php怎么统计百分比，如何提高大学生面试成功率？
年轻人们狠下心来决心跳槽，好不容易把简历改的像模像样，可最后还是因为面试没过，导致前功尽弃。
于是，他们问我，面试到底有没有技巧，能够提升面试成功率？
答案当然是有，而且绝对的职场面试秘诀。
面试时间尽量往前移，不可拖很多年轻人都是在职内跳槽，骑驴找马本身就压力比较大，一来要防止领导发觉自己在找工作，二来并不太容易请到假。
于是每天有了面试电话，他们的第一反应就是拖。比如有些人把面试时间拖到半个月之后，想着半个月时间内还有其他面试，到时候统一安排到同一时间，便于请假和避免被发现的风险。
殊不知，面试讲究的就是抢占先机，你可以耗得起时间，但公司还等着尽快招到人，尽快让人把岗位职责担当起来。
等你觉得时间合适了，准备去面试了，也许岗位的offer早就发给其他人了，你不过只是面试的陪练罢了，或者直接被取消了面试资格。
所以，面试不可拖延，在能够保证的时间内，尽快去面试。
面试前了解公司背景截止收到面试电话到正式参加面试，你身上所有的硬件（学历、工作年限、工作经验等）已经无法改变，而专业技能无法在短时间有所提升，唯一能做的就是了解面试公司到底是何方神圣。
假如你面试的是华为、阿里巴巴等知名公司，面试中问到对公司的印象，好歹能说几句任正非和马云的经典名言，聊起狼性文化和最后悔创立了阿里巴巴也能说了一二三四。
假如面试的是不太知名的公司，面试官问起对公司有何了解，你要是卡壳在公司是做什么，那就那就太不应该了。
所以面试前最好网上了解下公司主营业务、行业内的知名度、企业文化、公司董事长等等，一旦问起来，你好歹能够侃侃而谈说上几句，绝对会大大增加面试官对你的印象。
就好像面试官会提前熟悉你的简历，你至少对公司有所熟悉，做到对面试公司基本的认知和基本的尊重。
熟悉你的简历，做到有问有答比方说，面试官看到你的简历上写着有过某项目经验，让你稍微介绍下项目和个人在其中负责的内容。
而有些人甚至用迷茫眼神看着面试官，内心独白是:确定是我的简历上面的内容吗？
如此一来，面试官会对简历上的内容有了造假的怀疑。 其实并不是你没做过这个项目，而是真的忘记了。
很多人只会在跳槽前把现有工作经历往上填，而之前简历上的内容没删没看没注意，直接把简历投了出去，有的甚至是三五年前的工作内容了，不忘记才怪。
面试前一两天，最好每天抽点时间认认真真看看简历上到底写的是什么，忘记的内容想一想，模糊的内容记清楚点，要做到有问有答，而不是吞吞吐吐、模糊不清。
主动透漏，你会很稳定的待下去年轻人都喜欢跳槽，或许薪资问题，或者个人问题，或者领导问题，只要想跳槽，就能够找到千万条离开的理由。
而站在公司角度来看，从确认空缺岗位，到完成招聘，到入职培训，期间需要花费巨大的精力和金钱。
对于公司来说，考察员工的稳定性尤为重要。 换句话说，你的稳定性能够在面试中加分。
所以有意无意的需要给面试官透露出，你来到这家公司是带着稳定发展的目的，不会随随便便跳槽。
比如面试官问你为何想来我们公司？你的回答除了说公司平台好、发展不错、个人发挥空间大之类恭维的话之外，还可以说离家近、离爱人/女朋友公司近之类的话，即便不是真的。
这样从主观上就拉进了你和公司的距离，若是两位候选人评分差不多的情况下，绝对优先录取你。
最终boss，搞定面试官面试的终极目标就是搞定面试官。
曾经见过一位候选人，由于管理理念和面试官相符，从基础员工的管理，到中层主管的管理，侃侃而谈了三个多小时，甚至最后二人在会议室抽着烟、聊着天。 不录取他，能录取谁呢？
