數據科學已經快速成為(wèi)IT領域中一(yī)大炙手可熱的職位選項。受到(dào)生(shēng)産環境内結構化與非結構化數據以創紀錄速度膨脹的積極推動，這一(yī)領域快速發展。不過，更為(wèi)重要的是更為(wèi)強大且成本低(dī)廉的數據科學工(gōng)具的不斷湧現，包括微軟Excel到(dào)Python再到(dào)Hadoop。這些足以幫助小(xiǎo)型初創企業(yè)、大到(dào)谷歌(gē)及Amazon等網絡巨頭搞定自(zì)己面對的具體數據分析難題。

 　　因此，數據科學已經成為(wèi)專業(yè)人士不容忽視的一(yī)大全新發展機(jī)遇，并能(néng)夠為(wèi)其帶來相(xiàng)當可觀的薪酬水(shuǐ)平。與其它早已成熟的傳統技(jì)術(shù)不同(例如數據庫管理)，數據科學顯然是一(yī)類全新領域。這意味著(zhe)其具備更出色的開(kāi)放(fàng)性，而新晉專業(yè)人士亦樂于學習與之相(xiàng)關的各類新型技(jì)能(néng)。

崗位來自(zì)哪裡(lǐ)——薪酬水(shuǐ)平又(yòu)是如何

 　　粗略地浏覽一(yī)遍領英上(shàng)的相(xiàng)關信息，大家基本可以對數據科學擁有初步的市(shì)場需求感受。2016年(nián)1月(yuè)，相(xiàng)關招聘帖數量高(gāo)達3500條，其職稱範圍從(cóng)高(gāo)級數據科學家到(dào)分析數據科學家乃至大數據工(gōng)程師(shī)等等。相(xiàng)關雇主則包括網絡領域的各大中堅力量，包括Amazon(70多(duō)個(gè)開(kāi)放(fàng)崗位)、博思艾倫(70個(gè)以上(shàng)崗位)、彭博、甲骨文、美國(guó)商業(yè)銀(yín)行以及Capital One等等。

 　　對于那些能(néng)夠在數據科學領域拿下(xià)一(yī)個(gè)職位的朋友(yǒu)們來說，亦有一(yī)份相(xiàng)當豐厚的薪酬等著(zhe)他們。目前美國(guó)本土(tǔ)數據科學崗位的中位數薪酬為(wèi)每年(nián)10萬4千美元，O’Reilly Media 公司在2015年(nián)數據科學薪酬調查報(bào)告當中指出。(PayScale亦表示加州地區擁有經驗的數據科學家的年(nián)薪中位數在10萬美元。)當然這隻是開(kāi)始，Robert Half Technology 2016薪酬指南(nán)報(bào)告稱，2016年(nián)數據科學家的平均薪酬在10萬9千美元到(dào)15萬3750美元之間。舊(jiù)金山灣區則是美國(guó)數據科學需求的核心地帶，不過相(xiàng)關職位的需求亦可謂遍地開(kāi)花。目前在紐約、波士頓以及華盛頓特區等城(chéng)市(shì)亦出現了旺盛的數據科學人才需求。

 　　六位數的可觀薪酬再加上(shàng)驚人的開(kāi)放(fàng)崗位數量，已經促使相(xiàng)當一(yī)部分企業(yè)将人才物(wù)色的目光(guāng)投向了本地之外。除此之外，也有相(xiàng)當一(yī)部分大學及專業(yè)協會(huì)提供相(xiàng)對應的教育計劃，旨在幫助具備數據分析能(néng)力的其他專業(yè)人士順利進入這一(yī)領域。

 雇主們有何需求

 　　微軟公司在業(yè)内一(yī)直以強大的産品盈利能(néng)力與可觀的研發投入而著(zhe)稱。為(wèi)了保障自(zì)身研發實力，微軟方面正在積極吸納數據科學家與機(jī)器(qì)學習專家。根據領英上(shàng)的相(xiàng)關信息，微軟公司目前擁有超過400位與數據科學相(xiàng)關之員(yuán)工(gōng)，其中一(yī)部分員(yuán)工(gōng)擁有博士學位。微軟公司亦在努力通(tōng)過校園招聘招徕經驗豐富的數據科學專業(yè)人員(yuán)。微軟公司招聘人員(yuán)Robin McMahon談到(dào)了她眼中微軟提供的數據科學從(cóng)業(yè)者發展機(jī)遇：

 　　“現在為(wèi)微軟公司招聘數據科學家确實相(xiàng)當令人興奮，因為(wèi)候選人往往有機(jī)會(huì)在面試中涉及多(duō)個(gè)不同部門(mén)，”McMahon解釋道，她一(yī)直在專注于招聘數據科學與機(jī)器(qì)學習專家。微軟公司的數據科學家們正著(zhe)手構建多(duō)種不同産品，包括Azure、Xbox與Bing。

