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平均年薪9万+，人才缺口100万！究竟是什么...
数据科学作为未来人才急缺大趋势的行业 将产生巨大的人才缺口
早在2011年麦肯锡就预测到，2018年对数据人才的需求量仅美国就面临14万~19万数据分析人才的空缺，以及150万能够通过大数据分析做出决策和管理的人才需求。
麦肯锡更是预测全球将有超过1.5Million的空缺职位。
小编查看了一些招聘网站，诸多公司都开放了Data Scientist 的岗位：
Data Scientist 的任务基本可以分为以下四类：
1、Modeling：建立机器学习或统计模型来解决业务问题。
2、Analytics：通过度量和可视化获得对业务或产品使用的洞察。
3、Optimization：优化业务成果。
4、Algorithm Development：研究和开发新的工具和算法，以更好地服务于机器学习或统计建模的问题解决。
各类公司争相招手的Data Scientist， 真可谓成了最炽手可热、重金难求的人才！
• 更注重数学、统计的训练和算法、模型的开发， • 更注重数据库与编程语言等技能， • 更注重沟通交流和行业领域技能。
但是，任何数据科学专业人才都必须掌握上面说的三大类技能，只有这样才能更好地理解数据科学并运用到解决实际问题中去。
从学习的角度来讲，成为数据科学专业人才所需要的技能不外乎是以下四个：
• 扎实的理论知识（数学、统计、算法、模型） • 熟练的数据库操作语言（SQL、PL/SQL…） • 熟练的编程语言（SAS…） • 丰富的实战经验（项目与工作经验）
对于学习的顺序问题，应当是：理论 - 编程 - 实战的过程，一个循序渐进的安排会让效率大增。
Data Science
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