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数据科学家=最佳职业?美招聘平台将其评为全美最理想工作

本文作者:三川 2017-03-22 17:51
导语:但它是否会重蹈 IT 人才市场的覆辙?

数据科学家=最佳职业?美招聘平台将其评为全美最理想工作

早在 2012 年,哈佛科技评论就发表了一篇文章,名为 “数据科学家,21 世纪最性感的工作”——成功、多金的那种性感。

如今,全世界的企业都在强调:利用大数据分析进行商业观察的价值。其中或许有盲目跟风之辈,但该思潮的背后有着充分的理由和动机。毕竟,大数据已成为了商界的新前沿领域。举几个例子,以今天的大数据技术,无论是分析海量数据、在某一趋势发生之前进行大体预测,还是让企业更高效地运营、与消费者建立更紧密的联系,都可以在一定程度上实现。

当然,大数据的使用并不像说起来那么容易。这就是为什么各大公司争破头也要为自己抢到最顶尖的大数据人才。数据科学家,就如同大数据分析所得出的结论,在带来极大商业价值的同时也面临着巨大的市场需求。2016 年全年都是如此,2017 一定会继续。面对如此需求,数据科学家在就业市场的待遇好到令人嫉妒,根本不足为奇。

数据科学家=最佳职业?

雷锋网消息,近日美国招聘网站 Glassdoor  进行了一项调查,并根据结果列出了全美 50 大最佳工作职位排名,排在第一的即数据科学家。这意味着什么呢?雷锋网获知,该排名主要基于三项指标:招聘职位数,就业满意度和薪酬水平。受调查数据科学家在三项指标上都名列前茅:

  • 招聘需求旺盛并且一直在增加,这是因为越来越多的公司意识到他们现在就需要数据科学家;

  • 相比其他所有职业,数据科学家从工作获得的成就感和满足感非常高;

  • 最引人注目的还是薪水:薪水中位数(注意:不是平均值)为 11 万美元,约 75.7 万人民币。


数据科学家=最佳职业?美招聘平台将其评为全美最理想工作

数据科学家在 Glassdoor “最佳职业”排名中名列第一

对于大多数人,薪水是首要因素。现在的情况是:有数据分析需求的大企业,都愿意为这一稀有技能开出顶级薪酬。这背后是赤裸裸的市场供求关系——持续性的供不应求,带来价格飞涨。不仅仅是 Glassdoor,其他市场调查也证实,美国数据科学家的中位数年薪超过 11 万美元,即便是新手的入职工资也接近 9 万美元。

对于那些愿意投入时间精力来学习新知识、不断提高技术水平的人,数据科学提供了一个非常诱人的职业发展道路。再把大公司的年终奖和绩效奖、创业公司的“入伙奖”算起来,数据科学家可谓是钱途远大。

但是,这一形势会持续多久?

数据科学家=最佳职业?美招聘平台将其评为全美最理想工作

事实上,各行业的数据表明,大数据在现在、将来都会是各公司的核心资产,并在可预期的时间内其商业价值会越来越高。举几个例子,自动化在各个工作环境的应用不断深入。而实现更高水平自动化的最佳手段,就是进行恰当的数据分析。虚拟化仍旧是一个流行话题,越来越多的机构准备采取虚拟化和集成化的系统来处理工作。几乎所有公司,都希望在核心业务上向“数据驱动”转型。没有一两个合格的数据科学家,这些显然是很难实现的。

但这需要精通数学统计方法、Python 和 R 等编程语言、数据库知识,还有强大沟通能力的数据科学家(有时需要说服公司管理层、产品团队采取特定方案)。不管是梳理客户交互,还是对多个计算机服务器上的数据进行挖掘,数据科学家都必须是一名多面手。

这看起来有点跑题,但作者想要表达的核心思想是——成为一名合格数据科学家的门槛很高,非常高。可预期的时间内,供应仍旧只会是“小水管”,而不会出现低端 IT 人才的批量供应问题——数据科学家群体中可能压根没有“低端”人才(雷锋网注:这牵扯到对“数据科学家”的定义)。因此,过去十年 IT 行业从巨大人才缺口,到如今的计算机专业大学生找不到工作、APP 开发程序员过剩的现象,有可能不会在数据科学家圈子上演。

当然,无法保证这是否会在更低端的数据工作领域发生。

对于公司来讲,为数据科学家职位找到合适的人,其实是一件相当困难、成本很高的事。一方面由于此,另一方面出于降低人力成本的考虑,而且不愿意长期维持数据科学家的人才红利,有实力的公司已经开办各种数据人才培养项目。在美国,各大互联网、科技巨头们纷纷和高校进行合作,扩大数据科学领域的教育规模。这些项目旨在培养下一代的大数据人才,以满足企业在将来的业务需求,不至于因人才匮乏而在公司转型或业务发展上被“掐住喉咙”。有的企业,如思科,在合作项目之外直接和大学签订就业协议,让后者优先满足其招聘需求,确保其数据科学职位不至于出现较大缺口。

这些供给层面的投入,是否会使得人才供应逐渐赶上需求?目前尚无法下结论。一方面,人才培养是一件长期、受多方因素影响的事。另一方面,数据人才的需求也一直在飞速增长。当然,近二十年来的 IT 人才市场也完全符合这两项特点。但如前文所提,数据科学家行业有相当的技能门槛,未必会重蹈覆辙。

至少在现在看来,数据科学家会在很长、很长的时间内供不应求。

via kdnuggets

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