北京獵頭資訊|中國學(xué)生最不原意讀的專(zhuān)業(yè)成最容易找工作專(zhuān)業(yè) 北京獵頭報告稱(chēng)，數據科學(xué)家平均年薪為11.9萬(wàn)美元，而程序員平均年薪為6.5萬(wàn)美元，差距由此可見(jiàn)。
你擅長(cháng)數學(xué)，會(huì )用Python編程，而且還對某個(gè)行業(yè)了如指掌？如果你擁有這樣的技能集，那你就有可能當上數據科學(xué)家。
如果你當上了數據科學(xué)家，那你的日子就可以過(guò)得風(fēng)風(fēng)光光了——LinkedIn的最新投票結果顯示，“統計分析和數據挖掘”是2014年最大的求職法寶。
美國招聘網(wǎng)站Glassdoor的報告稱(chēng)，數據科學(xué)家的平均年薪為118709美元（約合人民幣737550元），而程序員的平均年薪為64537美元（約合人民幣400974元）。
北京獵頭的研究預測稱(chēng)，到2018年，在“具有深入分析能力的人才”方面，美國可能面臨著(zhù)14萬(wàn)到19萬(wàn)的缺口，而“可以利用大數據分析來(lái)做出有效決策的經(jīng)理和分析師”缺口則會(huì )達到150萬(wàn)。 該領(lǐng)域目前異?；鸨?，紐約大學(xué)數據科學(xué)中心課程的負責人羅伊-北京獵頭（RoyLowrance）表示，現在可能已經(jīng)到了巔峰期，“也許存在著(zhù)泡沫?！?/span>
“無(wú)論什么事情，一旦變得這樣火爆，之后就肯定就會(huì )冷下來(lái)?！辈贿^(guò)，紐約大學(xué)希望在未來(lái)幾年里擴大數據科學(xué)課程的招生規模，把學(xué)生人數從40名增加到60名。本學(xué)年還有五個(gè)月才會(huì )結束，但50%到75%的學(xué)生已經(jīng)找到了比較理想的工作。
為什么該領(lǐng)域會(huì )變得如此火爆？琳達-博奇（LindaBurtch）是芝加哥的獵頭公司博奇工程的董事總經(jīng)理，她表示，盡管像谷歌、亞馬遜、Netflix和Uber這樣的高科技公司都有自己的數據科學(xué)團隊，但那些非高科技公司，比如NeimanMarcus、沃爾瑪、Clorox和Gap，它們現在也需要使用這方面的人才，“很多公司都在物色數據科學(xué)家，”她說(shuō)。
這些公司希望，數據科學(xué)專(zhuān)業(yè)人才可以挖掘新的信息，來(lái)幫助公司開(kāi)源節流。IBM負責大數據業(yè)務(wù)的副總裁AnjulBhambhri表示，航空航天制造商Pratt&Whitney現在可以預測出飛機發(fā)動(dòng)機何時(shí)需要進(jìn)行維護，準確率達到97%，這可以幫助它更加有效地開(kāi)展業(yè)務(wù)。
雖然IBM在本月剛剛推出了基于云計算的WatsonAnalytics免費增值工具，但是，為了分析非結構化數據，數據科學(xué)家常常不得不親自動(dòng)手編寫(xiě)專(zhuān)門(mén)的軟件程序，這正是數據科學(xué)家必須掌握編程技巧的一個(gè)原因。
學(xué)校教育
北京獵頭說(shuō)，數據科學(xué)家需要具備三項基本技能：數學(xué)/統計、計算機能力、在特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域的知識。紐約大學(xué)數據科學(xué)中心希望招收至少具備其中一種技能的學(xué)生，然后培養他們掌握其他技能，讓學(xué)生到畢業(yè)的時(shí)候，可以獨當一面負責處理數據工作。
“在學(xué)習過(guò)程中，他們要做一些數據科學(xué)項目，這些項目需要他們用到這三種技能，”他說(shuō)。
