2021年,你应该成为一名数据科学家吗?

原创:MarTechApe

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随着时间的推移,大家对数据科学家这个职位的认识越来越多,公众正在了解真正的数据科学家是什么,以及如何成为一名数据科学家。但是,2021年的数据科学家会是什么样子呢?2021年是成为数据科学家的好时机吗?今天我们就来讨论数据科学家的发展前景问题。

 
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就业前景

就我个人而言,我看到了更多的工作机会出现,并且我也从其他人那里听说,不同的公司会有更多的职位可供选择。但是,作为一个数据科学家,我想看看数据本身。根据美国职业前景手册(Occupational Outlook Handbook),“计算机和信息研究科学家”这个类别未来几年 (包括2021年) 的职业前景官方数据是:

  • 从2019到2029将有15%的增长

  • 2019年:32,700个岗位

  • 2029年:37,700个岗位

注意:OOH职业前景手册中,并没有“数据科学家”这一个类别,所以这里我们就参考了“计算机和信息研究科学家”这个类别。

除了计算机和信息研究科学,数据科学家还可以从事其他工作,如软件工程和统计(这是OOH中的另一个类别),这些工作需求量也在增长。尤其引人注目的是,预期增长率高于所有职业的平均增长率,即4%。

如果算上所有与数据科学相关的职业,那么“泛数据科学类”职业的增长率预计为31%,是美国未来10年内增长最高的职业之一。

作为一名数据科学家,我对2021年将会发生什么有些假设和预期。魔幻的2020年让企业的未来变得难以预测。预计2021年,企业将着眼于2020年的数据会如何影响他们2021年的项目。此外,由于疫情对企业的限制,企业将在不同的业务领域出现或高速成长。例如,电影制造业会在发布一部新电影时权衡影院和流媒体的利弊。如果剧院是开放的,是否有特定的人群更愿意亲自去剧院观看?会不会有更多的人愿意在家里购买一部更贵的新电影?可以看到,2020年的影响会带来大量的新问题。

其中一些问题可以由数据科学家来回答,他们将用新的数据和机器学习来研究新的案例,以帮助预测或提高新过程的效率。

例如,一个公司可能会将营销目标锁定在一个省的某些城市,以获得更多的影院体验,或者另一种说法就是——将营销目标锁定在其他城市在家观看新电影的群众。这些新的数据科学问题将不仅仅关注对未来的预测,还将关注比以往更精细层面上的优化。

 
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工资

撇开2020年不说,数据科学家或计算机和信息研究科学家的薪酬多少有些独立。关于期望薪酬有大量的统计数据。但是即使有了这些数据,当你在申请新的工作时,也需要分析你具体申请的岗位,研究自己对下一份工作的薪水期望也是很重要的。

决定工资的其他因素有哪些?这个问题本身就是一个数据科学问题:“你能预测一家公司的报价是多少?”因此,让我们把这个当作一个数据科学的问题来讨论,并找出对解释工资变量重要的特征。以下是2021年薪资谈判时可能要考虑的重要特征或因素:

个人因素

  • 经验年限/资历(如:1-2年,10年以上)

  • 教育水平(如:bootcamp训练营、学位)

  • 技能(如:SQL、Hive、机器学习)

  • 上一份工作的薪资

公司因素

  • 地域范围(如:旧金山地区)

  • 行业(如:电影行业)

  • 城市还是乡村?

  • 团队中的其他数据科学家(比如其他人的工资水平)

  • 职位名称(如:高级数据科学经理、初级机器学习工程师等)

所以,即使年薪中位数可能是一个确定的数字,也需要综合考虑以上因素来确定公司和个人的薪酬预期。

以下是数据科学家的年薪统计:

  • 平均值: $122,840

  • 最低的10%: $69,990

  • 最高的10%: $189,780

当然,数据科学家这个职位对各种技能的要求很高,能产生的影响也很大,所以薪资高并不奇怪。2021年将维持这个薪资水平。

 
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居家办公

目前的疫情导致许多人在允许的情况下进行远程工作。随着时间的推移,越来越多的事实证明在家工作并没有降低工作效率或者阻止项目的进展2021年将出现更多可以远程工作的职位

数据科学所需要做的很多工作,最简单的形式就是编程。这意味着,从物理上来说,执行工作只需要用到笔记本电脑、软件、以及编码和分享的能力。数据科学家可以从人与人的工作、交流中获益,但现在这些也可以在家通过实时视频软件来执行了。预计2021年将有更多的数据科学相关的职位变成远程工作。

 
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总结

2021年,数据科学领域可能会有全新的景象,也会是充满各种机遇的一年。无论如何,我们可以目睹该领域的增长,期待一份有竞争力的薪资,并享受居家办公的益处。想要加入数据科学家的行列,为自己增添行业项目履历,快速上岸吗?MarTechApe的《A/B测试企业级实战训练营》以真实商业场景中的复杂A/B测试问题为项目背景,让学员在两个月的时间里,使用百万量级原始数据,搭建完整的A/B测试流程!


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