假如面试的技术岗位，能说十分留三分不说，不能一张口就是上知天文下知地理，说起其他人或者公司，总是一副高高在上的表情，这是面试大忌。
面试你的人通常是部门领导，你越是表达自己有多能，他们越担心日后被你取代。 所以能说十分留三分不说。
假如面对的是公司中高层领导，别捡些芝麻绿豆的事，要说就谈谈未来的方向和规划，往大的层面去考虑。
站到中高层角度来看，他们不会在意小事，所以你要懂得聊天，懂得找面试官擅长的方面去聊。
从毕业到现在，大大小小面试不下几十场，从没有失手过，面试无非就是这么几点。
年终总结怎么写领导才认可？
想要写出一份领导认可的年终总结？看这篇就够了😎
这里，小编总结了一个年终总结“黄金内容框架”：今年的工作总结（亮点）+问题的改善+明年的规划展望。从图表分析、数据展示、亮点包装三个维度，讲讲年终总结里「工作亮点」的写作套路。
一定收藏起来哦，不然刷着刷着就不见了~
套路1：如果没亮点，那就“造”亮点有的人一年下来，要数据没数据、要亮点没亮点，这时即使真的“一无所有”，也必须想办法找出“局部”亮点。
（1）同样的业绩，改变下表达方式
比如，你今年业绩增长了50%，但同行都是100%，这么说就没啥亮点的了。
你可以这样说：在某某细分赛道，我做到了全行业首创....然后再以结构化的思路来进行辩证，四两拨千斤，瞬间将“业绩”放大N倍！
（2）“开源”无能，就重点讲“节流”
工作汇报中领导最想看到的无非两点：要么开源，要么节流。
如果业绩不好，那就说说你为公司节约了多少成本，也可以变相突出自己时刻为公司考虑，工作主动。这样，就把年终总结和领导关心的问题强挂钩了，至少说明你的存在还是有价值的。
（3）同样的数据，在图表上“动手脚”
如果你的工作业绩三年来变化不是很大，也许在坐标轴上“动下手脚”，业绩亮点自然就有了！
套路2：要懂得善用数据做总结（1）能用数据描述的内容就尽量用数据描述。如用户数为××个，同比增长×%等。
（2）千万不要干巴巴地说数字，要把数字转化成更具感知的利益。比如，如果你直接和领导说你的文章阅读量100w+,领导可能无感；但你如果说：100万的阅读量是什么概念呢？这相当于全国至少xx人看了这篇文章。这样，领导顿时脑子里就有画面了，心想这小子干的真不错。
（3）类似“还不错”、“挺快的进步”这样的模糊描述要全部取缔。
那么重点来了，具体的亮点数据从哪而来呢？
以我的经验，概括来说就是：横向比（内部对手、外部对手、行业标准）和纵向比（和年初目标比，和去年比）。
（1）和年初目标比：比如，今年完成年度目标计划的120%，超额完成年度任务目标。
（2）和去年比：同比去年的完成情况，增加了多少，增长率如何。如：同比去年销售额增长 50%。
（3）和内部对手比：比如一个销售团队里有很多销售，你可以展示自己的排名情况；如果你是管理者，还可以展示公司各大区域之间，自己所在的区域销售团队排名情况。
（4）和外部竞争对手比：比如和竞争对手比，当地市场销售份额占比多少，比对手高出了多少。
（5）和行业标准比：比如，在同行业微信公众号平均阅读率多少的情况下，我们的阅读率是XX%，高出了xx等。
套路3：图表分析的重要性懂得善用一些对比、比例、趋势等图表，分析今年&去年、A项目B项目等同期、同行的情况，才能让你的业绩亮点更突出。
（1）比如你做的是人力招聘工作，就可以重点从以下关键指标来分析：招聘任务完成情况、招聘质量、招聘各个阶段转化率...
