Data collection is pervasively bound to our digital lifestyle. A recent study by the IDC reports that the growth of the data created and replicated in 2020 was even higher than in the previous years due to pandemic-related confinements to an astonishing global amount of 64.2 zettabytes of data. While not all the produced data is meant to be analyzed, there are numerous companies whose services/products rely heavily on data analysis. That is to say that mining the produced data has already revealed great value for businesses in different sectors. But to be able to fully realize this value, companies need to be able to hire professionals that are capable of gleaning insights and extracting value from the available data. We hypothesize that people nowadays conducting data-science-related tasks in practice may not have adequate training or formation. So in order to be able to fully support them in being productive in their duties, e.g. by building appropriate tools that increase their productivity, we first need to characterize the current generation of data scientists. To contribute towards this characterization, we conducted a public survey to fully understand who is doing data science, how they work, what are the skills they hold and lack, and which tools they use and need.


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这个新版本的工具会议系列恢复了从1989年到2012年的50个会议的传统。工具最初是“面向对象语言和系统的技术”,后来发展到包括软件技术的所有创新方面。今天许多最重要的软件概念都是在这里首次引入的。2019年TOOLS 50+1在俄罗斯喀山附近举行,以同样的创新精神、对所有与软件相关的事物的热情、科学稳健性和行业适用性的结合以及欢迎该领域所有趋势和社区的开放态度,延续了该系列。 官网链接:http://tools2019.innopolis.ru/
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