大多数数据科学家计划在2020年退出，妇女在数据会议中听到

今天普遍存在伦敦数据（WID）英国会议上的研究表明，由于缺乏管理支持，大多数数据科学家准备继续前进。

WID会议组织者和咨询公司DataTech Analytics和Mango Solutions在2019年10月的在线调查中探险了907个英国数据科学专业人员。481是女性（53％）。

结果表明，超过一半的受访者计划明年改变工作。当被问及他们面临的最大职业困难是什么时，超过四分之一（29％）引用了管理人员和领导人的缺乏支持，近一半（44％）说官僚机构是一种障碍，而28％的人抱怨缺乏进入执行数据科学的合适工具。

WID的联合创始人Roisin McCarthy在一份声明中表示：“我们正在询问我们的成员和更广泛的商业界，帮助我们揭开数据科学的看法，以解决技能差距和吸引到更广泛的专业部分的技能差距和吸引力。数据驱动的组织具有巨大的机会吸引和招募合适的人才，增长了一个蓬勃发展，挑战和利润的数据科学界。“

调查显示，数据科学家平均支出两年半的角色，但56％的受访者表示他们将在2020年寻求一项新工作。

在研究中，危机感明显 - 没有内部科学社区占主导地位，51％的管理级别表示友好组织是提供业务价值的障碍。

同样的经理表示技能短缺是一个真正的问题，86％的人表示困难雇用数据科学家人才，69％的计划通过追随堵塞堵塞差距。

其他最近的研究 - 旅游预订平台训练线 - 发现约有60％的受访者预计2020年的妇女进入技术角色。该研究还表明了脚，67％的人在明年计划搬迁工作。

近90％的受访者表示，一个品牌的目的，以及公司的道德，会考虑到他们接下来选择的地方。年轻人之间的情绪强劲，40％的人在下一个角色中寻求为环保品牌工作。

在WID调查中，机器学习（57％），大数据存储和数据库技术（44％）和数据分析技术（44％）被揭示为涉及磨练其技能的前三个领域。

富国富普（芒果首席数据科学家和联合创始人）表示：“由于数据科学的动态和创作性质，创建了一个具有分析和”软“商业技能的最佳混合的数据科学团队成本高昂且复杂。资源稀缺，围绕现有的分析技能和职位描述缺乏共同的理解。

“随着越来越多的组织拥抱数据驱动的转型，从来没有更迫切需要跨越各个部门和部门的上升和资源数据科学团队。数据科学应被视为一项团队运动，每个成员的综合技能有助于成功。

“如果组织不能雇用人们所需的所有技能，我会敦促他们看看内部存在的技能，并创建一个互补技能的人团队。这样，作为集体团队，公司可以为驾驶数据驱动的转型创造坚实的基础。“