（2）如果你内容运营岗，注册量、粉丝量、阅读量等就是关键指标，你可以通过折线图展示一年来运营平台的数据上涨趋势。
（3）如果你是销售，那么签单额、回款率、续约率是关键指标，业绩目标达成进度领导最为关注...以此类推。
一份好的年终总结，能让一年工作完美收官，给领导留下好印象，甚至会升职加薪！所以，各位一定要认真对待哦～
以上就是小编的全部分享啦！希望大家喜欢！！
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开源软件漏洞数量在过去一年有怎样的变化？
几年前，“开源”还是点点星火，如今已成燎原之势。在过去的2018年，企业都在积极加强自己在开源方面的实力，IBM大手笔340亿美元收购了RedHat，微软75亿美元收购了GitHub。
开源软件蓬勃发展的同时，安全漏洞风险也在增加。SNYK不仅向500多名开源用户和维护人员分发了调查报告，同时也监控了SNYK内部监控和保护的数十万个项目的漏洞数据，并结合外部研究，发布了2019年开源安全状况报告。
首先，我们先来看几个关键性结论：
2017年到2018年，包管理工具索引的开源包数量呈爆炸式增长，其中Maven Central增长了102%，PyPI增长了40%，NPM增长了37%，NuGet增长了26%，RubyGems增长了5.6%。
应用程序的漏洞在短短两年的时间内增加了88%，其中SNYK跟踪的Rhel、Debian和Ubuntu的漏洞数量，2018年是2017年的四倍多。
最受欢迎的默认Docker映像Top 10中的每一个都至少包含30个易受攻击的系统库，其中44%可以通过更新Docker映像来修复已知漏洞。
调查显示，37%的开源开发人员在CI期间不会进行任何的安全测试，54%的开发人员不会进行Docker映像的安全测试，而从漏洞出现在开源包中到漏洞修复的时间可能会超过两年。
调查显示，81%的调查者认为开发人员应该负责开源安全，68%的调查者认为开发人员应承担Docker容器镜像的安全；但只有十分之三的开源维护人员认为自己应该具备较高的安全知识。
开源应用开源软件对现代软件开发产生了深远的影响，并且这种影响力还在每年递增。据GitHub报告称，2018年新用户的注册量超过了之前六年的总和，且平台上创建的新组织和新存储库增加了40%。另外，开源软件同时也推动了语言和平台的发展，影响了行业增长，Forrester报告称，开源软件是业务技术战略的重要组成部分。
前文我们曾提到，科技公司都在大量使用开源，每个编程语言生态系统中都有越来越多的开源库被索引，且有的增长率实现了两位数，甚至是三位数的增长（Maven Central实现了102%的三位数增长。）
开源的使用正走在高速路上，2018年Java包增加了一倍，NPM增加了大约250000个新包。
据Linux基金会报告称，2018年开源贡献者提交了超过310亿行的代码，这些代码一旦要在实际的生产环境中使用，那么拥有、维护和使用此代码的人就必须承担一定的责任，规避风险。
据CVE列表报告显示，2017年总共有14000+个漏洞，打破了CVE一年内报告的漏洞记录，而2018年，漏洞数量继续上升，超过了16000个。
我们在调查中关注了不同生态中不同软件包的下载数量，同时也关注了这些开源软件包如何转化为用户采用。
根据Python注册表显示，PYPI在2018年的下载量超过140亿，相比于2017年报告中的63亿，下载量增加了一倍。从下表中我们可以看到在8月份的时候，下载量出现了激增的情况，这是由于LineHaul（PYPI的统计收集服务）出现故障造成的，该故障导致在8月之前大半的下载量丢失。
另外，开源软件消费也取得了巨大的飞跃，从PYPI中下载python包的数量是原来的两倍，从NPM下载javascript包的数量更是惊人，达到3170亿个。
NPM注册表是整个JavaScript生态系统的核心。在过去的几年中，无论是添加还是下载的软件包数量都稳步增，仅2018年12月的一个月时间就有300多亿次。
