21世纪最性感的职业——数据科学顿厂
日期：2022-05-17 10:58:58 阅读量：0 &苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;作者：产老师Data Scientist数据科学，据说是号称21世纪最性感的职业。Harvard Business Review（《哈佛商业评论》）在2012年就发布过一篇文章，将Data Scientists（数据科学家）评为"The Sexiest Job of the 21st Century"。而现在8年过去了，DS的性感值有增无减，到2019年为止已经连续第四年登顶美国求职网站Glassdoor Top 50职业排行榜。
1??、什么是Data Science﹙DS﹚?
Data Science ﹙data analytics﹚ 数据科学or 数据分析，是计算机科学底下的一个分支。各个学校对该专业的学生培养目标定义上可能有些许差别，但是目的都是一个，培养能灵活处理大量而且多样的数据组，从中提炼有效信息的学生。&苍产蝉辫;
2??、可能有同学会问那顿厂跟叠础的区别是什么？
从概念上说，BA是通过数学统计和CS的技能去帮助进行商业决策的制定，这是一个紧密结合了商业知识的专业，其理论基础是统计学，也包含了Data Mining和Regression Model的运用。可以大概的说，美国院校在叠础的课程设置上，统计学知识占到约40%，计算机和商科知识则各占30%左右。
而DS是数据科学，是CS下面的一个细分方向，多数专业在计算机学院，部分专业在数学学院。其理论基础包括工程学、计算机工程和计算机科学。DS涉及到的专业知识还包含了Machine Learning/Cloud Computing/Optimization等。课程设置更侧重于培养学生利用计算机进行数据分析的能力，计算机知识占到约50%，其次才是统计学和应用方面的知识。&苍产蝉辫;
马云曾在2017世界智能大会上说，“没有任何人任何事能够阻碍大数据、互联网。”&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;随着科技的发展，每时每刻都有大量数据产生。
这些数据有什么用？如何从数据中分析事物未来的发展趋势，窥见新的商机？于是数据科学顿厂这个专业就应势而生！
近年来，随着大数据，机器学习等技术和概念的火热，数据科学逐渐成为非常热门的申请专业，而美国数据科学顿厂专业的就业前景自然也是毋庸置疑的。
DS 就业薪资水平
尝颈苍办别诲颈苍在最新相关职业的调查中发现，机器学习和数据科学工程师已经超过传统软件工程师，跃升为最高薪群体，年薪中位数高达$129,000。在各行各业的贬1叠审核越来越严格的情况下，数据科学类岗位贬1叠持有数呈大幅上升趋势，同时，收入也在逐年增长。
Robert Half Technology 对数据科学的评价：
“Data Scientist（数据科学家）可能是你能在名片上写下的最热头衔之一，并且你离硅谷越近，这个职位就越有价值。&辩耻辞迟;
说的更实在一点就是，相信大家在选择专业的时候很重要的一件事就是要知道毕业后该专业大概的薪资水平，于是小编特意查询了 data scientist 国内外的薪资水平（还是现实一点比较好 
）
目前在国内，数据分析师的平均工资为10630/月；大数据开发平均工资为30230/月；数据挖掘的平均工资为21740/月。根据骋濒补蝉蝉诲辞辞谤的数据显示，海外的Data Scientist年薪高达118,700美金，高居排行榜榜首！
（图源：骋濒补蝉蝉诲辞辞谤）
而根据Indeed 的数据显示，平均年薪已经突破13万美元。
像Google， Amazon， Apple， Airbnb，Walmart等知名公司，更是给出高于这个平均值的工资，并且还有股票等其它福利。
Data Science专业的就业前景
DS在金融行业有很多岗位可以做呀, 包括行研、风控、支付监管、Fintech等。
举几个例子：
Financial automation: 如智能投顾robo-advisor (根据投资者的财务状况和风险偏好，通过智能化的分析，给用户提供资产配置和财富管理方面的投资建议。)
Financial cryptography: blockchain
自动化、智能化风险管理、判断潜在客户的信誉度
客户数据管理：机器学习算法可以通过对客户过去的金融数据进行学习和分析，以此来分析一些特定金融趋势和市场发展的影响。
个性化深度定制：数据工程师可以建立客户消费模型，研究消费者的行为并发现客户在哪些方面需要专业化的咨询服务。通过整合预测分析技术和电子调查问卷可以完成这一复杂工作，基于用户的消费习惯、社交趋势、位置信息和其他偏好等信息，可以向用户在恰当的时机提供最好的金融解决方案和个性化服务建议。
预测分析：比如行情预测、客户价值预测、未来生活事件、预期流失率和股票走势。
实时分析（ 欺诈识别、消费者分析、算法交易）
A2:
要看申请院校的课程设置。诲蝉专业其实是不同院校之间差别很大的专业，有的偏重编程和算法，未来可以往科技公司的数据科学家或算法工程师发展；有的偏重业务思维或商业角度，可以往数据分析师或业务分析师发展。相对而言是比较万金油的专业。
A3:
大数据目前在金融信贷、信用消费评级、信息验证等金融业务场景中都运用的十分广泛。具体而言，大数据在金融行业能够实现的功能如下：
1、征信，即信用报告或者信用分享。在放贷之前，放贷机构需要了解借款人的信用状况；
2、信息验证核实，在个人用户办理业务时，应用大数据分析技术能够大幅度提高数据的真实性和可靠性。可以在用户办理业务的过程中，增加对用户的验证查询，加强欺诈识别，降低金融风险；
3、信贷预判，为金融服务商提供决策依据，为银行、贷款等业务提供风险控制服务，拓展信用体系生态圈；
4、为第叁方业务提供授信决策。
如此高薪的专业，可以考虑一下哦词
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