Anaconda（专注于数据分析的 Python 发行版创建者）最近发布了一份关于数据科学现状调查结果的报告。该报告总结了来自 133 个郡县的近 3500 名学生、学者和专业人士的回复，内容涵盖受访者人口统计征、工作以及社区趋势等话题。
该报告是在 Anaconda 官方博客上发布的。这项调查从今年 4 月 25 日持续到 5 月 14 日，受访者来自社交媒体、Anaconda 网站和 Anaconda 电子邮件数据库。该调查从人口统计问题开始，然后转到职场话题，包括工作任务、工具以及这项工作的未来。该调查还深入研究了开源软件（OSS）在企业中的应用，特别关注贡献和安全问题。报告得出了多个重要结论，比如业界对数据科学人才短缺的担忧。
据 Anaconda 介绍：
与几年前一样，我们进行了一项调查，收集了社区的人口统计信息，看看社区是如何工作的，并收集了人们对于社区内关注度最高的重大问题和趋势的见解。由于新冠疫情的影响持续存在，逐渐融入了我们的新常态，所以我们决定不在报告中涉及新冠疫情主题，而是把重点放在数据科学、机器学习（ML）和人工智能行业内一些更具操作性的问题上，如开源安全、人才短缺、伦理和偏见等。
本报告分为以下几节。
数据科学的面孔：关于受访者的人口统计数据。
工作中的数据专业人士：关于工作环境的数据。
开源在企业中的应用：对 OSS 的采用和贡献，以及对 OSS“供应链”的担忧。
Python 的普及程度：受访者采用各种编程语言的数据。
数据工作及其未来：关于工作满意度、人才短缺和未来劳动力的数据。
重大问题和趋势：对创新和政府参与的看法。
开源在企业中的应用一节反映出人们对于 OSS 项目安全性的担忧。特别是，最近的Log4j事件是一个“很有破坏性且影响深远的例子”，它导致近四分之一的受访者减少了 OSS 项目的使用。尽管大多数参与调查的公司仍在使用开源软件，但有近 8%的公司没有使用，而这其中有超过一半的公司表示这是出于安全考虑，这比去年增加了 13%。调查结果还显示，公司鼓励他们为 OSS 做贡献的受访者数量同比下降了 13%。
重大问题和趋势一节探讨了几个主题，其中包括阻碍创新的因素。大多数人表示，在企业中，在工程和工具方面的人才短缺和投资不足是创新的最大障碍。也许是与担心人才短缺有关，受访者表示，AutoML最重要的作用是使非专业人士能够训练模型，近 70%的受访者认为政府应该为 STEM 教育提供更多的资金。
对于政府在科技领域的作用，行业分析师Lawrence Hecht在 Twitter 上参与了调查结果的讨论，他指出：
[受访者]大多希望政府为他们提供资金。只有 35%的人希望对大型科技公司进行监管。从后面的图表中可以更清楚地看出，对于人工智能和科技监管，人们并不希望采取任何具体的行动——更多的是一种普遍的担忧。
今年早些时候，InfoQ 报道了斯坦福大学发布的2022年人工智能指数报告。报告了人工智能的主要趋势，包括技术成果的进步，私人投资的急剧增加，以及对道德问题的更多关注。最近，人工智能投资者 Nathan Benaich 和 Ian Hogarth 发布了他们的第五份年度人工智能报告，内容涵盖了与人工智能研究、行业、政治和安全相关的问题。在 2022 年谷歌Cloud Next大会上，Kaggle 展示了他们的数据科学和机器学习现状调查结果，涉及来自 173 个国家的 23997 名受访者，调查问题涵盖了与受访者人口统计特征、编程语言和工具、机器学习和云计算相关的领域。
Anaconda 在 Anaconda Nucleus 网站上提供了调查过程中收集到的原始数据。
原文链接：
https://www.infoq.com/news/2022/11/anaconda-report-2022/
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