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数据科学. Data Science.

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发布于 2019/12/04 08:36
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Python vs R和最高薪水:数据科学领域的热门趋势 一份新报告显示了数据科学工作的薪资水平和编程语言的趋势。

史蒂夫·兰格 由史蒂夫游侠 | 2019年6月19日-12:03 GMT(20:03 GMT + 08:00) | 主题:企业软件

随着公司寻求扩大对数据分析的使用,对数据科学专家的需求持续增长,需求最大的员工转移工作以大幅度提高工资。

技术共和国备忘单 如何成为一名开发人员:薪水,技能和最佳学习语言 根据技术招聘公司Harnham的数据,入门级数据科学家现在可以预期在伦敦赚取45,000英镑,在伦敦以外地区赚取34,000英镑,而最高级的董事级别数据科学家可以预期在伦敦赚取平均140,000英镑。资本-尽管要达到这个资历水平需要花10到15年的时间。最近发表的其他研究表明,对于某些IT工作者而言,一旦考虑到生活成本,在伦敦以外的地方工作可能是更好的选择。

SEE: Python吞噬着世界:一个开发人员的副项目如何成为地球上最热门的编程语言(封面故事PDF) (TechRepublic)

定量分析师的薪水略高-入门级职位的薪资为55,000英镑,首都的薪资为155,000英镑。机器学习工程师可以期望获得与数据科学家相同的收入。这家招聘公司表示,公司的多元化已经大大增加了他们的团队,并雇用了特定的角色来专注于深度学习,计算机视觉和自然语言处理。

也许是由于需求如此之高,数据科学专家倾向于在该行业中任职时间最短(不到三年),并且在搬家时也获得了最大的涨幅-涨幅达23%。最重要的是,他们获得了22%的奖金(这个数字被金融部门的巨额奖金夸大了)。

harnham.png 图片:哈勒姆 Harnham表示,Python现在是数据科学中使用的顶级编程语言,“其中R排名第二。” 其余排名前五的数据科学技术是SQL,AWS和Spark。

员工更有可能在最长的时间内(仅三年多)留在大数据项目的更广泛的技术角色中,例如软件工程,数据治理,DevOps。

在这些角色中,前五项技术包括SQL,Python,Tableau,AWS和Spark。入门级DevOps员工在伦敦的期望价为34,000英镑,在外部的期望为28,000英镑,在主管级别分别达到110,000英镑和106,000英镑。

大数据和数据工程专家是该组中收入最高的,起初的平均基本薪资为42,000英镑,担任技术主管的平均基本薪资升至99,000英镑,如果留在首都,则为董事级别的薪资为125,000英镑。当他们搬家时,他们通常薪水会增加17%。

Salesforce:为什么我们在Einstein Analytics中放弃了Google的Go语言Python Salesforce解释了为什么Google的Go编程语言比Einstein Analytics的Python和C更适合。

连东 由利亚姆东 | 2019年10月8日-GMT 12:13(20:13 GMT + 08:00) | 主题:企业软件

Salesforce最近斥资157亿美元收购了分析公司Tableau,以增强自己的爱因斯坦分析平台。显然,Salesforce认为分析对其未来至关重要。

开发者 对开发人员来说是个好消息:CLI又回来了 Windows 10 1909:开发人员需要知道什么?微软说不多 Qualtrics扩展开发人员平台,添加集成合作伙伴 通过体育向孩子们介绍STEAM(ZDNet YouTube) 2019年最佳Web托管提供商(CNET) 如何获得开发人员的工作(TechRepublic) 但是在公司于2017年推出爱因斯坦分析(Einstein Analytics)之前,它对后端进行了全面改革,并几乎完全使用Google流行的Go或“ Golang”编程语言对其进行了重建。

SEE: 六种按需编程语言:入门(免费PDF)

根据Salesforce首席架构师Guillaume Le Stum的说法,在Salesforce推出Einstein Analytics之前,最终成为Einstein Analytics的查询引擎和数据集创建工具都是用C语言编写的“性能”和Python包装器,该包装器提供了诸如解析查询的功能以及REST API服务器。

Le Stum在Stack Overflow上的一篇文章中解释说: “从本质上讲,该产品具有两全其美的优势。”

“ Python非常适合快速编写更高级别的应用程序,但并不总是能够提供企业级所需的高性能。C可以创建高性能的可执行文件,但是添加功能会花费更多时间。”

当然,Python在开发人员中非常受欢迎,其中包括Netflix的工程师,他们在其庞大的流式基础结构的每个部分中都使用Python。

但是在发布之前,Le Stum说,Einstein Analytics的勇气开始显示性能下降,因为不属于核心查询引擎的任何新功能都已加载到Python包装器中。

因此,尽管Salesforce可以使用Python快速开发和部署功能,但最终该方法使它变慢了。

Le Stum解释说:“ Python不能很好地执行多线程,因此,要求包装程序执行的越多,它的执行效果就越差。”

另一方面,Go是为适合Google生产系统的大型应用程序而构建的,因此Salesforce决定将Einstein Analytics从混合C-Python应用程序转变为完全Go应用程序。

尽管有一些优点,Le Stum还指出了使用Python的另外两个缺点。

他写道:“首先,Python使用松散类型,这对于一个快速开发新想法并将其投入生产的小型团队非常有用,但对于某些客户为此付出数百万美元的企业级应用程序而言,效果不佳。”

“第二,由于部署正确的Python库,版本和文件将变得很繁琐,因此我们预见到了巨大的依赖梦night。因此,在2014年,我们决定将Python包装器移植到Go。”

请参阅:微软:我们希望您免费学习Python编程语言。

Le Stum表示,Go的优势包括其内置工具,快速的编译时间和部署,轻松的故障排除以及使代码易于理解的方式。

他解释说:“在Python中,您可以编写几乎是数学的超级优雅的列表理解和漂亮的代码。但是,如果您不编写代码,那么优雅就可能以可读性为代价。”工程师花费比编写代码更多的时间来阅读代码。

与查询引擎的C相比,该小组仍然对Go的性能存在疑问。但是,用Go编写的概念证明使他们能够继续进行下去,并且Einstein Analytics的Go版本在2018年全面上市。

Go的一大优势是Go的跨平台功能使移植代码变得容易。

Le Stum指出:“如果我们需要在移动应用程序中使用任何这些代码,则可以将其交叉编译到iOS或Android,并且可以正常工作。”

不是用Go构建的Einstein Analytics的唯一部分是用Java编写的集群管理器。

更新:Salesforce已要求ZDNet指出该公司原始Stack Overflow部分中的错误。虽然Salesforce确实确实将Einstein Analytics查询引擎从C-Python混合语言移植到Go,但Einstein Analytics还是基于Go和Java之外的其他语言构建的,尽管Salesforce拒绝透露这些其他语言的含义。

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