
数据科学家炙手可热
21世纪最性感的工作是数据科学家。这一美国商学院期刊表示,数据科学家集“数据黑客、分析师、沟通大师和受信任的顾问”于一身,并指出,这种技能的结合极为罕见。
这正是全球各地诸多企业的问题所在。尽管公司经理深知大数据所能带来的效益,但他们难以找到拥有合适技能的人才。
利用大数据的潮流毫无放缓迹象。管理咨询公司埃森哲 (Accenture)去年调查了600家美国和英国公司,结果发现有三分之二的公司在之前18个月任命了负责数据管理和分析工作的高管。即使是尚未设立此类高管职位的公司,也有71%准备在不久的将来作出任命。
招聘顾问也表示,对数据分析专家的需求正在飙升。专注信息技术领域、在伦敦和阿姆斯特丹设有办事处的Cititec表示:“今年前六周,我们收到的大数据招聘请求与之前六个月一样多。我们估计,该数字今年将比去年高出100%,甚至更多。”
的确,大数据正快速成为IT招聘机构的重要专长。“我们现在拥有一位大数据专家,而一年前还没有,”Cititec补充道,“这是一块竞争激烈的市场,有很多公司竞相争夺资深人才。”
埃森哲北美金融服务数据分析部门执行董事布莱恩•麦卡锡(Brian McCarthy)认为,全球及各行各业的需求意味着,数据分析技能严重供不应求,尤其是在美国和英国。
他说:“背景适合从事数据科学家工作——计算机科学、统计学、机器学习——的毕业生正在走出校园,但他们的数量还不够。”
麦卡锡补充道,尽管许多公司转而聘请合同工——埃森哲调查表明,有近60%的公司求助于外部分析师和咨询顾问——但它们仍无法找到需要的人才。
Cititec称,这种紧缺十分严重,以至于英国承接IT外包工作的资深数据架构师或业务分析师可日赚500英镑至650英镑。在该领域资质最为优秀的一端,博士级别的数据科学家能够拿到9.5万英镑的高额年薪。
“甚至连海外外包也无法解决这个问题,”麦卡锡指出,“因为印度、中国和巴西等新兴经济体没有足够的资深人才。”
人才紧缺似乎还将持续数年。
埃森哲在今年发布的《数据分析在行动:通向高投资回报率之路的突破与壁垒》(Analytics in Action: Breakthroughs and Barriers on the Journey to ROI)报告中预测,到2018年,光是在美国和英国,需要具备高深科学、技术、工程和数学(STEM)知识的职位的增长速度将是其他职业的五倍,是金融 服务等信息密集型行业职位的四倍。
报告称,新兴经济体培养出STEM人才的数量高于发达经济体,但仍无法满足全球的潜在需求。
确实,埃森哲卓越绩效研究院(Institute for High Performance)在去年的一次调查中研究了美国、中国、印度、英国、日本、巴西和新加坡对数据分析经验的需求。调查发现,到2015年,所有这些 国家(除中国外)都将面临胜任分析科学家工作的博士毕业生数量净短缺的问题。
“美国、英国、日本、新加坡和巴西几乎将肯定遭遇高端人才的严重短缺,”埃森哲表示,“尽管印度的数据分析服务行业蓬勃成长,但它也将难以培养出足量的博士生来填补所有新的数据分析科学家岗位。”
例如,美国新增数据分析专家职位的数量将占全球新增总量的44%,但该国只能供应23%的人才,导致近3.2万人的缺口。
只有中国似乎出现了少量的过剩,但埃森哲警告称:“如果对数据分析的需求加速升高,那么中国也将可能出现短缺。”
未来与数据分析相关的就业岗位会在千万左右,而目前国内企业对专业数据分析师的需求缺口在数十万之众,而具有数据分析基础工作的人员更是上百万的缺口。
因此,CDA数据分析师培训应运而生,不需懂数学算法,不需懂统计概率,不需懂计算机编程。课程更不使用复杂软件,不使用公式模型,整个培训为在数据分析领域需快速入行、需直接上手、人士提供了一套最有效的解决方案。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29