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截至今天，新冠肺炎病毒（COVID-19）已经在全球150多个国家肆虐蔓延。一场没有硝烟的战争给生物医学界带来 “大考”，更另众多传统行业措手不及，纷纷为如何度过难关而困扰。
特朗普在白宫玫瑰园记者会上称美国死亡率两周内达到高峰，预计整体形势将于6月初转好。新冠肺炎死亡人数原本可能达到220万，如果美国能够将其控制在10-20万就意味着我们“做得很好”。
并且，据美国彭博社报道，联邦紧急事务管理局已经通过一个跨部门单位要求10万个储尸袋，这一要求后转到国防部。两位知情人士透露，五角大厦正在考虑增购，并最初从其5万个库存中调取部分。同军方向纽约及洛杉矶部署两艘医疗船之举相比较，这一措施不免让人忧心。
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美国国家过敏症与传染病研究所主任福奇当地时间29日在白宫表示，根据模型计算，美国新冠肺炎确诊病例超过100万是“完全能想象到的”，死亡病例也可能达到10万。
显然，人工智能（Artificial Intelligence）、数据科学（Data Science）等技术却在对抗全球疫情中逐渐展露出“主力军”的角色，在疫情监测与控制、药物研发等领域发挥不可替代的作用。
在3月，美国的艾伦人工智能研究所（Allen Institute for Artificial Intelligence）、陈扎克伯格基金会（Chan Zuckberg Initiative）、微软等联合美国白宫科技政策部（Office of Science and Technology Policy）发布了含29000篇研究文献的“新冠肺炎开放研究数据集”。
这个数据集的最奇特之处在于其能够被机器阅读，可被用来开发创新文字和数据挖掘技术，供科学家详细全面地研究新冠肺炎病毒。
3月17日，Kaggle（全球最主要的在线数据平台及数据科学竞赛平台 ）举办了“COVID-19开放研究数据集挑战赛”。这个比赛共包含10个挑战项目，每个挑战项目的奖金是$1,000美元，获奖者可当作自己的奖励，也可捐赠给慈善机构。
任何专长人工智能、数据科学的普通大众都能参与竞赛，Kaggle希望通过数据分析和技术的力量，为帮助医学界研究病毒及其治疗方法争取更多时间。
和病毒抗争中，时间几乎意味着一切。只有跑赢时间，我们才为更多病人争取治愈机会，让更多大众免于感染。
看着每天迅速上升的令人发怵的确诊和死亡数字，我们也许更想知道：
· 未来还有多少人可能遭受感染
· 确诊人数什么时候将到达高峰
· 以及何时才能flatten the curve（压平疫情曲线），等等
就此而言，数据科学家们又是如何通过大数据来预测未来的疫情数据呢？
大数据助力疫情预测
大数据（Big Data），是所有数据形式的集合，它包括文字、图像、音频、视像等任何和该事物有关联的载体。在预测疫情中，数据科学家们收集的大数据来源可能是：
· 社交媒体包含的信息（例如Twitter的消息转发）
· 可视化人口分布地图
· 各国政府官方文件
· 统计数据库
· 音频、视频网站，等等
获取了一系列庞大数据后，到底如何用这些数据来预测患病和感染人数呢？
首先，我们需要了解一个简单常用的医学指标：R0。R0（Basic Reproduction Number)，即基本传染指数，是用来预测一个病原会把疾病传染给其他多少个人的平均数。
举个例子，假设A得了新冠肺炎，且R0=2，那么A病人将可能把该病毒传染给另外2个人，即B1和B2。那么B1和B2，各自分别也会传染另外2个人，于是又将有4名C得病（C1、C2、C3、C4），以此类推（最后达到指数爆炸的效果）。
如果R0>1，那么传染病就开始爆发；如果R0<1，那么病毒就逐渐受控，不再扩散传染。由于受个体流通及社会因素的影响，R0值很难精确设定，即便连预测都显得困难重重。
收集大数据，一大程度上而言即是通过预测R0，预测未来可能受感染人数和地区等。
这种疫情分析法（Outbreak Analytics），将会收集所有关于该病毒的大数据，包括确诊病例、死亡人数、测试结果、追踪密切接触人群、人口密度和人口特征地图、旅行历史等。
随后，这些数据会通过进行一系列机器学习（Machine Learning）去识别相关模式，模拟多种感染途径，再通过算法模型预测未来可能新增的患病人数 。不少医疗机构也利用了深度学习（Deep Learning），研究X光肺片图像，识别病患者的肺部早期特征，达到预测效果。