而Docker的采用也促进了开源软件的增长，据悉，Docker公司在2018年每两周就有超过10亿个容器下载，截止到目前，数量约有500亿个。仅2018年一年就有超过100万个新的应用程序添加到Docker Hub中。
风险和影响而伴随着软件包数量的增加，是漏洞的增加，前文我们提到了2018年新漏洞数量再创新高，超过16000个。
在GitHub发布的Octoverse报告中，Security成为了最受欢迎的项目集成应用程序。而Gartner的行业分析师在最近的一份应用程序安全报告中也表示企业应该在应用程序生命周期中尽早测试安全性。
开源软件使用的越多，代码中自然就包含了更多其他人的代码，累积的风险就会越大，因为这些代码目前或者是将来可能会包含漏洞。当然，这里的风险并不单单是指代码的安全性，同时也包括了所采用代码的许可以及该代码是否违反了许可证本身。
在接受调查的受访者中，43%至少有20个直接依赖关系，这无疑就需要增强对这些引入库的源码的监控。而事实上，只有三分之一的开发人员可以在一天或更少的时间内解决严重性漏洞。
“企业应定期使用SCA工具来审计包含软件资产（如版本控制和配置管理系统）的存储库，以确保企业开发和使用的软件符合安全和法律标准、规则和法规。另外，应用程序开发人员也可以使用SCA工具来检查他们计划使用的组件。
如今，没有开源依赖的情况下写代码几乎是不可能完成的任务，所以正确跟踪所依赖的库就成为了一个难题。采取何种措施才能既消除漏洞，同时还能保持依赖项之间的兼容性？
NPM、Maven和Ruby中的大多数依赖项都是间接依赖项，由少数明确定义的库请求。在调查中，Snyk扫描了100多万个快照项目，发现间接依赖项中的漏洞占整个漏洞的78%，这说明我们需要进一步增强对依赖树的洞察，并突出脆弱路径的细微差别。
开源维护者的安全状况虽然在大多数开发人员和维护人员都认同在构建产品和编写代码时，安全性是非常重要的，但是对他们而言，在构建开源项目时没有“教科书式”的规则可供他们参考，因此安全标准可能有很大的不同。
在今年的调查中，大部分用户（平均每10个用户中就有6.6个）都将他们的安全技术选择在中等水平，7%的受访者认为目前的安全技术水平较低。
相应的专业知识排名，2019年的排名发生了一些变化，尤其是High和Low，其中High占据了30%，Medium占据了63%，而low占据了7%，而在2017年，High只占了17%，low占了26%。
在调查过程中，我们还发现了维护人员通常都会将时间和经历放在项目的功能性方面，而往往忽视了安全性。
安全审计安全审计作为代码审查的一部分，其中需要双方确保遵循安全代码最佳实践，或者采取另一种方式，即通过运行不同的安全审计变体，如静态或动态应用程序安全测试。
无论是手动审计还是自动审计，它们都是检测和减少应用程序中漏洞的重要组成部分，并且应该在开发阶段尽可能早地定期执行，以降低后期暴露和数据泄露的风险。
去年，有44%的受访者表示他们从未进行过安全审计，而今年，这一数字要低得多，只有26%的用户表示他们没有审计源码。与去年的报告相比，今年重复审计也呈现出了积极的趋势，以季度和年度为单位，有10%的用户会经常的审计代码。
如何判断我是不是胖？
很多胖纸每天都处在与全身肉肉的抗战中
可是明明自己已经很努力了
全身的肉肉为嘛就这么固执呢?
想想减肥真的是好难额
减不下去？
那是因为你还木有了解自己的肥胖类型
木有找到适合自己的减肥方法
赶快来自测体质
找对方法减肥当然更“享瘦”！
一、代谢低下型体质
有一种胖叫代谢低下型肥胖，虽然跟其他人吃一样的热量，但是却因难消化，脂肪不易被燃烧，而造成肥胖。
1
自测方法
吃下的食物难以消化
体温较低、手脚冰凉
难以集中注意力
2
对策
①多摄入富含蛋白质食物
蛋白质是人体所必需的营养素，并且蛋白质水解后的物质有利于调整人体组织液的浓度平衡，有利于水分的代谢，因此日常饮食中注意多食用牛奶、鸡蛋等富含蛋白质的食物。
②多吃助消化食物
