京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
几年前,数据科学作为一种需求旺盛、利润丰厚的职业道路出现,出于几个原因,它仍然如此。首先,公司比以前收集了更多数量和更多类型的信息,代表们希望从中获得洞察力。
另一个原因是,人们意识到,即使在充满挑战的市场中,有效使用数据也能提高竞争力。这里有六个行业现在正在招聘数据科学家,在可预见的未来可能会继续这样做。
一项对顶级大数据行业的研究显示,电信和信息技术位居榜首。此外,预测预计该行业的价值将在2023年达到1052亿美元,高于2019年的590亿美元。一个例子是,南非品牌Telkom为女性创造了在该公司担任数据科学专家的机会。
电信公司的商业领袖可以利用数据科学家的专业知识来决定何时何地推出5G技术。他们还可以开始分析客户服务电话的趋势,以检测和排除常见问题。
交通部门依赖数据科学专业知识的机会也已经成熟。英国政府官员最近宣布打算释放位置数据的潜力。人们相信,这些信息可以支持电动汽车充电基础设施,减少排放影响,并使旅行更加安全和愉快,等等。
另一个趋势是使用乘客的手机数据来衡量人们依赖公共交通服务的频率。洛杉矶当局已经采取了这种方法。数据科学家可以帮助决策者从收集的信息中收集有价值的细节。
健康保险行业的人也对雇佣数据科学家更感兴趣。这样做有助于他们掌握新的趋势,比如对自我保险计划越来越感兴趣。例如,统计数据显示,29.2%的中型雇主选择了自我保险。数据科学家可以评估这种变化,以及跟踪其他值得注意的模式。
健康保险公司的领导人希望了解哪些因素使投保人更有可能提出索赔,或者该国哪些地区的客户最多。数据科学可以回答这些问题和其他问题。
银行业的领导者也意识到雇佣数据科学家是值得的。在一个例子中,美国银行分析了超过4.1万条社交媒体评论,发现了数千条关于限购的虚假谣言。然后,代表们可以做出澄清,以防止声誉受损。
银行还分析数据,以识别可疑交易或支出模式。他们在决定是否向客户提供贷款时也是这样做的。一些银行客户也受益于数据分析,比如如果应用程序功能告诉他们,他们在给定的一个月里可能会比平时花费更多。
零售品牌在高管意识到更清楚地了解可用信息有助于满足客户需求后,雇佣数据科学家。例如,一项假日购物研究显示,在两年的时间里,人们搜索“礼品盒”这个词的频率是其他时间的1.85倍。这些结果帮助零售商调整他们提供的产品。
从与新冠肺炎相关的困难中恢复的努力也可能推动零售领域的数据科学家招聘活动。这场流行病改变了人们购物的方式和他们更喜欢购买的东西。数据专家将在发现这些新趋势、向零售高管提供采取行动和增加利润所需的统计数据方面发挥至关重要的作用。
数据科学家也将在生命科学和制药部门找到工作。伊莱恩·奥德怀尔作为生命科学数据科学家与埃森哲合作。“项目通常侧重于在整个生命科学行业应用高级分析,通常与数据和分析策略设计相结合。我们位于爱尔兰的团队所做的大部分工作都与商业药物产品的制造和供应有关,例如,优化调度以提高质量控制实验室的生产率和效率,“她说。
由于新冠肺炎仍然是全球大部分地区的严重威胁,这些行业的领导人可能会意识到,数据对于应对全球流行病带来的额外压力至关重要。数据还将帮助这些公司开发新药,减少错误,最大限度地减少召回,无论是新冠肺炎治疗还是其他治疗。
这些只是数据科学家今年及以后可以找到工作的众多行业中的一部分。今天的高管们希望摆脱以前主要依靠直觉和经验做决定的做法。数据科学家有知识和技能来揭示可能被忽视的洞察力,使它们对几乎任何行业都有价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21