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管理大师爱德华兹·戴明说过:“除了上帝,任何人都必须用数据说话。”而这句话出自50多年前。
在2015年，Linkedin研究表明，美国的数据科学人才非常充足，人才技能供求出现“顺差”，换句话说，就业者能够大大满足企业的需求。
然而，到2018年的8月，Linkedin的研究数据显示，数据科学领域出现了非常严重的人才短缺。仅在美国，数据科学家的人才缺口大约为151717人。
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无论哪个行业，每时每刻都会有庞大的数据产生并储存下来，这些数据蕴藏着大量的信息和财富，急需专业人士处理分析。特别是人工智能和金融科技兴起后，数据科学更是作为一切的根基。
因此数据科学被【哈佛商业评论】评为21世纪最有潜力的学科。然而数据分析的人才需求每年都在增长，而高校毕业生远远无法符合行业的需求，尤其是真正有实力，有眼光的数据科学家更是凤毛麟角，是各个企业争相聘用的人才。
根据Glassdoor在2019年末出具的美国薪酬排行报告显示，作为近5年正在快速发展的职业，数据科学家的被排在排在第22位，平均工资为97,027美元。
霍华德-斯隆搜索公司(Howard-Sloan search)的金融搜索业务总裁萨尔•汗(Sal Khan)表示，数据分析——包括Data Scientist, Data Architect和Analysis Manager等头衔在内的数据分析和管理，是增长最快的行业之一。
对于所有类型的公司的Data Scientist来说，从收集到的相关信息中提取有用的见解是一种不可思议的需求。他们分析这些信息，然后根据这些信息做出明智的商业决策。
The highest-paying jobs in the U.S. in 2019
SOURCE: GLASSDOOR/ CREDIT: JACK KELLY
而说到Data Scientist的求职要点，那可能就要从一张图说起：
SOURCE: GLASSDOOR/ CREDIT: JACK KELLY
这是一张数据科学的共现网络可视化技能图，上图中最值得注意的是三个最大节点的大小，它们主宰了整个景观，这些技能是Python、R和SQL。
Python是最常见的技能，在72%的Job Description中都提到了Python，紧随其后的是R(64%)和SQL(51%)。不出所料，在Glassdoor这项研究的样本中，每10个招聘职位中就有9个要求至少具备其中一项技能。
然而，上面的图表也显示了其他几种技能的受欢迎程度，比如Hadoop(占工作岗位的39%)、Java(占工作岗位的33%)和SAS(占工作岗位的30%)。
技能的完整列表和它们在Job Description中的流行程度可以在下表体现出来:
另外，我们继续看一看以下这三种Data Scientist的职业和他们的收入：
在上面的表格中，最常见的数据科学家类型是类型1，我们将其标记为Core Data Scientist。71%的数据科学工作岗位都属于这一类。类型1的数据科学工作可能需要三种核心技能:Python、R和SQL。考虑到这三种数据科学技能在当今的流行程度，这个庞大的集群并不令人感到意外。这类数据科学工作的平均估计年薪约为11.6万美元。如今，谷歌、Aetna和微软等公司都在招聘这类职位。
在全球新一轮经济竞争的压力下，各国对数据科学领域的人才都非常渴求。数据科学绝对是未来五年就业市场上最好的工作岗位之一。
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