代谢低下型体质的人往往吃下的食物难以消化，因此平日里多吃些助消化的蔬菜水果很重要。助消化蔬菜：菠菜、甘蓝、西红柿等；助消化水果：菠萝、猕猴桃、苹果等。
③多喝水加速新陈代谢
水是身体的重要构成部分，是推动人体新陈代谢的基本元素，代谢后的废弃物也需要靠水来携带，排出体外。因此每天最好保持1500-1700毫升的饮水量，不同类型人群的饮水量也会有所不同，比如减肥者和有运动习惯的人都应在这个基础上适量增加饮水量。
④泡澡有助于血液循环
泡澡时，身体进入高于体温的水中，身体机能便会使得皮下血管扩张从而促进血液循环加快，起到促进血液循环的功效。
⑤运动是提升代谢最快速的捷径
如果身体有四小时以上没有活动的话，体内的一种用来控制身体脂肪及胆固醇新陈代谢的酶物质就会停止运作。平时可以多做些跑步、健身房锻炼等运动促进身体代谢，散步时可穿插些小跑练习。
二、水肿型肥胖
这种肥胖体质的人吸收能力差、容易腹泻，身体营养素容易被排出，有害物质却难被排除，久而久之就会形成水肿型肥胖。
1
自测方法
下半身比较“壮硕”
臀部、大腿赘肉难减
易拉肚子、眼睛易浮肿
2
对策
①多吃以下这些利尿消肿食物
薏米
薏米可以促进人体内的血液和水分的新陈代谢作用，具有利尿、消水肿的功效，同时薏米含有丰富的水溶性纤维，帮助降低脂肪，利于减肥。
红豆
红豆富含维生素B1和B2、蛋白质等多种营养素，其中石碱成分可增加肠胃蠕动，减少便秘促进排尿。不仅如此，红豆还是矿物质钾的仓库，能够帮助人体排出多余盐分，具有消除水肿的功效。
花椰菜
花椰菜所富含的维生素C有利于毛细血管的健康，维生素E可促进身体的新陈代谢，有助于减轻水肿症状。并且花椰菜中所含的铁、钼等元素也对消除水肿有好处。
②减少盐的摄入量
盐吃多后体内钠离子增多，会造成水钠储留问题，从而造成水肿。因此在日常饮食中更要注意控制盐的摄入。每天盐的摄入量应控制在6克以内。
③多做慢跑、瑜伽等缓和运动调节身体机能
水肿型肥胖的人适合做些瑜伽、慢跑等比较缓和的运动来改良体质、调节身体机能，从而消除水肿。并且由于水肿型肥胖人群大多腿会比较粗，可多做些瘦腿动作。
三、脂肪型体质
脂肪型肥胖主要是指体内的脂肪容易快速增大，并且大量囤积，造成肥胖。
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自测方法
全身上下都是肥肉
皮肤很软（全身的肉软软的，容易被捏出肥膏形状）
怕热、易累，稍微运动就出汗
2
对策
①饮食这样吃更减脂
如果你是脂肪型体质的胖纸，在饮食上需要以清淡为主，记得控制好主食的量，可以多选择富含碳水化合物的玉米、燕麦、红薯等，千万不要将蛋糕、饼干作为主食，含糖量和升糖指数都很高，会加速脂肪的囤积哦！
在日常饮食中要想减少高热量脂肪的摄入，关键在于控制油的摄入量，菜品要少油，每天烹饪油的摄入量应控制在25-30克。另外，油炸类食物就免了吧。
②戒掉爱吃零食、随性吃等坏习惯
很多胖子都是吃出来的，减不掉全身肉肉的很大一部分原因也是管不住嘴，所以想要减掉全身的肥肉，首先就得戒掉零食不离手，高热量、高脂肪等食物随性吃不忌口的坏习惯。
③选择慢跑、游泳等有氧运动
脂肪型肥胖的胖纸们的一个最大特点就是怕热、易累，稍微一运动就狂汗不止。可是，不运动怎么能够减肥成功？在运动上，这类胖纸们可以选择像慢跑、游泳等运动项目，有氧运动时间需要持续30分钟以上。
谁说胖子只会胖得雷同
胖子也是有不同的肥胖体质的
只有了解自己的肥胖体质
根据体质来减肥
才会瘦得更迅速！
现在你都知道该怎么减了吧！
程序员最讨厌哪种编程语言？
近日，全球著名的 IT 网站 Stack Overflow 根据数百万开发者项目标签的使用频率，发布了一份编程语言的调查报告，试图找出最不受欢迎的编程语言。没想到开发者最想规避的编程语言中，PHP、Objective-C 和 Ruby 等语言纷纷上榜。
说好的 PHP 是世界上最好的语言的呢？
前段时间，小编分享了GitHub2017年度报告，了解到当下最流行的编程语言，那你知晓开发者中最不受欢迎的编程语言吗？
开发者最讨厌的编程语言