但是，如果你想成為一名數據科學(xué)，也不一定非得去大學(xué)讀書(shū)才行。從今年9月開(kāi)始，一家名為梅蒂斯（Metis）的公司開(kāi)始在紐約舉辦為期十二周的數據科學(xué)訓練營(yíng)，費用為1.4萬(wàn)美元。報名的人非常之多，入學(xué)競爭相當激烈。梅蒂斯公司的聯(lián)合創(chuàng )始人杰森-北京獵頭（JasonMoss）說(shuō)，大約有一半的學(xué)生都擁有碩士或博士學(xué)位。
第一期訓練營(yíng)在12月初結束。北京獵頭說(shuō)，不過(guò)幾周，15名學(xué)生中就有6名拿到了聘用通知。
“我不認為訓練營(yíng)可以替代大學(xué)教育，”北京獵頭說(shuō)?！坝柧殸I(yíng)可以提供一條捷徑，讓你以最快的速度找到一份工作，但大學(xué)的目的不在于此。但我也不認為你必須上大學(xué)才能成為一名數據科學(xué)家，”他說(shuō)：“有一種人，他們天生具有好奇心，有勇氣，有決心，總想把事情理出頭緒，他們在這一行可以干得很好?！?/span> AnmolRajpurohit是一名獨立的數據科學(xué)家兼顧問(wèn)，他說(shuō)，做這一行工作最重要的素質(zhì)就是能夠快速學(xué)習東西?！芭c專(zhuān)長(cháng)于任何特定編程語(yǔ)言相比，泛型編程技巧遠遠更加重要?！?/span>
“在如今這個(gè)時(shí)代，技術(shù)的發(fā)展突飛猛進(jìn)，語(yǔ)言會(huì )很快過(guò)時(shí)，新的語(yǔ)言則將迅速普及。因此，學(xué)東西很快的人，會(huì )比單獨領(lǐng)域的專(zhuān)家更有前途?！?/span>
北京獵頭認為，在某些技能方面，訓練營(yíng)和網(wǎng)上課程可以為學(xué)習者提供很大的幫助。但在另外一些方面，它們的作用就就相對有限了。紐約大學(xué)的數據科學(xué)課程有一個(gè)優(yōu)勢，就是可以按照正確的先后順序來(lái)培養你的技能。
“我們的教學(xué)順序可以讓你循序漸進(jìn)、融會(huì )貫通地掌握技能?！?/span>
數據科學(xué)家要做哪些事？
游戲公司Playstudios的數據科學(xué)家喬恩-格林伯格（JonGreenberg）說(shuō)：
“在日常工作中，我需要管理一系列控制面板，它們提供的信息可以讓公司知道，我們的生意到底做得怎么樣？用戶(hù)在做什么事情？”
格林伯格現在是一名經(jīng)理了，所以他編程的時(shí)候沒(méi)有以往那么多，但是他有時(shí)候仍然需要編程。通常來(lái)說(shuō)，他把數據從ApacheHadoop的存儲器里調取出來(lái)，在分析平臺RevolutionR上運行它，并對它進(jìn)行一些可視化處理。
“比如說(shuō)，我們可以從中得知一部分用戶(hù)如何與新推出的功能互動(dòng)，”他解釋說(shuō)。
六年前，格林伯格拿到了統計學(xué)的碩士學(xué)位。他希望進(jìn)入政府部門(mén)工作，但卻驚訝地發(fā)現，公司企業(yè)非常需要數據科學(xué)家?！澳莻€(gè)時(shí)候，數據科學(xué)領(lǐng)域還沒(méi)有現在這么火爆”他說(shuō)?，F在，他每天都能從北京獵頭那里收到一個(gè)電話(huà)或一封郵件?！斑@種情況不只是發(fā)生在我身上，”他說(shuō)?！八械臄祿茖W(xué)家可能都是這樣?！?/span> 對于格林伯格來(lái)說(shuō)，就業(yè)機會(huì )很好只是一個(gè)加分項，因為他本來(lái)就熱愛(ài)這一行。我認為，要做數據科學(xué)工作，你必須得有分析頭腦才行，而且還得有好奇心，他說(shuō)。
