Kaggle机器学习与数据科学调查报告数据集KaggleMachineLearningandDataScienceSurveyReports-danialnam
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 数据科学, 调查报告, 从业者分析, 行业洞察, 问卷调查, 数据分析, 职业发展
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台发布的机器学习与数据科学调查报告，记录了全球范围内数据科学从业者的职业背景、技术栈、工作环境、学习习惯等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2018年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的Kaggle用户。
数据维度：数据集包含多维度信息，主要分为以下几个部分：
调查问卷的模式信息，如问题编号、问题描述等（schema_new.csv, survey_schema_18.csv）。
调查问卷的回答结果，包括单选题、多选题、开放性问题等（multi_18.csv, free_18.csv）。
数据格式：CSV格式，提供了详细的调查问卷结果和元数据，便于进行数据分析和可视化。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台，公开提供给数据科学爱好者和研究者使用，已进行数据脱敏处理。
该数据集适合用于行业趋势分析、从业者画像研究、技术栈对比分析等。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于数据科学领域的研究，如从业者技能分析、薪资水平调查、工具偏好研究等。
行业应用：可以为企业招聘、人才培养、市场调研等提供数据支持，尤其在了解行业发展趋势、优化人才策略方面。
决策支持：支持行业内的决策制定，例如制定培训计划、调整技术栈、评估市场需求等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员了解行业现状。
此数据集特别适合用于分析数据科学领域的发展趋势、从业者的职业发展路径，以及技术和工具的使用情况，帮助用户实现对行业的深入理解。