 　　“我們對于各類技(jì)能(néng)以及數據科學教育及從(cóng)業(yè)背景很感興趣，”McMahon解釋稱。“發表過數據科學相(xiàng)關論文能(néng)夠幫助大家在候選者當中脫穎而出，”她補充道。微軟公司會(huì)定期向Strata大會(huì)派遣招聘人員(yuán)，從(cóng)而幫助這一(yī)領域補充新鮮血液。雖然擁有計算(suàn)機(jī)科學學位能(néng)夠更好，但不具備也沒關系。McMahon甚至遇到(dào)過幾位來自(zì)生(shēng)物(wù)信息或者其它信息學領域的專業(yè)人員(yuán)，最終他們都成功進入了微軟公司。

 　　即使是那些不具備數據科學或者信息學正規教育背景的候選者也能(néng)夠擁有這樣的全新職業(yè)生(shēng)涯——隻需要一(yī)點激情與耐性。

 　　“自(zì)學與對數據科學的熱情可以說是數據科學專業(yè)人士的關鍵性素質，”電(diàn)子商務企業(yè)Instacart公司數據科學副總裁 Jeremy Stanley強調稱——這是一(yī)家專門(mén)提供個(gè)性化購物(wù)與送貨服務的企業(yè)。“我更傾向于提供現成的挑戰供候選者們解決，而不是單純著(zhe)眼于其簡曆内容，”Stanley補充稱。“我高(gāo)度關注候選者們解決問題的能(néng)力及其代碼編寫質量。”

 　　Instacart公司的招聘流程包含可帶走的測試内容以及與團隊協作解決的問題，Stanley告訴我們。

 　　除了數學與計算(suàn)機(jī)科學知識，Stanley認為(wèi)數據科學專業(yè)人士還(hái)應當著(zhe)眼于客戶與産品對數據影響能(néng)力加以考量。“這種能(néng)夠提出正确問題并不斷進行針對性學習的能(néng)力能(néng)夠切實幫助數據科學家們成功扮演現有角色并拿到(dào)潛在工(gōng)作崗位，”Stanley解釋道。

實現數據科學成功的必要認證資質

　　認證資質一(yī)直是IT領域中實現職業(yè)生(shēng)涯發展的重要途徑，而數據科學當然也不例外。

 　　“認證分析專家(簡稱CAP)資質能(néng)夠向雇主證明候選者具備分析領域的專業(yè)知識與從(cóng)業(yè)經驗，”負責運作CAP項目的運籌與管理科學協會(huì)(簡稱INFORMS)分析認證委員(yuán)會(huì)主席兼SAP公司高(gāo)級經理Polly Mitchell-Guthrie解釋稱。自(zì)該項目于2013年(nián)啓動以來，已經有300名專業(yè)人士獲得了CAP資質。

 　　INFORMS為(wèi)當前及潛在數據科學從(cóng)業(yè)人員(yuán)提供豐富的學習資源，包括大量分析會(huì)議摘要、出版物(wù)以及繼續教育項目。報(bào)名加入、認真閱讀(dú)出版物(wù)并參與各項會(huì)議能(néng)夠從(cóng)另一(yī)個(gè)角度幫助大家提升專業(yè)水(shuǐ)平并找到(dào)發展機(jī)遇。

 　　“CAP項目同時适合數學博士學位持有者以及其他非技(jì)術(shù)類背景出身的朋友(yǒu)，這是因為(wèi)其涵蓋了完整的分析流程，”Mitchell-Guthrie表示。“雖然數學家們在建模方面擁有極大的優勢，但在制定計劃并确定問題方面卻往往存在空白(bái)。”

 　　CAP覆蓋多(duō)個(gè)領域，包括業(yè)務問題解決、分析問題結構、模型構建以及生(shēng)命周期管理等等。CAP的具體活動多(duō)種多(duō)樣，但全部立足于真實世界中執行分析工(gōng)作所必需的技(jì)能(néng)與能(néng)力。

 　　CAP的廠商中立特性亦非常重要。“這意味著(zhe)學員(yuán)們能(néng)夠接觸并運用那些必要的特定應用程序及/或編程技(jì)能(néng)，而不單純從(cóng)數據分析角度出發，”Mitchell-Guthrie指出。“将各類軟件(jiàn)技(jì)能(néng)與CAP方法加以結合将造就(jiù)一(yī)位強大的分析專家。”

 　　雇主的旺盛需求亦證明了CAP資質的市(shì)場價值。一(yī)般來講，各大企業(yè)都在積極物(wù)色擁有CAP資質的專業(yè)人士。目前已知在工(gōng)作職位與工(gōng)作人員(yuán)招 聘時強調CAP資質的組織機(jī)構包括美國(guó)體育局、埃森哲以及聯邦快遞等等。“強大的分析能(néng)力預計将在市(shì)場上(shàng)迎來可觀的人氣，因此我希望能(néng)有更多(duō)從(cóng)業(yè)者獲取CAP資質，”Mitchell-Guthrie補充稱。

 　　畢竟作為(wèi)一(yī)條曆史相(xiàng)對較短的職業(yè)發展道路(lù)，數據科學還(hái)需要經曆漫長(cháng)的發展時光(guāng)。

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