1、最不受欢迎的编程语言
在 Stack Overflow 上，开发者可以创建属于自己的“Developer Story”，用来记录项目开发、获得的成就等个人开发经验，相当于简历，待发布之后也可以提升职场机遇。
在创建“Developer Story”时，可以添加喜欢或者不喜欢的语言标签，而本调查报告的数据来源正是基于此。
将该数据作为衡量标准，并以特定的编程语言列表（并非是像 Android 这样的平台或是 JQuery 这样的库）进行筛选。
Stack Overflow 使用 Bayes 方法来预估这些平均值，最终发现开发者中最不受欢迎的语言前三名分别为 Perl、Delphi 和 VBA，紧随其后的是 PHP、Objective-C、Coffee 和 Ruby。
如果此前看过有关 Stack Overflow 的编程语言报告，就会发现，那些很少被标记为不受欢迎的编程语言往往就是使用率快速增长的语言。比如 R、Python、Type、Go 和 Rust 等语言增长率都比较高。
下面我们可以通过比较每种语言的增长与标记“dislike”的百分比进行验证，橙色点表示最不受欢迎的语言。以下我们将统计数据限制在发达国家(如美国、英国、德国和加拿大)。
总体而言，语言的增长率与开发者“dislike”的频率之间有一种关系。被标记为“dislike”标签的编程语言占比在 3% 以上的，使用率越来越少，而最少被标记为“dislike”的 R、Rust、Type 和 Kotlin 语言使用率都在快速上升。
2、那些开发者喜欢及不待见的技术
上述分析仅考虑编程语言，而不是操作系统、平台或库。那什么是开发者最不喜欢的技术？
据调查报告显示，普遍喜欢的技术则包括：机器学习、Git、Python 3.x、HTML5 和 CSS3 。
开发者最不喜欢的技术包括 Internet Explorer、Visual Basic、Flash、COBOL、Fortran 和 Pascal 。
值得强调的是，以上并非是对某一语言的歧视，而仅仅是衡量哪些技术在至少一部分开发人员的使用过程中，是让他们感觉到舒服还是负面的。
3、独立的标签网络
我们可以将所有这些标签组合成一个故事，将其组织成一个网络。在最近的一篇文章中，Julia Silge 展示了如何构建一个技术网络来代表整个软件生态系统。
如果我们根据每个“dislike”标签的对节点进行着色，我们可以了解生态系统的哪些部分比其他标签更具争议性。
通过将“Developer Story”标签放在子生态系统中，我们发现有独立的子系统的集群：微软（以C # 和 .Net 为中心）、PHP（WordPress 和 Drupal 环绕），和移动开发（特别是 Objective-C）。
操作系统的集群内（右下），我们可以看到，系统如 OSX 和 Windows 被标记为“dislike”，但标签如 Linux、Ubuntu 和 Unix 却并非如此。
4、技术型的竞争之路
有意思的是，数据还体现了行业中存在的技术型竞争关系，像是 Linux 、OSX vs Windows，Git vs SVN，vim vs emacs ，React vs Angular 等。开发人员通常不愿意使用他们认为过时的东西，建议用更现代的技术来取代。
以上并不表示直接的因果关系，标签不被程序员使用，导致它们被放弃。一种可能性是，如果人们感觉到语言已经越来越受欢迎，就会很乐意公开表达自己的喜欢与不喜欢；另一种原因就是与时俱进，以新的更新替换旧而复杂的编程语言。
Python 成为数据科学家首选语言
数据平台 Kaggle 近日发布了 2017 机器学习及数据科学调查报告，这也是 Kaggle 首次进行全行业调查。
该调查收集了1.6万多问卷，问卷内容包括在机器学习行业中最火的编程语言，以及如何更好的入门数据开发等。
下面就是其中一部分调查结果，如：
Python 是最常用的工具， R 语言用户的忠诚度更高。
