数据科学家最需要的技能盘点

而不是手工搜索。

事实证明，LinkedIn的爬取要困难得多，因为查看工作的列表的准确数字需要身份验证。我决定使用Selenium进行无头浏览。2019年9月，美国最高法院对LinkedIn做出了判决，允许其数据被爬取。尽管如此，在几次抓取尝试后，还是无法访问账户，这个问题可能源于刷新率限制。

不管怎么说，微软拥有LinkedIn，Randstad Holding拥有Monster, Recruit Holdings拥有Indeed和SimplyHired。

无论如何，LinkedIn的数据可能无法提供从去年到今年的苹果公司职位对比。今年夏天，LinkedIn的一些技术职位搜索词每周都会出现大幅波动。这可能是由于他们试图通过使用自然语言处理来衡量搜索目的，因而对他们的搜索结果算法进行了实验。相比之下，另外三个搜索网站在过去两年中出现的“数据科学家”相关职位列表数量则相对接近。

基于这些原因，LinkedIn被排除在本文2019年和2018年的分析之外。

对于每个工作搜索网站，我们计算了该网站中出现的每个关键词在所有数据科学家工作列表中所占的百分比。然后，在三个站点上为每个关键字取这些百分比的平均值。

同时手动调查了新的搜索词以及那些看起来很有前途的词。在2019年，没有新的搜索词达到占全体5%的占有水平，这是下述结果中使用的截断指标。

PyTorch职位需求翻番

我们采用四种方法来查看每个关键字的结果：

• 方法1：对于每个求职网站，在每个年度用包含关键词的列表数量除以包含data scientist的搜索词总数。然后取三个网站的平均值。
• 方法2：看看2018年至2019年这些列表的平均比例变化的绝对值。
• 方法3：看看2018年至2019年这些列表的平均比例变化的相对百分比。

在完成上面的第一个步骤之后，计算每个关键字相对于该年度其他关键字的排名，然后计算每一年的排名变化。

（编辑：江门站长网）

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