学习数据科学就业前景好吗

发布时间：2023-04-03 13:58:01

数据科学是一门交叉的学科，涉及到以下领域，统计学、数学、计算机、人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术等多学科的知识。大数据时代的到来，为各个科学领域带来了新的改革。从广义上来说，数据科学就是和数据有关的科学研究。具体来说，数据科学是指通过挖掘数据、处理数据、分析数据，从而获取数据中潜在的信息和技术。那么，选择学习数据科学就业前景好吗？
学习数据科学就业前景好吗？
在 Glassdoor 新发布的《50份最佳就业》报告中，“数据科学家”在各个职业中名列最佳工作，职业满意度高，职缺多，且重要的是：薪水还很高。
著名求职网站 Indeed 最新统计数据透露，全美平均数据科学家的平均年薪为 12 万 7981 美元，像科技巨头如 Meta 等，薪资则会更高。
但是，尽管有这么高的评价与薪资，数据分析领域还是很缺人！按照官方说法，美国劳工统计局甚至预测，到 2024 年，该领域的工作岗位将增加 11 个百分点。
其中对数据科学需求最旺盛的行业有：制药业、计算机软件、互联网、科研、IT技术服务、生物技术。事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是10万美金起步了。
学习数据科学就业前景好吗？数据科学职业方向：机器学习、数据分析和数据科学家
1. 机器学习工程师 Machine Learning Engineer：工作内容主要是开发机器学习系统和用这些系统解决实际问题。一般需要ship production code，做出来的是数据产品。
2. 数据分析员 Data Analyst：工作内容俗称analytics （product analytics or business analytics），从数据中提取insight，估计投资回报比，为产品方向提建议，所用工具一般较基础，比如写SQL query取数据、用R/Python做简单的分析、用Tableau/Excel作图比较常见，能自己开发Dashboard算是analyst里面技术强的;工作需要产生各种形式的报告;在统计层次上，懂基本t-test和线性回归即可。
3. 数据科学家 Data Scientist：工作内容以高级建模为主，会针对复杂的问题来设计技术方案，比如Uber叫车的ETA、各种定价系统、Airbnb和金融行业的Fraud Detection、Amazon物流管理，FB/Linkedin的社交网络或者ebay/Airbnb/Uber这样供需双方Marketplace市场规模的实验。这些例子，听上去就不是写SQL能解决的，也不是会写代码就能做出来的，都需要比较深的领域知识。

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