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提到开源代码，不少人一定会想到“全球最大同性交友网站”GitHub 。
成立于2008年的全球开发者社区GitHub 是当之无愧的极客聚集地，目前已有超过 4000 万个开发者用户，甚至吸引了诸多科技巨头也慕名而来。然而，这样一个站在科技前沿的硬核平台，等到成立后的第11年，才终于迎来自己的官方App。
11月13日， GitHub 在年度盛会 GitHub Universe 上宣布，
将在 Android 和 iOS 平台上线自己的第一个官方 App ，让开发者能够直接通过手机回复用户的问题，读取故障报告，向其他开发者分配工作。
（GitHub App 界面）
曾经，GitHub的高层认为，开发 App 并不是其工作重点，因为开发者们更倾向于在电脑上进行复杂的工作。然而，随着 GitHub 上的开发者越来越多，尤其在2018年6月被微软以75亿美元收购之后，
单纯的网站已经无法满足开发者随时随地使用GitHub 的需求，他们需要在手机上也能查看代码、与其他开发者沟通。
那么，开发者的哪些需求增长最快，以至于推动GitHub在这个时候发布App呢？
根据根据 GitHub 发布的 2019 Octoverse 年度报告，从去年9月30日到今年10月1日，GitHub 新增4400 万个仓库、 8700 万个拉取请求和1000 万用户，其中， 130 万人首次在开源中贡献。
飞速增长的需求，离不开Python、数据科学和机器学习的盛行。
报告显示，在最受开发者欢迎的编程语言中，
尽管 JavaScript 仍然高居首位，但 Python 已经超过 Java ,成为 GitHub 上第二常用的编程语言。
除了 Python 以外，随着越来越多的社区专注于数据科学，深度学习、自然语言处理和机器学习等与数据科学有关的仓库热度剧增。
（编程语言流行趋势）
“尽管很长一段时间，GitHub 都是软件开发者的聚集地，但全球代码在不断发展变化。在 Python 飞速发展的背后，数据科学专业人员和爱好者群体的不断壮大，他们每天使用的工具和框架逐渐增多。”报告写道。
“这些工具和框架包括许多由 Python 提供支持的核心数据科学软件包，它们既降低了数据科学工作的难度，又为学术界和公司等项目奠定了基础。”
可以说，数据科学的重要度和需求的日益提升，强有力的推动了GitHub的蓬勃发展。
第四次工业革命需要数据科学来推动
由于场景丰富、需求量大，外媒对数据科学这一领域和这一职业普遍看好。
2015年，世界经济论坛（WEF）主席 Klaus Schwab 提出了“第四次工业革命”。在《第四次工业革命》一书中， Schwab表示，我们目前正处于第四次工业革命的开端，与历次工业革命不同，第四次工业革命有其显著特点，比如互联网变得无所不在、移动性大幅提高，传感器体积变得更小、性能更强大、成本也更低，
同时，人工智能和机器学习也开始展露锋芒。
（世界经济论坛（WEF）主席 Klaus Schwab）
基于 Schwab 的观点，《福布斯》的特约作者 Bryce Welker 认为，第四次工业革命需要数据科学来推动。在他看来，
第四次工业革命创造的技术和商业公司的提供了新的数据，这些数据都需要通过数据科学加以利用。
通过数据科学，公司和机构能够洞察行业信息和客户喜好，从而优化决策能力和解决方案。
早在2013年，《纽约时报》的一篇文章就对 Netflix 首部原创节目《纸牌屋》的成功做过详细介绍。通过从平台收集的大量数据， Netflix 确定了决定电视节目流行的关键因素，并将整合到节目中，确保了其成功。
此外，数据科学也能够帮助各行业直接带来收益。
根据美国管理咨询公司McKisey估算，通过大数据，美国医疗健康系统能够减少3,000亿至4,500亿美元的医疗健康支出，占美国2.6万亿美元基准医疗保健成本的12％至17％。
近几年，越来越多的企业都设立了数据科学的相关职位。
根据求职网站 Indeed.com 的统计，从2017年到2019年，该网站上的数据科学职位数量增长 55%，
预期年薪达到了 12.1 万美元左右，
在旧金山等需求量更大的科技中心，年薪会更高。
数据科学家之所以高薪，
是因为他们需要从大量不相关的数据中找出有价值的问题，并给出解决方式，这些都是为了帮助企业做出准确、明智的决策。
以音乐流媒体服务商 Spotify 为例，该平台的数据科学家需要将TB级的数据转换为听众细分模型，帮助工程师构建个性化的音乐推荐清单，如“每周发现”等自定义播放列表。此外，Spotify 还有另一支数据科学团队，专注分析用户行为，研究货币化，以优化广告的精准投放。
为了顺利完成这些任务，数据科学家们既要了解机器学习，也要会写Python、R等编程语言。这也解释了为什么在 GitHub 上，Python 已经超过 Java 成为 GitHub 上第二常用的编程语言，而深度学习、自然语言处理和机器学习等与数据科学有关的仓库也越来越多。
问题来了，如何才能学到这些知识和技能，成为一名棒棒的数据科学家？
同样，Welker给出了不少解决方案。比如，现在许多大学都有提供数据科学方面的课程，而公司员工也通过在线教育课程来学习数据科学。
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