“你必須得有靈活性和創(chuàng )造性，構思出不同的方法來(lái)解決問(wèn)題?！?/span>
這項工作的唯一缺點(diǎn)，格林伯格說(shuō)，就是“清潔”數據（去掉那些沒(méi)有相關(guān)性的結果）需要花費大量時(shí)間，“這部分任務(wù)并不是那么招人喜歡，你得花很多時(shí)間來(lái)做它?！?/span>
Rajpurohit說(shuō)，他花了很多精力來(lái)清潔數據和做研究?！拔液艽笠徊糠謺r(shí)間都花在做研究上，因為我經(jīng)常會(huì )遇到全新的問(wèn)題，因此，我需要研究特定領(lǐng)域最新文獻，或者是找找專(zhuān)家，聽(tīng)聽(tīng)他們在這方面的看法，”他說(shuō)。
“盡管數據科學(xué)這個(gè)名字和藝術(shù)毫不沾邊，但是你需要把藝術(shù)和科學(xué)很好地結合起來(lái)?？茖W(xué)的部分很明顯——數學(xué)，程序設計等等。但藝術(shù)部分是同樣重要——創(chuàng )造力，對語(yǔ)境有著(zhù)深刻的理解。把這兩部分結合在一起，你就會(huì )變得善于解決問(wèn)題?！?/span>
盡管如此，Rajpurohit也承認，數據科學(xué)并不像眼下很多人以為的那樣善良迷人。這個(gè)領(lǐng)域確實(shí)是在變得越來(lái)越重要，而且也出現了很多高薪機會(huì )，但在數據科學(xué)家需要做的日常工作中，有很多其實(shí)都很枯燥。
你是當數據科學(xué)家的料嗎？
每天花大量時(shí)間來(lái)編程，分析控制面板上的數據，獲得相關(guān)信息，如果你對這樣的工作感興趣，那么你可能就適合干這一行。但如果你僅僅是想拿高工資，那么你可能就會(huì )覺(jué)得這樣的日子過(guò)起來(lái)苦不堪言。
你要知道：真正適合干這一行的人，常常會(huì )在業(yè)余時(shí)間里編寫(xiě)程序，分析數據，而他們這樣做只是為了自?shī)首詷?lè )。
亞當-弗洛葛爾（AdamFlugel）是博奇公司的數據科學(xué)招聘北京獵頭，他談到了最近遇到的一名候選人。此人擁有博士學(xué)位，今年秋天將去電藝公司（ElectronicArts）工作?！案ヂ甯馉栒f(shuō)：
”真正讓他脫穎而出的是優(yōu)勢是，他在空閑時(shí)間也做這種事情，而且純粹就是為了好玩。
“他是多人在線(xiàn)游戲世界《坦克世界大戰》的玩家，領(lǐng)導著(zhù)一個(gè)玩家團隊。于是他編寫(xiě)了一個(gè)從游戲服務(wù)器抓取數據的程序，然后進(jìn)行數據分析，評估自己團隊的表現。然后他利用這些信息來(lái)弄清應該如何調整自己的戰略，應該招收哪些類(lèi)型的成員，才能提升團隊的整體表現?！?/span>
所以，如果你愛(ài)的并不是數據本身，而是它可以給你帶來(lái)的高薪，那么你會(huì )發(fā)現，自己很難與那樣的人競爭。但是博奇說(shuō)，每個(gè)人都應該學(xué)會(huì )熱愛(ài)數據，即便只是為了自己事業(yè)前途著(zhù)想，也該這樣做。
“十年之內，如果你不是數據大咖，你就別想升到‘首席XX官’的位置上?！?/span>
但是像史蒂夫-喬布斯、比爾-蓋茨那樣的情況又怎么解釋呢？他們擁有遠見(jiàn)卓識，并沒(méi)有陷入數據科學(xué)的細枝末節之中。博奇說(shuō)：
“那是30年前的事了，我說(shuō)的是未來(lái)10年?！?/span>
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