2020年数据科学职业市场趋势报告
极客时间编辑部
讲述：丁婵大小：5.61M时长：04:05
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在过去几年中，数据科学一直是就业市场最热门的趋势之一。在 2012 年，《哈佛商业评论》声称数据科学家是“21 世纪最性感的工作”。大量报告宣称，全球市场都在面临数据科学家的严重短缺。数据科学训练营和大学教育计划已随处可见，以满足行业对数据科学技能的庞大需求。
最近，Aptro 从宏观层面考察了过去几年中数据科学岗位的市场发展趋势，并发布了一份报告。这里的“高级分析师”指的是那些称自己为数据科学家、机器学习工程师或 AI 研究员的员工。以下为 InfoQ 翻译的报告重点内容。
高级分析师总数
如今，全球范围内的高级分析师的员工总数已超过 100 万人，其中美国市场有大约 29 万人，占约 30%。现在数据科学家的人数明显多于 ML 工程师和 AI 研究员，在全球范围都是如此。但是后两种职位明显是比较新的类型，未来可能会迎来大规模的需求增长。
职位空缺
如今，领英上有约 8.6 万个高级分析师职位空缺，其中绝大部分（5.34 万）在美国。值得注意的是，虽然美国现有的高级分析师员工数量只占全球的 30%，但是职位空缺却占到了全球市场的 62% 之多，尽管这样的数据可能受到了数据收集方法的影响。
可以使用职位空缺的数量与现有员工数量的比例作为一个指标，以了解高级分析师的市场供应短缺情况。数据显示，全球范围内高级分析师的职位空缺数量约占现有员工总数的 9％，而在美国，这个数字大约是 18.7％。
如今，美国大约有 5.3 万个空缺的高级分析师工作岗位。但在 2018 年 8 月，领英发布了一份报告，称当时的岗位空缺数字约为 15.1 万。在过去的两年中，由于全球已聘用了约 83.1 万名高级分析师，这一短缺状况已得到大幅缓解。
所需的技能和教育计划
为了满足企业对高级分析技能的需求，市面上新出现了众多教育计划。如今至少有 79 个训练营、62 个本科学位课程和 111 个专注于数据科学的硕士课程可供选择。下面列出了高级分析师最常用的工具和技能。
常用工具包括
Python
SQL
R
Spark
Cloud
AWS
Java
Tensorflow
常用技能包括
机器学习 / 回归
统计
研究
预测
可视化
推荐
优化
深度学习
自然语言处理
结论
显然，数据科学在今天仍然是热门需求。虽然看上去全球市场正在迅速满足这一需求，但高级分析师员工的数量仍然严重短缺。有趣的是，机器学习工程师和 AI 研究人员这样的新职位似乎正在崛起；随着越来越多的公司开始在组织内部促进数据科学的应用，可能会有更多的员工开始扮演这些角色。
高级分析师职位数量的增长反映了组织和企业对“使用数据做出更明智的决策”的需求日益增长。尽管组织可能会雇用越来越多的高级分析师员工，但除了最负盛名的公司之外，其他公司不太可能招到足够多的员工来满足自己的业务需求。
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