21世紀最性感的職業(yè)——數(shù)據科學DS

Data Scientist數(shù)據科學，據說是號稱21世紀最性感的職業(yè)。Harvard Business Review（《哈佛商業(yè)評論》）在2012年就發(fā)布過一篇文章，將Data Scientists（數(shù)據科學家）評為"The Sexiest Job of the 21st Century"。而現(xiàn)在8年過去了，DS的性感值有增無減，到2019年為止已經連續(xù)第四年登頂美國求職網站Glassdoor Top 50職業(yè)排行榜。

1??、什么是Data Science﹙DS﹚?

Data Science ﹙data analytics﹚ 數(shù)據科學or 數(shù)據分析，是計算機科學底下的一個分支。各個學校對該專業(yè)的學生培養(yǎng)目標定義上可能有些許差別，但是目的都是一個，培養(yǎng)能靈活處理大量而且多樣的數(shù)據組，從中提煉有效信息的學生。 

2??、可能有同學會問那DS跟BA的區(qū)別是什么？

從概念上說，BA是通過數(shù)學統(tǒng)計和CS的技能去幫助進行商業(yè)決策的制定，這是一個緊密結合了商業(yè)知識的專業(yè)，其理論基礎是統(tǒng)計學，也包含了Data Mining和Regression Model的運用?？梢源蟾诺恼f，美國院校在BA的課程設置上，統(tǒng)計學知識占到約40%，計算機和商科知識則各占30%左右。

而DS是數(shù)據科學，是CS下面的一個細分方向，多數(shù)專業(yè)在計算機學院，部分專業(yè)在數(shù)學學院。其理論基礎包括工程學、計算機工程和計算機科學。DS涉及到的專業(yè)知識還包含了Machine Learning/Cloud Computing/Optimization等。課程設置更側重于培養(yǎng)學生利用計算機進行數(shù)據分析的能力，計算機知識占到約50%，其次才是統(tǒng)計學和應用方面的知識。 

馬云曾在2017世界智能大會上說，“沒有任何人任何事能夠阻礙大數(shù)據、互聯(lián)網?！?/strong>  隨著科技的發(fā)展，每時每刻都有大量數(shù)據產生。

這些數(shù)據有什么用？如何從數(shù)據中分析事物未來的發(fā)展趨勢，窺見新的商機？于是數(shù)據科學DS這個專業(yè)就應勢而生！

近年來，隨著大數(shù)據，機器學習等技術和概念的火熱，數(shù)據科學逐漸成為非常熱門的申請專業(yè)，而美國數(shù)據科學DS專業(yè)的就業(yè)前景自然也是毋庸置疑的。

DS 就業(yè)薪資水平

Linkedin在最新相關職業(yè)的調查中發(fā)現(xiàn)，機器學習和數(shù)據科學工程師已經超過傳統(tǒng)軟件工程師，躍升為最高薪群體，年薪中位數(shù)高達$129,000。在各行各業(yè)的H1B審核越來越嚴格的情況下，數(shù)據科學類崗位H1B持有數(shù)呈大幅上升趨勢，同時，收入也在逐年增長。

Robert Half Technology 對數(shù)據科學的評價：

“Data Scientist（數(shù)據科學家）可能是你能在名片上寫下的最熱頭銜之一，并且你離硅谷越近，這個職位就越有價值。"

說的更實在一點就是，相信大家在選擇專業(yè)的時候很重要的一件事就是要知道畢業(yè)后該專業(yè)大概的薪資水平，于是小編特意查詢了 data scientist 國內外的薪資水平（還是現(xiàn)實一點比較好 ）

目前在國內，數(shù)據分析師的平均工資為10630/月；大數(shù)據開發(fā)平均工資為30230/月；數(shù)據挖掘的平均工資為21740/月。根據Glassdoor的數(shù)據顯示，海外的Data Scientist年薪高達118,700美金，高居排行榜榜首！

（圖源：Glassdoor）

而根據Indeed 的數(shù)據顯示，平均年薪已經突破13萬美元。

像Google， Amazon， Apple， Airbnb，Walmart等知名企業(yè)，更是給出高于這個平均值的工資，并且還有股票等其它福利。

Data Science專業(yè)的就業(yè)前景

DS在金融行業(yè)有很多崗位可以做呀, 包括行研、風控、支付監(jiān)管、Fintech等。
舉幾個例子：

Financial automation: 如智能投顧robo-advisor (根據投資者的財務狀況和風險偏好，通過智能化的分析，給用戶提供資產配置和財富管理方面的投資建議。)

Financial cryptography: blockchain

自動化、智能化風險管理、判斷潛在客戶的信譽度

客戶數(shù)據管理：機器學習算法可以通過對客戶過去的金融數(shù)據進行學習和分析，以此來分析一些特定金融趨勢和市場發(fā)展的影響。

個性化深度定制：數(shù)據工程師可以建立客戶消費模型，研究消費者的行為并發(fā)現(xiàn)客戶在哪些方面需要專業(yè)化的咨詢服務。通過整合預測分析技術和電子調查問卷可以完成這一復雜工作，基于用戶的消費習慣、社交趨勢、位置信息和其他偏好等信息，可以向用戶在恰當?shù)臅r機提供最好的金融解決方案和個性化服務建議。

預測分析：比如行情預測、客戶價值預測、未來生活事件、預期流失率和股票走勢。

實時分析（ 欺詐識別、消費者分析、算法交易）

A2:

要看申請院校的課程設置。ds專業(yè)其實是不同院校之間差別很大的專業(yè)，有的偏重編程和算法，未來可以往科技公司的數(shù)據科學家或算法工程師發(fā)展；有的偏重業(yè)務思維或商業(yè)角度，可以往數(shù)據分析師或業(yè)務分析師發(fā)展。相對而言是比較萬金油的專業(yè)。

A3:

大數(shù)據目前在金融信貸、信用消費評級、信息驗證等金融業(yè)務場景中都運用的十分廣泛。具體而言，大數(shù)據在金融行業(yè)能夠實現(xiàn)的功能如下：

1、征信，即信用報告或者信用分享。在放貸之前，放貸機構需要了解借款人的信用狀況；

2、信息驗證核實，在個人用戶辦理業(yè)務時，應用大數(shù)據分析技術能夠大幅度提高數(shù)據的真實性和可靠性?？梢栽谟脩艮k理業(yè)務的過程中，增加對用戶的驗證查詢，加強欺詐識別，降低金融風險；

3、信貸預判，為金融服務商提供決策依據，為銀行、貸款等業(yè)務提供風險控制服務，拓展信用體系生態(tài)圈；

4、為第三方業(yè)務提供授信決策。

如此高薪的專業(yè)，可以考慮一下哦~

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