#TokyoWebmining #35 O'reillyの2013年の年収調査について発表しました

A survey of 2013 data science salary survey” from show you

英語だと読めないorお前の英語が間違ってて理解できないって場合は連絡ください。

日本語でスライド作ります。

 

4/26 追記：

Tokyo Webminingのメンバーに対して、Tool使用率を採ってみました。

ただしExcelならツールをデータ集計に使ってるか、Hadoopならコマンドを叩いてるだけかメンテしてるかなどの区別をしていないので注意してください。

 

member: Japanese, Tokyo, almost people are analyst, enginner, or researcher. Maybe there is a few people belonging Hadoop developer.

用途はっきりしてないのでExcelは全員使ってるって結果になります。軽い計算でも使いそうですが・・

R, pythonは(予想外に)高いですが、Hadoopが低く、SAS/SPSS, JavaScriptが多い感じです。Hadoop使い手はHadoopハッカソンとかに多く、Webminingへの参加率が低いのだと考えてます。

追記2:

スライド後半の、年収レンジと平均の出し方の質問を受けましたので書いときます。

1. http://www.indeed.com/ (US), http://jp.indeed.com/ (JP)にアクセス
2. what (US), キーワード(JP) に、HadoopとかHiveとか入力する
3. where(US), 勤務地(JP)に、働く場所を入れる。USなら"San Francisco Bay Area, CA", JPなら"東京"
4. すると以下の様な画面が出るので、画面左下赤枠部分を見る。すると年収レンジと件数が出る。

   

5. 今回は(年収レンジxそのレンジの件数)/全件数で期待値を出しています。
6. 余談ですがHadoop, 大阪とか入れるとほとんど出ません。。