21世紀最性感的職業——數據科學DS

Data Scientist數據科學，據說是號稱21世紀最性感的職業。Harvard Business Review（《哈佛商業評論》）在2012年就發布過一篇文章，將Data Scientists（數據科學家）評為"The Sexiest Job of the 21st Century"。而現在8年過去了，DS的性感值有增無減，到2019年為止已經連續第四年登頂美國求職網站Glassdoor Top 50職業排行榜。

1??、什么是Data Science﹙DS﹚?

Data Science ﹙data analytics﹚ 數據科學or 數據分析，是計算機科學底下的一個分支。各個學校對該專業的學生培養目標定義上可能有些許差別，但是目的都是一個，培養能靈活處理大量而且多樣的數據組，從中提煉有效信息的學生。 

2??、可能有同學會問那DS跟BA的區別是什么？

從概念上說，BA是通過數學統計和CS的技能去幫助進行商業決策的制定，這是一個緊密結合了商業知識的專業，其理論基礎是統計學，也包含了Data Mining和Regression Model的運用。可以大概的說，美國院校在BA的課程設置上，統計學知識占到約40%，計算機和商科知識則各占30%左右。

而DS是數據科學，是CS下面的一個細分方向，多數專業在計算機學院，部分專業在數學學院。其理論基礎包括工程學、計算機工程和計算機科學。DS涉及到的專業知識還包含了Machine Learning/Cloud Computing/Optimization等。課程設置更側重于培養學生利用計算機進行數據分析的能力，計算機知識占到約50%，其次才是統計學和應用方面的知識。 

馬云曾在2017世界智能大會上說，“沒有任何人任何事能夠阻礙大數據、互聯網。”  隨著科技的發展，每時每刻都有大量數據產生。

這些數據有什么用？如何從數據中分析事物未來的發展趨勢，窺見新的商機？于是數據科學DS這個專業就應勢而生！

近年來，隨著大數據，機器學習等技術和概念的火熱，數據科學逐漸成為非常熱門的申請專業，而美國數據科學DS專業的就業前景自然也是毋庸置疑的。

DS 就業薪資水平

Linkedin在最新相關職業的調查中發現，機器學習和數據科學工程師已經超過傳統軟件工程師，躍升為最高薪群體，年薪中位數高達$129,000。在各行各業的H1B審核越來越嚴格的情況下，數據科學類崗位H1B持有數呈大幅上升趨勢，同時，收入也在逐年增長。

Robert Half Technology 對數據科學的評價：

“Data Scientist（數據科學家）可能是你能在名片上寫下的最熱頭銜之一，并且你離硅谷越近，這個職位就越有價值。"

說的更實在一點就是，相信大家在選擇專業的時候很重要的一件事就是要知道畢業后該專業大概的薪資水平，于是小編特意查詢了 data scientist 國內外的薪資水平（還是現實一點比較好 ）

目前在國內，數據分析師的平均工資為10630/月；大數據開發平均工資為30230/月；數據挖掘的平均工資為21740/月。根據Glassdoor的數據顯示，海外的Data Scientist年薪高達118,700美金，高居排行榜榜首！

（圖源：Glassdoor）

而根據Indeed 的數據顯示，平均年薪已經突破13萬美元。

像Google， Amazon， Apple， Airbnb，Walmart等知名企業，更是給出高于這個平均值的工資，并且還有股票等其它福利。

Data Science專業的就業前景

DS在金融行業有很多崗位可以做呀, 包括行研、風控、支付監管、Fintech等。
舉幾個例子：

Financial automation: 如智能投顧robo-advisor (根據投資者的財務狀況和風險偏好，通過智能化的分析，給用戶提供資產配置和財富管理方面的投資建議。)

Financial cryptography: blockchain

自動化、智能化風險管理、判斷潛在客戶的信譽度

客戶數據管理：機器學習算法可以通過對客戶過去的金融數據進行學習和分析，以此來分析一些特定金融趨勢和市場發展的影響。

個性化深度定制：數據工程師可以建立客戶消費模型，研究消費者的行為并發現客戶在哪些方面需要專業化的咨詢服務。通過整合預測分析技術和電子調查問卷可以完成這一復雜工作，基于用戶的消費習慣、社交趨勢、位置信息和其他偏好等信息，可以向用戶在恰當的時機提供最好的金融解決方案和個性化服務建議。

預測分析：比如行情預測、客戶價值預測、未來生活事件、預期流失率和股票走勢。

實時分析（ 欺詐識別、消費者分析、算法交易）

A2:

要看申請院校的課程設置。ds專業其實是不同院校之間差別很大的專業，有的偏重編程和算法，未來可以往科技公司的數據科學家或算法工程師發展；有的偏重業務思維或商業角度，可以往數據分析師或業務分析師發展。相對而言是比較萬金油的專業。

A3:

大數據目前在金融信貸、信用消費評級、信息驗證等金融業務場景中都運用的十分廣泛。具體而言，大數據在金融行業能夠實現的功能如下：

1、征信，即信用報告或者信用分享。在放貸之前，放貸機構需要了解借款人的信用狀況；

2、信息驗證核實，在個人用戶辦理業務時，應用大數據分析技術能夠大幅度提高數據的真實性和可靠性。可以在用戶辦理業務的過程中，增加對用戶的驗證查詢，加強欺詐識別，降低金融風險；

3、信貸預判，為金融服務商提供決策依據，為銀行、貸款等業務提供風險控制服務，拓展信用體系生態圈；

4、為第三方業務提供授信決策。

如此高薪的專業，可以考慮一下哦~

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