“ 資料科學家是一種很廣泛的職稱。雖然對於資料科學家和資料工程師有更具體的描述方式，但其技能需求並不存在泡沫化。“

打開一些招聘網站，不限公司和薪酬搜索“資料工程師”職位，總能看到許多公司對於“資料工程師”這一職業的需求，而且明碼標價，薪酬不菲，對於資料科學這個市場為什麼總是感覺“供不應求”呢？

據LinkedIn稱，目前資料科學工作需求增加了56％。因此，現在正是進入此領域的最佳時機。

在大數據和人工智慧的背景下，資料科學家的需求正在增長。但是，由於缺乏合適人選，雇主們要雇傭高級資料科學家難上加難。

一個熱門求職網站給出了令人震驚的統計資料，“1月份資料科學家的需求增長了29％。自2013年以來，增長率已達到344％。雖然從職位發佈看需求持續大幅增長，但資料科學方面的求職者搜索量增長卻較慢（14％），這表明供需之間存在差距。“

在過去幾年中，各行各業都擁有各種形式的海量資料，包括內部資料、合作夥伴、客戶以及大規模業務資訊。

對高級資料科學家的需求改變了市場趨勢，以下是影響印度資料科學工作需求統計的主要因素：

企業資料管理之困境

企業通過客戶的查詢、搜索和喜好等行為收集資料，這不僅可以説明企業瞭解客戶，還可以基於這些統計資料來創建產品和服務。

資料科學家的核心職責是組織和推演資料，以分析預測未來的問題。資料的再計算或資料衝突，以及資料格式轉換等工作是導致資料科學工作需求增加的最重要原因之一。

資料不準確或管理不善是企業的一大問題，因此，他們急需尋找資料科學家，説明公司正確管理大資料。一些研究表明，由於資料不準確而導致的公司損失每年可能超過1300萬美元。

毫無疑問，高度先進的分析工具和資料獲取工具已經使資料分離變得非常簡單，但是這並不能取代專業和資深的資料科學家。對能夠組織資料並從中抽取有用資訊的資料專家的需求永遠不會減少。

根據數位安全公司金雅拓（Gemalto）所提供的2018年資料安全信心指數報告，“ 接受調查的企業中有65％表示他們無法分析或分類他們存儲的所有資料。此外，89％的企業表示如果能夠正確分析各種資訊，他們將擁有競爭上的優勢。”

實際上，這些公司一直在尋找資深的、經驗豐富的資料科學家，他們可以説明企業管理資料並利用這些資訊為公司的發展服務。

新數據隱私法規

2018年，通用資料保護條例（GDPR）開始在歐盟各國實施。即時資料分析和資料的正確存儲是導致市場對資料科學家需求不斷增加的兩個因素。

這些資料專家可以説明企業瞭解重要資料和垃圾資料之間的差異。GDPR允許客戶向企業申請刪除個人資訊，因此企業必須明白他們需要如何存儲此類資訊。

這使得對客戶喜好和流行趨勢的分析產生了巨大的變化，因此，企業再也不能失去對客戶資料的管控。這些資料專家可以説明企業在隱私規定的前提下正確地使用資料。

資料科學仍處在萌芽階段

一個領域停滯不前，就吸引不了人才。但資料科學的發展並沒有放緩的跡象，因此對於想要進入該領域的人才來說是個好消息。

隨著時間的推移，資料科學也在發生著細微的變化，資料科學家這一職稱變得更加具體，也使以此為職業的人可以細化其專業方向。

並非科技巨頭才需要資料科學家

需要資料科學家的不再局限於Facebook，雅虎，谷歌等大型科技公司，許多小公司也意識到他們同樣需要資料分析來支援決策。

《哈佛商業評論》（HBR）發表大資料包告稱，“各行業排名前三分之一的企業中，使用了資料驅動決策分析的，其生產率平均比競爭對手高5％，利潤率高6％。”

雖然中小型企業並不會像大企業那樣擁有大量資料，但通過篩選資料來提取有用的資訊依然可以成為強大的競爭優勢。

資料科學家有必備技能

研究表明，自2011年以來，94％的資料科學學科畢業生已經在該領域找到了工作。資料科學家需求的急增標誌著資料科學職業未來的前景無量。求職網站Indeed統計資料顯示，多年來其發佈的資料科學工作崗位數量一直在穩步增長。

確切地說，自2013年以來，崗位數量已經增長了256％，這表明企業已經認識到資料科學家的價值，並希望招募合適的人才。

資料增長勢不可擋

大多數人都不曾留意，他們每天都會產生各種資料。根據一項關於當前和未來資料增長的研究表明，“每天有50億消費者產生各種數位化資訊，到2025年這個數字將增加到60億，占世界人口的四分之三。”

這將需要更多的資料科學從業人員。專家對美國資料科學家的方方面面進行了研究，得到了令人難以置信的資料：

資料科學家

平均基本工資：130,000美元

職位空缺數：4,000+（56％）

職業晉升分數（滿分10分）：9分

頂尖技能要求：資料科學，資料採擷，資料分析，Python，機器學習

職業發展機會

LinkedIn將資料科學家評為2019年最有前途的職業之一。其中一個原因是其平均薪水為130,000美元，此外，LinkedIn的研究還表明資料科學職位更容易獲得晉升。

資料科學工作的需求量很大，實際上，各種資料科學課程的設立也印證了這一巨大的需求，資料科學家需要融合不同的技能和知識，如果你想進入這一領域，可以線上學習各行業相應的課程。

資料科學職位不僅需要分析技能，還需要針對軟技能的培訓，這些已成為資料科學職位的必備條件。

大數據文摘出品

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