京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
成为数据科学家有哪些好处
随着数据科学的日益普及,现在有大量的就业机会。
如果你正在找数据科学家的工作,你可以在各大求职网站上看到大量求职需求。如果你正在考虑转行,或者想在没有数据科学背景的情况下开启新的职业生涯,那么数据科学家仍然是很好的职业选择。
以下列出了成为数据科学家的十大好处。
1. 本世纪最性感的工作
《哈佛商业评论》的一篇文章称,“数据科学家是21世纪最性感的工作”,有很多方面可以证明这点。从事金融、统计和运营研究的公司比以往任何时候都更加关注数据科学。数据科学正在为企业带来大量价值,同时数据科学家的需求也在迅速增长。大量的市场需求对于个人职业的发展也是十分有利的。
2. 工作上的自由
如果你问数据科学家,他们作为数据科学家最棒的一点是什么?他们的答案会是自由。对于数据科学,你不必局限于特定行业。成为数据科学家的最大优势在于,你的工作将与技术紧密相连,这意味着你的工作充满了创新和潜力,你可以自由地从事感兴趣的项目。更重要的是,你通过数据科学的工作能够改变成千上万人的生活。
3. 更有机会进入大公司
作为数据科学家,你更有机会在亚马逊、苹果和优步等公司工作。例如,亚马逊通过使用数据科学向客户推荐产品进行销售。亚马逊使用的数据来自其庞大的客户群。苹果公司使用大数据来为产品功能做出决策。优步的高峰期溢价就是公司如何使用数据科学的最好例子之一。
4. 收入丰厚
美国数据科学家的平均工资约为每年12万美元。自2011年以来,94%的美国毕业生找到了数据科学家的工作,平均工资为每年11.4万美元。根据2017年的报告,数据科学家的工作在排名前25的最佳工作岗位中位居第一,而且目前它仍然保持着这一地位。
5. 优质的培训和课程
与其他许多 IT 工作不同,数据科学家不必学习没有用的技能。许多数据科学课程都由该领域具有丰富经验和知识的专家提供。经过认证的数据科学家的加薪幅度约为在58%,而没有认证的人士加薪幅度约为35%。对于经过认证的专业人士来说,升职加薪更为容易,但这并不一定意味着自学成才的数据科学家难以得到发展。
6. 市场需求大
数据科学家的职业发展选择很多,比如项目管理、安全性、系统架构、咨询等。这些专业领域对具有相关技能的人才有巨大的需求。有些职位的就业增长率甚至超过100%。例如,信息安全分析师职位的就业增长率为279.69%,其他职位也是如此。到2018年底,美国对数据管理人员的需求将超过150万。IBM预计,数据科学家的需求将继续增长。
7. 人才的多样性
数据科学是令人兴奋的,需要不同角色的人来解决现实问题。在世界各地,大中小型企业每天都在创造数据,但并非每个企业都在利用他们产生的数据。为了改善这种局面,公司发展的不同阶段都需要具备数据科学知识的人才。这些公司需要对数据进行分析,将业务问题转化为易于理解的数据问题,实现统计数据方法,缩小理论与编程之间的差距。
8. 相对安全的职业
新技术层出不穷,这就是为什么人们认为科技世界中许多技术都会转瞬即逝。数据科学并非如此,但这并不一定意味着数据科学家应该停止学习新技能。我们都知道,包括数据科学在内的当今许多技术都将实现自动化。这意味着某些领域最终将实现自动化,但数据科学领域的发展不会停止,对数据科学家的需求也将继续增长。那些拥有一定技能并保持正确心态的人才不会被淘汰。
9. 获得高管的青睐
数据科学家研究许多技术和编程语言,他们使用许多工具来解决业务问题,在此过程中,他们能获得高层管理人员的信任。数据科学家与来自不同行业和部门的人员合作,只要他们不断努力提高专业技能,他们就更有机会获得高管的青睐。
10. 更容易创业
当你了解许多行业的内部和外部情况,并且建立良好的联系,同时获得解决业务问题的能力,那么开创自己的业务将更为容易。
结语
如果你在LinkedIn等求职网站搜索“ 数据科学家职位 ”,你将看到数百个就业机会。即使没有扎实的数据科学背景,你也可以通过在线学习课程和教程来充实这方面的知识。数据科学如今非常热门,并且在未来几年内也将如此。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31