成為數據科學家有哪些好處

隨著數據科學的日益普及，現在有大量的就業機會。

如果你正在找數據科學家的工作，你可以在各大求職網站上看到大量求職需求。如果你正在考慮轉行，或者想在沒有數據科學背景的情況下開啟新的職業生涯，那么數據科學家仍然是很好的職業選擇。

以下列出了成為數據科學家的十大好處。

1. 本世紀最性感的工作

《哈佛商業評論》的一篇文章稱，“數據科學家是21世紀最性感的工作”，有很多方面可以證明這點。從事金融、統計和運營研究的公司比以往任何時候都更加關注數據科學。數據科學正在為企業帶來大量價值，同時數據科學家的需求也在迅速增長。大量的市場需求對于個人職業的發展也是十分有利的。

2. 工作上的自由

如果你問數據科學家，他們作為數據科學家最棒的一點是什么？他們的答案會是自由。對于數據科學，你不必局限于特定行業。成為數據科學家的最大優勢在于，你的工作將與技術緊密相連，這意味著你的工作充滿了創新和潛力，你可以自由地從事感興趣的項目。更重要的是，你通過數據科學的工作能夠改變成千上萬人的生活。

3. 更有機會進入大公司

作為數據科學家，你更有機會在亞馬遜、蘋果和優步等公司工作。例如，亞馬遜通過使用數據科學向客戶推薦產品進行銷售。亞馬遜使用的數據來自其龐大的客戶群。蘋果公司使用大數據來為產品功能做出決策。優步的高峰期溢價就是公司如何使用數據科學的最好例子之一。

4. 收入豐厚

美國數據科學家的平均工資約為每年12萬美元。自2011年以來，94％的美國畢業生找到了數據科學家的工作，平均工資為每年11.4萬美元。根據2017年的報告，數據科學家的工作在排名前25的最佳工作崗位中位居第一，而且目前它仍然保持著這一地位。

5. 優質的培訓和課程

與其他許多 IT 工作不同，數據科學家不必學習沒有用的技能。許多數據科學課程都由該領域具有豐富經驗和知識的專家提供。經過認證的數據科學家的加薪幅度約為在58％，而沒有認證的人士加薪幅度約為35%。對于經過認證的專業人士來說，升職加薪更為容易，但這并不一定意味著自學成才的數據科學家難以得到發展。

6. 市場需求大

數據科學家的職業發展選擇很多，比如項目管理、安全性、系統架構、咨詢等。這些專業領域對具有相關技能的人才有巨大的需求。有些職位的就業增長率甚至超過100％。例如，信息安全分析師職位的就業增長率為279.69％，其他職位也是如此。到2018年底，美國對數據管理人員的需求將超過150萬。IBM預計，數據科學家的需求將繼續增長。

7. 人才的多樣性

數據科學是令人興奮的，需要不同角色的人來解決現實問題。在世界各地，大中小型企業每天都在創造數據，但并非每個企業都在利用他們產生的數據。為了改善這種局面，公司發展的不同階段都需要具備數據科學知識的人才。這些公司需要對數據進行分析，將業務問題轉化為易于理解的數據問題，實現統計數據方法，縮小理論與編程之間的差距。

8. 相對安全的職業

新技術層出不窮，這就是為什么人們認為科技世界中許多技術都會轉瞬即逝。數據科學并非如此，但這并不一定意味著數據科學家應該停止學習新技能。我們都知道，包括數據科學在內的當今許多技術都將實現自動化。這意味著某些領域最終將實現自動化，但數據科學領域的發展不會停止，對數據科學家的需求也將繼續增長。那些擁有一定技能并保持正確心態的人才不會被淘汰。

9. 獲得高管的青睞

數據科學家研究許多技術和編程語言，他們使用許多工具來解決業務問題，在此過程中，他們能獲得高層管理人員的信任。數據科學家與來自不同行業和部門的人員合作，只要他們不斷努力提高專業技能，他們就更有機會獲得高管的青睞。

10. 更容易創業

當你了解許多行業的內部和外部情況，并且建立良好的聯系，同時獲得解決業務問題的能力，那么開創自己的業務將更為容易。

結語

如果你在LinkedIn等求職網站搜索“ 數據科學家職位 ”，你將看到數百個就業機會。即使沒有扎實的數據科學背景，你也可以通過在線學習課程和教程來充實這方面的知識。數據科學如今非常熱門，并且在未來幾年內也將如此。