,我们一直着迷于数据专家的工作,他们通过出色的演示和媒体炒作为原始数据注入了活力。想想看,你上一次在技术网站上看到一篇关于ETL流水线的文章是多久以前的事了?

在我看来,在数据科学的培训和教育项目中,没有什么比数据工程受到的关注更少了。除了学习如何使用linear _ regression.fit(),还要学习如何编写单元测试!

那么,是否意味着你不应该学习数据科学?其实不是。

只是意味着竞争会越来越激烈。市场上的数据科学岗位会越来越少,不足以给所有新手提供这样的机会。

然而,有效分析数据并从中提取可行意见的需求仍然存在。但是,这些人的技术必须过关。

只能从Tensorflow网站下载Iris数据集预训练模型,不能胜任数据科学。

但是很明显,市场上有大量的机器学习工程师的职位,所有公司都需要混合数据人才:他们可以构建和部署模型。或者更直接的说,一个不仅可以用张量流,还可以用源代码来建模的人。

还有一点要注意,机器学习研究的岗位不多。

机器学习研究也被广泛宣传,因为最先进的技术诞生在这里,包括AlphaGo、GPT-3等。

但是对于很多公司,尤其是创业初期的公司来说,最先进的新技术未必是必须的。对他们来说,将一个90%完美的模型扩展到成千上万的用户可能更有价值。

我不是说机器学习研究不重要。绝对没有这个意思。

但这些工作大多可能出现在这个行业的研究实验室,因为这些机构有能力长期承担大量的投资,不像处于种子阶段的创业公司,需要在A轮融资中向投资者证明自己的产品非常适合市场。

我认为对于新手来说,对数据领域有一个合理正确的预期是极其重要的。我们必须知道,今天的数据科学是非常不同的。我希望你能通过这个张文了解这个领域的现状。只有知道你在哪里,你才能知道你要去哪里。

挑战一个名人、企业或产品,设置一个挑战,以此吸引消费者和媒体的注意力,让媒体关注并报道结果,把自己变成可读的新闻炒作。对于爱看热闹的人来说,反对的声音越强烈,就越热情。差异化的心理感应,让读者在不知不觉中对炒作有了一个完整的认识。结果不置可否,炒作意识已经达到。
由于媒体门槛很低,可以获得的流量非常大。越来越多的企业或个人通过自媒体推广自己的公司和产品。这个类似于炒作和营销,就不多说了。有兴趣可以试试一两个自媒体平台。网络炒作一直是运营商常用的方法之一。营销人员需要规划和实施活动,将活动暴露在公众眼前,没有任何门槛地参与其中,通过活动塑造公司的良好形象,有利于企业的长久发展。


最新动态


相关资讯

  • 赵薇开源证券:在严格监管下,可转换
  • 印度和斯里兰卡领导人举行视频会议
  • 你知道如何通过扔掉广告中的营销、
  • 从来不靠炒作,曾经拒绝过苏有朋,
  • 阿娇为了电影砸了眉骨,却被质疑。
  • 传大智胜炒作熄火?在盘中交易中,
  • 广汽集团再次发声a股石墨烯集体爆发
  • 郑融金融:市场继续投机。预计经济复
  • 热朋友圈的氧化钙!是炒作,还是回
  • 哈兰德确实不错,但是这次雷奥拉借

    微信号:tuisho
    全年无休,早9点至晚9点

    复制号码

    跳转微信

    ×


    靓号
    此号仅服务老客户
    新客户请联系微信

    ×