数据科学家的年龄平均在30岁左右，但这种平均年龄在不同国家之间有所不同。例如，来自印度的平均受访者年龄比澳大利亚的平均受访者年龄年轻9岁。
获得了硕士学位的受访者占比最多，但那些收入超过 150K + 的，大部分获得博士学位。
以下就是 Kaggle 报告内容：
1、 年龄
本次调查对象的平均年龄在 30 岁左右。当然，不同国家之间的数值会有所不同。例如，日本的机器学习从业者的年龄中位数为 33 岁。
全球全职工作者占比为 65.7%，中国为 53%， 其中，白俄罗斯的占比最高，全职工作者占比达到 75.5%。
2、学历
正常情况下，在数据科学工作中，获得硕士学位的人数比例最高。但那些收入高于 150K+ 的人大部分取得博士学位。拥有硕士学位的开发者，年薪约 5.5 万美元。
3、全职薪资（年薪）
尽管在调查中发现，对于受访者来说，“薪酬福利”的重要性不及“专业发展的机会”，但如果能了解到自己行业中的普遍薪资情况也是不错的。调查发现，在美国，机器学习工程师的薪资是最高的。
在全球范围内，机器学习工程师的薪资中位数是 55,441 美元，不过由于很多人没有全职工作（收入为 0），所以这一数值还是存在一定误差。
4、最常使用的数据科学方法
Logistic 回归是除了军事和国安领域外，最常用的数据科学研究方法。它在军事和国防安全领域以及神经网络领域使用更为广泛。
5、工作中最常使用什么工具?
Python 是数据科学家们最常用的语言，不过仍然有很大一部分数据科学家忠诚于 R 语言。
6、最常使用的数据类型
关系型数据是开发者在工作中最常用的数据类型，因为大多数产业工程师都较青睐关系型数据。而学术研究者和国防安全产业则更青睐于文本和图像。
Dirty Data （脏数据）是从业者遇到的最大障碍。数据科学家一般最常见的困扰就是需要对数据进行大量的预处理工程。理解不同算法的能力不足也是困扰数据工作者的一大障碍。此外，缺乏一定有效管理和资金支持也是面临的两大外在困境。
Git 是他们最常用的代码共享和托管方式 ，占比有 58.4%。但大公司的开发者更倾向于将代码保留在本地，通过电子邮件的方式来共享代码。而初创公司为了追求便捷可能更青睐于云共享。
当你进入一个新的职业生涯时，了解别人成功的秘诀可以让你少走很多弯路。以下是数据科学行业的前辈给出的几条最有用的建议，希望对想要进入这个行业的人有一定帮助：
7、入门数据科学最推荐先学哪门语言？
每个数据科学家都坚信自己选择的语言是正确的。比如完全使用 Python 或 R 的人，他们分别最先推荐学习的语言分别为 Python 和 R。但是，同时使用 R 和Python的人中，推荐使用 Python 的人数是推荐学习 R 语言的两倍。
8、数据科学学习平台
数据科学是个变化极快的领域，业内人员需要不断更新知识体系，才可以在业内保持一定地位，不被时代淘汰。Stack Overflow Q&A、Conferences 和 Podcasts 是已从业者经常使用的学习平台。
9、开源数据获取平台
没有数据就没有数据科学。当谈到学习数据科学时，知道如何找到开放数据集用于实践项目是相当重要的。dataset aggregators 正发展为数据科学社区成员中最频繁使用的工具，排行第二的是谷歌搜索。
说到找工作，更多的人可能是到指定技术方向的招聘网站上找，但是根据多年数据科学领域工作经验的前辈们，直接联系招聘者或通过自己的人际圈进入这个领域才是他们的首选。（注意：该报告包含多个国家的数据，可能存在收集不够全面的情况，仅供参考。）
Python 的 14 张思维导图
最后给大家分享 Python 的 14 张思维导图（微信后台回复关键词“Python”下载），结合这些思维导图主要参考的资料，分享一下大神们的学习体验，一方面可供初学者参考，另一方面，也便于大家结合思维导图深入学习、理解、思考。
1、总览
2、基础知识
3、数据类型
4、序列
5、字符串
6、列表 & 元组
7、字典 & 集合
8、条件 & 循环
9、文件对象
10、错误 & 异常
11、函数
12、模块
13、面向对象编程