21世紀最性感的職業(yè)——數(shù)據(jù)科學DS

Data Scientist數(shù)據(jù)科學,，據(jù)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(jù)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(jīng)連續(xù)第四年登頂美國求職網(wǎng)站Glassdoor Top 50職業(yè)排行榜,。

1??,、什么是Data Science﹙DS﹚?

Data Science ﹙data analytics﹚ 數(shù)據(jù)科學or 數(shù)據(jù)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(jù)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,。可以大概的說,，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(jù)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(cè)重于培養(yǎng)學生利用計算機進行數(shù)據(jù)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(jù),、互聯(lián)網(wǎng),。”  隨著科技的發(fā)展,，每時每刻都有大量數(shù)據(jù)產(chǎn)生,。

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

近年來,，隨著大數(shù)據(jù),，機器學習等技術和概念的火熱，數(shù)據(jù)科學逐漸成為非常熱門的申請專業(yè),，而美國數(shù)據(jù)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(diào)查中發(fā)現(xiàn)，機器學習和數(shù)據(jù)科學工程師已經(jīng)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(jù)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(jù)科學的評價：

“Data Scientist（數(shù)據(jù)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(nèi)外的薪資水平（還是現(xiàn)實一點比較好 ）

目前在國內(nèi),，數(shù)據(jù)分析師的平均工資為10630/月,；大數(shù)據(jù)開發(fā)平均工資為30230/月；數(shù)據(jù)挖掘的平均工資為21740/月,。根據(jù)Glassdoor的數(shù)據(jù)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(jù)Indeed 的數(shù)據(jù)顯示,，平均年薪已經(jīng)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(jù)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(chǎn)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(jù)管理：機器學習算法可以通過對客戶過去的金融數(shù)據(jù)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(jù)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(diào)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(jù)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(jù)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(jù)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(jù)在金融行業(yè)能夠?qū)崿F(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(jù)分析技術能夠大幅度提高數(shù)據(jù)的真實性和可靠性,。可以在用戶辦理業(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(jù)，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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