一個(gè)多月前，知名數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)分析競賽平臺Kaggle發(fā)布了他們首個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)&機(jī)器學(xué)習(xí)全行業(yè)調(diào)查，結(jié)果顯示，全球數(shù)據(jù)工作者的平均年薪是55441美元，約合人民幣37萬，是名副其實(shí)的高薪職業(yè)。近日，有人就在Quora上提問：“數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)的前景仍會保持良好嗎？”針對這一問題，Iliya Valchanov表達(dá)了自己的看法。

2016年，數(shù)據(jù)科學(xué)是薪酬最高的職位。

當(dāng)然，這一現(xiàn)狀的產(chǎn)生與基本的供求關(guān)系是分不開的。目前市場上對數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求巨大，但人才卻相當(dāng)短缺。

想想幾年前的互聯(lián)網(wǎng)，豐厚的薪水簡直是其他行業(yè)中的佼佼者。那時(shí)候幾乎人人都想學(xué)CS，成為一名程序員或者網(wǎng)站設(shè)計(jì)師，或者任何能跟互聯(lián)網(wǎng)沾邊的工作。隨著時(shí)間的推移，CS人才的供應(yīng)越來越多，工資水平也比原先有所下降了，不過仍然高于平均水平。

現(xiàn)在，數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)也在發(fā)生同樣的事情：供不應(yīng)求。高薪酬吸引著大批人進(jìn)入數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展。

需求

通過數(shù)據(jù)做決定正成為各大企業(yè)的主流。在過去，分析師只用Excel分析數(shù)據(jù)，只有學(xué)術(shù)專家才選擇SPSS、Stata這樣的工具。但是現(xiàn)在不一樣了。

技術(shù)的進(jìn)步催生了一大批數(shù)據(jù)分析工具：

市場部門可以運(yùn)用Google Analytics；

復(fù)雜的ERP需要分解信息創(chuàng)建可視化？沒關(guān)系，SAP和Microsoft Dynamics就是您的業(yè)務(wù)分析師，不管是供應(yīng)鏈管理還是人力資源，統(tǒng)統(tǒng)用得上；

數(shù)據(jù)科學(xué)的子領(lǐng)域商業(yè)智能部門可以用Tableau、Sisense、Microsoft Power BI，以前所未有的方式讓數(shù)據(jù)可視化，讓你一眼掌握全局；

在編程方面，例如R和Python的改進(jìn)，只需幾行代碼就能執(zhí)行復(fù)雜的分析。

所以，為公司配備一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)小組，也許能讓你的業(yè)務(wù)翻兩番，何樂而不為呢？

下面是谷歌、亞馬遜、FB三家公司的數(shù)據(jù)科學(xué)部門情況。

谷歌。谷歌把數(shù)據(jù)科學(xué)運(yùn)用地淋漓盡致，他們做的每件事都與數(shù)據(jù)有關(guān)。從搜索引擎，到Y(jié)ouTube，再到實(shí)現(xiàn)最大化的廣告收入等等。甚至連他們的HR團(tuán)隊(duì)都在用科學(xué)的方法評估如何讓員工工作得更舒心，從而提高生產(chǎn)力。

亞馬遜。當(dāng)我們在亞馬遜購物時(shí)，每個(gè)推薦產(chǎn)品都來自亞馬遜復(fù)雜的數(shù)據(jù)科學(xué)算法。事實(shí)上，亞馬遜目前在部署的一個(gè)算法可以預(yù)測你要購買某種產(chǎn)品的概率。如果這個(gè)概率足夠高，他們就把它送到離你最近的倉庫中。這樣當(dāng)你真的購買了它時(shí)，當(dāng)天就能送達(dá)。

Facebook。坐擁海量用戶的個(gè)人數(shù)據(jù)，F(xiàn)acebook正瘋狂的吸收廣告費(fèi)。你在Facebook上留下任何痕跡，他們就能知道你是喜歡看貓視頻還是狗視頻，然后還能推測出你是貓性人格還是狗型人格。他們還知道你喜歡做什么運(yùn)動(dòng)、喜歡吃什么、網(wǎng)購的花費(fèi)……這樣一來，他們就可以作為一個(gè)媒介，讓其他公司實(shí)施精準(zhǔn)營銷。

不僅大公司有數(shù)據(jù)科學(xué)部門，小企業(yè)、個(gè)人博客、本地企業(yè)也會根據(jù)需求運(yùn)用數(shù)據(jù)分析工具，并從中獲得巨大收益。它的好處就在于，你不需要通過機(jī)器學(xué)習(xí)就能實(shí)現(xiàn)收益。

所以，如果你的競爭對手已經(jīng)開始用數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，而你卻沒有，那么趕緊采取行動(dòng)吧！不然很有可能面臨出局的風(fēng)險(xiǎn)。

供應(yīng)

技術(shù)變革催生了數(shù)據(jù)科學(xué)，如果放在20多年前，依靠原始的編程語言、計(jì)算能力低且速度慢的計(jì)算機(jī)，是不可能產(chǎn)生數(shù)據(jù)科學(xué)家這一職業(yè)的。

但是，教育發(fā)展的速度卻跟不上行業(yè)發(fā)展，現(xiàn)在的教育資源仍然無法滿足雄心勃勃的數(shù)據(jù)科學(xué)家。所以，很多想涉足數(shù)據(jù)科學(xué)的人往往都是從其他行業(yè)轉(zhuǎn)行來的，主要靠自學(xué)獲取必備的技能。一般是通過看書、研究論文、觀看在線課程。

結(jié)論

對于數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求仍然會繼續(xù)增長，我預(yù)計(jì)將來這一領(lǐng)域會向當(dāng)年的CS那樣——在很長一段時(shí)間里，需求增長的速度會大于供應(yīng)增長的速度。

所以無論從公司的角度還是從員工的角度來看，當(dāng)下數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)有前景的領(lǐng)域。