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雷达卡
“从文明诞生到 2003 年，创造了 5 EB 的信息，但现在每两天就会创造出这么多信息。”
~Eric Schmidt（谷歌执行主席）
数据科学一词 于 2001 年首次普及，因为威廉·克利夫兰在一份出版物中使用了它。展望 2012 年，哈佛商业评论将该领域推广为“21 世纪最热门的职业”。
目前，一些企业和行业正在招聘具有数据科学技能的专业人士。
美国劳工统计局目睹了创建的大量数据，预测到 2026 年，寻求数据科学技能的工作岗位数量将增长 28%。人们可以清楚地看到，这一领域的需求量很大，而且没有下降。未来十年的任何一点。假设数据科学事业不会放缓是公平的。
让我们了解一下什么是数据科学，不同行业对专业人士的需求、工作角色、以及 在线数据科学认证后的成长 。
什么是数据科学？
这是一种使用数据来理解和解决现实世界问题的实践。它是算法开发、技术和数据推理的多学科融合，用于解决经验复杂的问题。
为什么对数据科学专业人士有需求？
大型数据集
IBM 的一份报告称，每天会生成 2.5 万亿字节的数据。公司现在拥有大量数据，需要组织和处理以得出有意义的见解，这需要数据科学专业人员。
供需缺口
根据麦肯锡的说法，一个主要的人才短缺是可以从事分析工作的数据科学家，需求量很大。LinkedIn 2018 年的一份报告称，仅在美国，就有超过 150,000 名拥有 数据科学技能的专业人士存在巨大的供应缺口 。
趋势技能
造成这种需求的另一个重要原因是 Python、统计学、机器学习、SQL、Hadoop 和 NoSQL 等重要技能是最需要的技能，而且很难在一个人身上找到。
数据科学中的工作角色是什么？
在数据科学职业中可以选择的一些最好的工作角色是：
数据分析师
数据管理员
数据科学家
数据和分析经理
数据工程师
机器学习工程师
让我们看一下数据科学的工作角色及其诱人的薪水：
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哪些行业正在为数据科学专业人士创造就业机会？
Deloitte Access Economics 进行的一项调查表明，超过 75% 的行业计划在数据分析能力上投入更多资金。媒体、医疗保健和网络安全位居前列。
媒体和娱乐
YouTube、Netflix 和 Amazon Prime 等媒体和娱乐领域的大玩家已经应用数据科学来提高客户满意度。
例如，媒体和娱乐公司需要评估与客户数据相关的帖子、消息和几个片段，这就是为什么他们聘请具有升级数据科学技能的数据科学家和工程师来开发和设计运筹学的统计模型并致力于内容推荐。
卫生保健
对医疗部门的海量大数据进行评估 将需要数据科学专业人员，因为每天都会产生更多关于患者的庞大而复杂的数据。
例如，世界范围内有几起诊断错误导致患者死亡的案例。Enlitic（一家深度学习初创公司）聘请专业人员来提高诊断的效率和准确性，从而避免此类错误。
网络安全
由于恶意软件的增加，该行业最近出现了激增，一些组织提高了安全性。对数据工程师的需求很高，因为这些组织需要他们来解决入侵和异常检测问题。
例如，网络安全公司 Splunk 正在招聘精通 Tableau、Apache Spark 和 Knime 的数据工程师，以便他们能够识别管道中的不安全数据做法，这些做法可能会泄露敏感的业务信息。
总结…
数据科学目前是世界上最顶尖的职业之一。直到最近，只有大公司才会雇佣数据科学专业人士，但现在，包括初创公司在内的几乎每家公司都在为不同的工作角色招聘专业人士。考虑到高薪、高行业需求和其他一些福利。
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