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学数据科学好找工作吗?职业前途怎么样?随着人工智能技术的深入发展,数据科学成为热门的学习科目,追其原因,不外乎因为数据科学在各个行业的广泛应用和巨大的人才需求。因此只要真正掌握了数据科学的核心技能,职业前途大有可为,找工作更是手到擒来。本文将从数据科学的应用行业、学习内容、就业形势和工作岗位几方面,来为大家全面分析数据科学的发展前景。
数据科学具体应用在哪些行业?
营销:在营销业务中,数据科学家可以利用大量数据来优化营销支出并提高其广告系列的投资回报率,从而提高广告系列的响应率。
银行业:在银行业的舞台上,风险职能部门的数据分析师可以利用大数据识别欺诈活动,并采取富有洞察力的措施全面覆盖风险。
零售:数字和电子商务运营是应用大数据分析进行业务优化的前沿。数据科学家可以在该领域中发挥重要作用,分析通过各种手段收集的消费者数据,从而识别客户行为。根据分析,零售商可以提供有针对性的个性化建议,以帮助增加客流量,从而提高销售转化率。
制造业:数据科学也在制造业中发挥着重要作用。通过利用他们的技能,数据科学家可以预测产品需求并优化业务的库存供应链。
数据科学要学哪些内容?
数据科学涉及高等数学,线性代数,概率论与统计学等等知识,要想从事数据科学的相关岗位,需要大家深入学习一种编程语言,培养SQL技能和数据准备技能,完成统计建模和算法技能,与实施它的工具和技术相媲美对于数据科学专业人员而言,在履行其工作的主要职责(包括数据准备,统计建模和算法开发,Insight生成)时,关注业务成果同样重要。以及在业务中部署见解。
数据科学就业形势分析:
随着数据科学成为业务增长和成功的关键推动因素,每个公司的CXO都无论需求量大,都需要拥有足够数量的数据科学专业人员。机会是无限的,数据科学将成为未来五年中最受追捧和最高薪的职业之一。每个行业和职能部门都将数据科学嵌入其运营中。总而言之,题为“2016年4月数据科学家工资”的Burtch Works研究报告“数据科学家的基本工资中位数随着个人贡献者和管理者的工作水平而增加。1级个人贡献者的基本工资是其他IT专业人员的1.5到2倍。对于经理而言,与IT经理相比,这些薪资水平可高达3倍。“
学数据科学可以从事哪些岗位?
高级数据科学家、首席数据科学家、普通数据科学家、统计学家(包含很多不同资历级别)、技术人员、经理、架构师、研究员(不常见)、转工程师数据工程师、软件工程师、机器学习软件工程师、后端或全栈(前端不常见)工程经理(通常情况下,风险团队或依靠 DS 的其他工程团队是个更好的选择)、硬件工程师(设计 TPU 芯片等,当然比其它选择更罕见)等等。
无论是从短期的就业形势,还是长期的职业发展前景来看,学好数据科学走到哪里,都是人人争抢的香饽饽。如果有人学了数据科学还觉得找工作困难,职业前途暗淡,那么可能需要再好好进修。目前博学谷推出的数据科学人工智能数学基础课程,就适合想要提升能力的学员,有需求的小伙伴可以了解一下。
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