Glassdoor最近宣布了一份陳訴，發布了美國50個最佳的事情崗亭，數據科學家持續兩年奪冠。每年，事情網站城市按照每份職業的整體“Glassdoor事情得分”宣布此陳訴。評分取決于三個要害因素：就業人數，事情滿足度品級和年薪中位數。
數據科學家的事情得分為4.8分，事情滿足度為4.4分，年薪中位數是11萬美元，合人民幣75萬閣下。與之相關的事情，好比數據工程師和DevOps工程師也緊隨其后。
事實上，與已往一年對比，與數據相關的事情根基上占據了所有就業榜單，海內海外的趨勢基內情一致。CareerCast.com的一項新研究顯示，數據科學家在將來七年內具有最好的增長潛力，因為它們是最難填補的事情之一，這項事情的門檻照舊很高的。 rjmetrics.com的統計數據顯示，2015年紀據科學家有11,400到19400個，個中高出50%是已往四年被填補的。
按照計較機科學學院的統計，預計在將來十年內，計較機事情的人數將增加一百萬。那么是什么原因導致數據科學家的地位需求一直在上升呢?為什么數據科學家可以持續兩年奪冠?
原因1：人才短缺
數據統計和闡明對從業者的自身本領有很高的要求，而具備這些技術的人員需要很長一段時間的修煉，由于存在人才缺口，也導致數據科學家的薪水本年增長了6%以上。
由于大數據的汗青相對較短，許多培訓機構和大學近兩年才開設相關課程。所以，固然社會的接頭熱度不減，但今朝尚未呈現一個成熟的進修籌劃曲線。因此，這種人才短缺大概會一連很長一段時間。
原因2：企業在組織數據方面面對龐大挑戰
數據科學家的浸染正在揭示出來，企業急切需要可以或許舉辦數據組織以及數據闡明的專業人員。數據清洗或清理數據和毗連東西以將數據轉換成可用名目在企業中仍然有很大需求。
數據籌備大概需要很多步調，從將特定系統代碼轉換為可用數據，以處理懲罰不完整或錯誤的數據，可是錯誤數據的本錢很高，一些研究表白，闡明不良數據大概會使企業每年耗費1300萬美元以上。
因此，對付那些可以解除壞數據，進而導致企業低落本錢的人來說，市場隨時向他們敞開度量。事實上，數據籌備占數據科學家事情的80%閣下。可是，縱然跟著高度巨大的闡明儀表板和數據收集東西可用性的增加，在可以或許從中提取有代價的看法之前，仍然需要具有清理和組織數據等技術的專業人員。
來由3：數據科學家的需求不再范圍于科技巨頭
數據科學家的需求終于不只僅是大型科技公司，如Google或Facebook，因為較小的企業也意識到，東莞電信服務器 河南電信服務器，他們可以利用數據做出更好，更明智的決定。大數據的HBR成果陳訴指出，利用數據驅動型決定的企業中，三分之一以上的公司比競爭敵手平均高5%的出產力，多出6%的盈利。
固然中小型企業的數據并不像大型企業的數據那么多，可是通過篩選數據，為企業提供有意義的看法也是一個強大的競爭優勢。
我們也看到入門級數據科學家涌向創業公司和小型企業，因為他們認為他們能在早期的職業生涯中應對更高條理的事情。數據科學家擁有遍及的技術，他們但愿可以或許當縱然用所有技術。
IT技能人員如何出場?
數據科學家既然這么火，措施員又該如何出場呢?大學課程是一個很好的開始，但數據科學家的地位往往需要許多技術，今朝海內的大學基礎無法將這些整合在一起。除此之外，就是介入一些培訓課程，今朝尚沒有其他好的要領。
