KDnuggets：未来4至10年内对数据科学家的需求将开始减少

根据近1200份投票的统计结果显示，KDnuggets的读者认为对数据科学家/机器学习专家的需求将在未来4至10年内开始减少。最常见的一种回答是4-6年，中值是8-9年。

KDnuggets问卷：对数据科学家/机器学习专家的需求何时会开始衰减?

这是一张很重要也很有意思的图表，看完之后我的想法如下……

注意：需求下降的起始点紧随着需求高峰，所以我们需要交换着使用这两个术语。

在2012年被誉为“21世纪最性感的工作”之后，市场对于数据科学家的需求开始迅速增长。这一需求的填补体现在两个方面：

教育：很多大学及其他教育平台(例如Coursera,、edX和Udemy)开始增加提供数据科学与机器语言的教育。

自动化：如同DataRobot这样的公司提供“自动化数据科学/机器学习”的平台一样，这些平台可以让商业用户自己去建模，或者在某一商业流程中嵌入模型来完全自动化数据科学(比如自动化的广告竞价)。

但目前的需求下面却潜藏着一个巨大的泡沫，这个泡沫很可能在未来的某一个时间点破裂，随后需求开始迅速下降。而且如同其它的泡沫一样，这个泡沫同样难以预测。所以需求高峰期(需求开始下降的点)出现在未来4-9年，是一个很合理的假设。但是，这并不意味着数据科学家会失业，这只是让这种工作变得常规化，使薪资水平变得平稳下来，如同互联网发展初期，网页开发者是一个炙手可热的工作，现在却成了一个稀疏平常的工作了。

问卷也调查了受访者在数据科学和机器学习方面的相关经验，以及他们所属的社会群体(产业界/学生/科研/政府/其他)。

问卷受访者在数据科学/机器学习方面的经历及其所属社会群体

从图中我们可以看到：60%的受访者有2年以内的相关经历，62%的被调查者来自产业界，19.5%是学生，9.2%是科研人员，4.5%来自政府及公益组织。

在检验高峰需求的预测与受访者经验、所属社会群体的关系时，我得到了惊人的相似曲线。一个高峰期是在未来4-6年和7-10年，另一个小一些的高峰出现在25年及以后。为了简单理解这个图表，我将曲线分组为“小于1年经验”，“1-2年的经验”和“2-4年的经验”，无论哪种情况，这些曲线看起来都非常相似。

对数据科学家/机器学习的高峰需求vs.受访者在数据科学/机器学习领域的相关经验

让我们把那些“预测对数据科学家的需求在25年后开始衰减”的人称为乐观主义者，而将另一部分人归类为悲观主义者吧!

我们发现，经验最多的(16年以上)这一群体占据了乐观主义者的绝大多数，而且这一群体有超过35%的人认为需求在25年之后才会逐渐减缓。

接下来，让我们看看预测高峰需求曲线与受访者所属社会群体的关系。

数据科学家/机器学习专家的高峰需求预测vs社会群体

再一次，我们出乎意料地发现：这些曲线都很相似。

其中，学生是所有群体里最乐观的，政府工作人员是最悲观的，产业界人士居于其中。

最后，我们看一下不同区域的分布。各地区参与者包括：

US/Canada, 40%

Europe, 33%

Asia, 16%

other, 11%

美国/加拿大 40%

欧洲 33%

亚洲 16%

其他 11%

对数据科学家/机器学习专家的高峰需求vs地域

这一次，我们又双叒叕发现曲线依然十分相似。而一个显著的差异是：美国/加拿大的受访者相比其他区域的受访者更乐观，他们最多的选择是认为需求将在未来7-10年内饱和，而其他区域则认为是4-6年。在所有区域里面，认为25年甚至更久的受访者百分比为(18.3%-19.8%)，这也是让人难以置信的相似。

如何解释这样及其相似的分布?

有一种假设是，乐观主义或者悲观主义是天生的，这会影响到他们做预测的结果。所以当我们想对“社会趋势”做预测的时候，由于这种主题的问题不能通过物理事实测量，更多的只是取决于人们的想法和直觉。所以问卷设计应该以某种方法来检测乐观主义或者悲观主义特质。

如果这个结论是真的，那么我们可以认为：乐观主义的百分比在各个不同的区域、社会群体的群组里面是相似的，而且这个相似不会随着经验发生变化。