对数据科学家的需求正在蓬勃发展,并且只会增加

目前最好的工作包括数据科学家,数据工程师和业务分析师等头衔。

据IBM报道,2015年,大约有230万个空缺职位要求分析技能,而2020年,数据科学和分析职位列表的数量预计将增长近364,000个,达到大约272万个。

因此,需要研究需要数据科学和分析能力和技能的工作环境,这意味着这个问题是无法克服的。 这也意味着,数据科学家的范围将在未来几年中扩大,从而为有志成为数据科学家的候选人提供更好的机会。

数据的民主化正在极大地改变着我们的世界,传感器无处不在。 城市,现在一切都取决于各种各样的数据源。 各级政府正在向公民开放其数据。 过去的业务正在由数据转变。 这意味着,劳动力需求已迅速变化,并且对新一代精通数据,分析,机器学习和人工智能的专业人员的需求巨大,这需要高等教育和劳动力发展做出必要的回应。

届时会否有足够的数据科学家? 以及如何填补这些空白?

●为了弥合这一差距,劳动力开发和教育部门必须超越数据科学家的视野,并发挥更多作用,例如数据工程师,数据治理,数据隐私,数据安全专家和数据产品开发人员等。

●数据民主化影响每条职业道路; 因此,学术界必须努力使数据素养成为任何学习领域的每个学生的选择。

●为了满足这一需求,企业需要重新考虑招聘和培训。

●高等教育必须灵活且反应迅速。

您是否知道数据科学和分析不仅是现在的流行语,而且是必不可少的工具? 每一天都会创建2.5个Quintilian字节的数据。

预计未来五年对数据科学家职位的需求将增长15%,这意味着到2020年全国预计将新增近36.4万个职位。增长最快的角色是数据科学家和高级分析师,预计将看到需求到2020年猛增28%。

今天为什么选择数据科学?

●需求最旺,增长最快,薪水最高,最难填补的分析技能

●职业前景看好

●几乎每个行业的工作机会,例如医疗保健,制药,市场营销,销售,金融服务,咨询公司和CPG行业等。

●缺乏熟练的数据科学家专业人员,这使找工作变得更加容易

要获得 数据科学家认证, 我需要遵循哪些策略

炒作最多的行业包括数据科学家等职位。 大多数公司都希望在这一领域聘请熟练的专业人员。 来自不同领域的应届毕业生和专业人士正在通过参加数据科学认证课程和计划来重新掌握自己的技能。

要成为一名数据科学专业人员,需要在编码,统计,数学,机器学习,数据可视化以及诸如SQL,MongoDB等数据库方面格外出色。Python通常用于一般用途,而R用于统计分析。 必须具备有关机器学习算法的工作知识,例如线性和逻辑回归,决策树等,以及数据可视化工具,例如绘图,表格,快速矿工等。

如果您浏览互联网,则会发现许多选项可供选择。 在线学习有不同的模式,例如MOOC,培训计划,基于视频的学习等。但是,找到最适合您的个人资料的完美计划可能是一项挑战,您可以进行更深入的研究,研究然后选择最佳平台。 别忘了,请确保您注册的程序已获得认可,并且从平台获得的凭据可以确保工作。