华尔街日报的首席分析师Brian Hopkins指出，数据科学家和流行病学家最近就在研发这样一套 用来预测患者人数的工具。加拿大初创公司BlueDot 通过自然语言处理（Natural Language Processing）、机器学习算法、数据可视化（Data Visualization）等预测出了新冠肺炎流行病的大爆发。该预测甚至比世界卫生组织公布的时间还要提前9天。
利用人工智能视觉检测发现感染病症
除了预测人数及增长趋势，人工智能等技术也助力尽早发现新冠肺炎病症。
从前，我们可能常在机场和海关处见到手持体温检测仪的工作人员为每个人检测体温和发病症状。而现在，计算机视觉算法能够通过检测摄像头和红外线传感器，自动检测公共区域人员的体温，让每分钟检测的人数提高200人。数据精确且速度加快，能够在入境之时便准确探测出患者，在入境源头上抑制大范围传播。
“机器人”-特殊的一线抗疫者
疫情爆发后，需要尽量避免人与人的直接接触（Social Distancing），而一些必须的活动例如量测体温、取药、送餐等就成了“不怕感染”的机器人的工作职责。
在一些医院内，机器人担当起了“厨师”、“送餐员”甚至“护士”的角色。在美国疫情爆发最早的西雅图，不少医院已开始使用远程问诊系统为病人看病，既减少了人与人的接触，又不耽误病情治疗。丹麦机器人公司Blue Ocean Robotics则在推广利用紫外线光对医院进行远程消毒控制。
人工智能研发制药
防控之余，对已患病者最重要的莫过于有效的治疗药物。药物研发耗时长、成本巨大；一些药物的研发甚至可能长达12年，花费几十亿。而目前的疫情下，人类显然不可能有如此长的等待时间。Google’s DeepMind利用深度学习（Deep Learning）算法研究病毒的蛋白质结构，而这项活动完成可能只需要数月。
中国的腾讯、滴滴、华为等公司利用云计算系统和超级计算机加快了疫苗研制。有了云计算，模型和公式的计算比常规计算系统加快数百倍，极大缩短了研发时间。
全球疫情打乱了不少同学的求职计划，不少一线大公司都进入Hiring Freeze阶段，有的甚至直接裁员。例如，某全球知名旅游服务平台直接宣布裁员3000人，众多著名航空公司更是宣布大规模裁员几千人，就连一项财大气粗的投资银行都难以抵挡这次疫情危机，暂停招聘计划保持观望。
尽管不少传统行业受到冲击，但主要依靠线上平台“带货”的时尚电商等科技公司且影响甚微。有专家预测，疫情过后电商平台、 游戏、线上教育等线上项目将遇到空前的发展机遇，乃至会井喷。众多时尚电商平台纷纷逆流而上，抓紧时机招募人才。
主打网红经济的美国时尚电商Revolve就在招聘商业智能分析师、数据分析师等职位。于2019年6月正式在纽约证交所敲钟后，Revolve的Influence Marketing（网红营销）蒸蒸日上，自然需要越来越多的分析师对电商平台对流量、转换率等做专业分析，帮助公司继续寻找下一个“引爆点”。
美国鞋品牌Vionic近年继续线上销售渠道，为更好利用线上平台实现销售增长，开始招聘众多Digital Marketing & ECommerce Data Analyst。以下列举了几点candidate需要掌握的技能：
- Advanced Google Analytics
- Communicate complex data analysis in easy to understand bullets
-Experience with digital media management such as AdWords, Facebook ads manager, Criteo, Pinterest, and the like.
总体来说，就是需要对各种社交媒体充分熟悉，同时能通过分析数据来回答复杂的商业问题。
除了优厚薪资和充足的招聘岗位，时尚电商公司常以满满的诱人福利深得同学们心。例如，100% Cover的医疗福利、无限零食、免费的鞋子（女生的尖叫在哪里）、甚至能为你家的宠物购买保险。这样的公司，谁能不爱呢！
近期在家求职又想加入这样酷炫的公司，现在无疑也是学习数据科学，实现弯道超车的最佳时机。能够实打实地写在简历上的技能，比任何事都值得自己去花时间和精力。刚好最近疫情期间大家只能在家学习，有更多的时间可以为求职做准备。
Data Science 方向
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