前言
Anaconda最近發布了一篇名為《State of Data Science 2021》的發展報告，該報告主要從資料科學這個領域的發展狀況、商業環境和學識訓構對資料科學的看法，以及學生對未來的規劃等這些論點進行研究，同時也分析了來自 4200 多份個人調查問卷的回復結果，
大流行對資料科學的影響
當下COVID-19（新冠肺炎）形勢依舊嚴峻的情況下，可能會對資料科學的投資狀況產生重大影響，資料顯示26% 的人認為增加了投資，24% 的人表示投資持平，而37%的人則認為有所下降，
COVID-19 具有涓滴效應，幾乎影響到每個行業——從醫療保健到政府、金融機構等等；他們都需要找到對資料快速采取行動的方法，并找到新問題的解決方案，此外，當被問及他們的角色在業務決策中的參與程度時，14% 的受訪者表示“所有”決策都依賴于他們或他們的團隊解釋的洞察力，39% 的人表示“許多”業務決策依賴于他們，雖然仍然需要努力確保我們將資料科學家納入其中，但看到他們的價值在組織中得到認可還是令人鼓舞的，這可能就是該領域避免投資急劇減少的原因，
Python的流行程度
從問卷結果來看，有63% 的受訪者表示，他們經常使用 Python，這使得它成為今年調查中最受歡迎的語言，此外，71% 的教育作業者在教授 Python，88% 的學生報告在準備進入資料科學領域時學習Python，對于世界各地的資料科學家、研究人員、學生和專業人士來說，Python 正在成為越來越受歡迎的編程語言，
根據Anaconda的報告顯示當下機器編程語言使用情況：排名第一的是 Python ，剩下的排名順序是SQL、R、JavaScript、HTML/CSS、Java、Bash/Shell、C/C++、C·、Typescript、PHP、Rust、Julia 和 Go 等編程語言，
自動化對資料科學的影響
從如今的各類新聞報道來看，大部分人似乎都認為自動化正在慢慢取代人工操作，根這次調查結果顯示，自動化在資料科學領域受到越來越多的歡迎，并沒有被視為競爭對手，而是被看做從業者的補充工具，
很多作業者被問及如何看待資料科學中的自動化工具時，55% 的受訪者希望看到資料科學中涌現更多的自動化工具，而只有 4% 的受訪者關注自動化工具將如何影響資料科學，
企業對開源專案的意見
Anaconda的報告還提出一個問題，企業是否鼓勵資料科學從業者為開源專案做出貢獻？
雖然使用和貢獻開源軟體（Python / R ，如 Pandas,，NumPy 等）不僅可以提高企業或者組織的創新能力，也可以節省企業大量的時間和資源，但是65%受訪者表示，他們的企業正在授權他們通過增加開源專案開發的資金來為開源做出貢獻，但也有 21% 的受訪者表示，受 COVID-19（新冠肺炎） 或者其他因素影響，企業對開源的資金投入正在減少，
結語
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