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大多数数据科学家在高级机器学习领域和技术上缺乏能力
数据科学要求在各种机器学习领域和技术中有效地运用技能。然而，Kaggle最近进行的一项调查显示，只有少数数据专业人员具备高级机器学习技能的能力。大约一半的数据专业人士表示，他们在有监督的机器学习（49％）和逻辑回归（53％）中胜任。深度学习技术是机器学习能力最低的机器学习技能之一：神经网络– GAN（7％）；NN – RNN（15％）和NN – CNN（26％）。
如今，大多数企业（80％）在生产中都具有某种形式的人工智能（机器学习，深度学习）。此外，约有三分之一的企业计划在未来36个月内扩大其AI工作。但是谁来领导这些数据科学项目呢？谁来做工作？一些研究人员认为，缺少填补这些职位所需的AI人才。腾讯估计，全球只有30万名AI研究人员和从业人员。ElementAI估计有22
Kaggle于2017年8月对16
机器学习领域的能力
为所有受访者（无论是否雇用）提供了13个机器学习领域的列表，并要求他们指出他们认为自己在哪些领域胜任。数据专业人员胜任的十大机器学习领域是：
监督机器学习（49％）
无监督学习（26％）
时间序列（25％）
自然语言处理（19％）
离群值检测（16％）
计算机视觉（15％）
推荐引擎（14％）
生存分析（8％）
强化学习（6％）
对抗学习（4％）
机器学习技术能力
该调查包括一个针对所有数据专业人员（无论是否雇用）的问题，涉及他们在13种机器学习技术中的能力（您认为自己在哪些机器学习领域中胜任？（选择所有适用的方法）。）哪些数据专家胜任：
逻辑回归（54％）
决策树–随机森林（43％）
支持向量机（32％）
决策树–梯度提升机（31％）
贝叶斯技术（27％）
神经网络– CNN（26％）
合奏方法（22％）
梯度提升（17％）
神经网络– RNN（15％）
隐藏的马尔可夫模型HMM（9％）

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