🖋TK's 코멘트 GeekNews에서 잘 정리한 내용 그대로 공유해봅니다. 팀사이즈, 시간사용, 시스템, 사용 언어 등 조사 결과들이 흥미로운데, 특히 데이터 사이언티스트들의 사용 시간이 눈에 띕

🖋TK's 코멘트 GeekNews에서 잘 정리한 내용 그대로 공유해봅니다. 팀사이즈, 시간사용, 시스템, 사용 언어 등 조사 결과들이 흥미로운데, 특히 데이터 사이언티스트들의 사용 시간이 눈에 띕니다. 생각보다 많은 시간을 보고&프리젠테이션 및 데이터 시각화에 쓰고 있네요(보고 & 프리젠테이션 17%, 데이터 시각화 15%). 회사 내부에서 많은 사람들이 편하게 데이터를 쓸 수 있는 부분에 시간 투여가 많은 것일 수도 있는데, 그 시간을 줄일 방법을 고민해야 할 것 같습니다. ▽▽원문링크▽▽ https://news.hada.io/topic?id=4706 - 데이터 사이언스 분야가 어떻게 성장하고 있는지를 조사한 보고서 ㅤ→ 회사 및 교육기관 들이 채택하는 트렌드를 통해서 학생들이 미래에 뭘 준비해야 할까? - Anaconda.org 가 140개국, 4299명 대상 온라인 조사 - 남 72%, 여 23% - 25~40세 50%, 18~24세 24%, 41~56세 18% - 학사 34%, 석사 24%, 박사 10%, 고교수준 13% - 학생 27%, 비즈니스 분석가 11%, 데이터 사이언티스트 11%, 교수/연구자 9%, 데이터 엔지니어 7%, 개발자 6% - 관리자 레벨 26%, 시니어 25%, 엔트리 15%, 이사급 10%, 수석급 8%, 오너/경영진/C레벨 8%, VP 5% - COVID-19가 데이터 사이언스 투자에 끼친 영향 : 감소 37%, 증가 26%, 유지 24% - 팀 사이즈 ㅤ→ 솔로 19% ㅤ→ 6~10명 44% ㅤ→ 1~5명 29% ㅤ→ 11-20명 17% ㅤ→ 20명 이상 10% - 조직내에서 자신의 팀 : IT 23%, 연구개발 16%, 선행 데이터 사이언스 8%, 운영 8%, 재무 6% - 데이터 사이언티스트의 시간 사용 : 데이터 준비 22%, 데이터 클렌징 17%, 보고 & 프리젠테이션 17%, 데이터 시각화 15%, 모델 선정 12%, 모델 훈련 12%, 모델 배포 11% - 데이터 모델이 프로덕션에 도입 못되게 막는 것들 ㅤ→ 27% : IT 보안 표준 준수 ㅤ→ 24% : Python/R로된 모델을 다른 언어로 재코딩 ㅤ→ 23% : 디펜던시와 환경 관리 ㅤ→ 24% : 다른 언어로된 모델을 Python/R로 재코딩 - 데이터 사이언스용 시스템 구입시 주 고려 사항 ㅤ→ CPU/GPU 성능 60% ㅤ→ 메모리 46% ㅤ→ IT 부서의 승인 45% ㅤ→ OS 42% ㅤ→ 제조사의 고객 지원 평판 40% ㅤ→ 브랜드 32% - 조직에서의 오픈소스 사용 : 허용 87%, 불가 7% - 오픈소스 사용 권장 : Yes 65%, No 21% - 팀이 오픈소스 사용에 기여하게 어떻게 지원하는 가 ㅤ→ 오픈소스 프로젝트 기여하는데 시간을 별도로 부여 46% ㅤ→ 오픈소스 프로젝트 개발에 별도로 펀딩 54% ㅤ→ 오픈소스 프로젝트에만 참여하는 팀 멤버가 있음 41% 언어 사용 여부 (Always, Frequently, Somtimes, Rarely, Never) ㅤ→ Python : 항상 34%, 종종 29%, 때때로 22%, 가끔 11%, 전혀 4% ㅤ→ SQL : 항상 15%, 종종 20%, 때때로 27%, 가끔 16%, 전혀 22% ㅤ→ R : 항상 10%, 종종 17%, 때때로 25%, 가끔 18%, 전혀 30% - 32%의 응답자가 6-12개월 안에 새로운 Job을 찾을 예정