Time
单个项目时间
| 01 | 02 | 03 |
|---|---|---|
| 收集数据 | 建模 | 产品 |
| 20%-60% | 10%-20% | 5%-15% |
可以从左图清晰地看出，数据科学从业者们在数据收集上花费了大量时间，平均占整个项目时间的40%左右。其次花费时间较多的为建模，选择为20%左右的人数最多。对一个项目来说，面对全局数据进行数据采集，建立模型和分析系统，系统的复用程度往往很高，降低重复投资，可提高效率，是整个项目中至关重要的部分。而用在可视化和阐释观点的时间相对较少，一般来说，仅占整个项目的百分之10左右。
工作时间
总体来说，传统的全职工作者仍占据相当大的比例，总共有10897人，占全体被访者的68.1%。自由职业者有1330人左右，占总体被访者的8.3%左右。已经退休后仍在从事数据科学的人数最少，仅有118人。
skill
如图所示，python和R作为最受欢迎的语言被大量数据科学从业者推荐使用。这两种语言的发展十分令人印象深刻，在较短的时间内显示出非常快速的增长。它们学起来相对容易，并且有广泛的目标模块和社区支持。
在被问及下一年想用的方法是，深度学习的受欢迎程度远远超出了其他方法。其次为神经网络、时间序列分析及贝叶斯方法。
下一年想用的方法（MLMethod Next Year Select）
推荐语言（Language Recommendation）
