面對數據科學人才的巨大缺口，我們該如何提升自身技能

如今，數據科學家炙手可熱。在世界各地，成千上萬的學生都在大學或在線課程中選擇了數據分析課程。

盡管如此，但數據科學人才數量與市場需求間仍存在很大的缺口。那么對于求職人群來說，該如何提升技能從而獲得心儀的工作呢？

市場需求仍然很高

雖然數據科學領域的發展存在一些錯誤的信息，有報道稱該領域的人才數量“ 自2012年以來增長了超過650％”。

但根據LinkedIn 針對美國增長最快的工作發布的2017年新興工作報告，當中顯示“科技領域是當之無愧的王者”，同時機器學習工程師，數據科學家，大數據工程師等職業在各行各業都備受追捧。

該報告還分析了LinkedIn上近五年發布的職位數據，從中發現如今發布的數據科學家職位數量是2012年的6.5倍。而且在新興職位中最常見的十大技能中，有三個與數據科學直接相關，即Python，軟件開發和數據分析。

但有經驗的人才并不多

三年前，SAS執行副總裁兼CMO Jim Davis說：“如果你想迅速找到一份工作，那就想辦法成為一名數據科學家”。

但問題是，該領域發展得太快了。如今有太多的數據科學家，但他們該領域的經驗都不足，而且該行業的專家很少。這意味著，雖然數據科學領域仍然存在機會，但是想要充分利用這一人才缺口，則需要想方設法開拓個人的職業道路并取得領先。

競爭壓力大

如今時代變了。當數據科學這個術語還相對仍較新時，公司會聘請那些只有基本數據知識的求職者，并會讓他們在工作中學習。但現在，公司只會聘請那些對對編程和統計學有較深入的了解的人才。

市場需求仍然很大，但行業標準更高了。

Umbel高級工程總監Kevin Safford說：“每年，大量來自統計學、計量經濟學、自然科學和計算機科學等領域的博士生對學術界沒有太大的興趣，從而選擇進入職場?！?

這意味著如今求職者必須面對競爭異常激烈的市場。一份在五年前看起來很有吸引力的簡歷在今天可能不會被通過。

行業現狀

新聞博客網站赫芬頓郵報稱，目前世界上大約有150萬至300萬名數據科學家，當中真的沒有具有合適經驗的求職者嗎？

如果我告訴你，造成這種人才缺口負責招聘的人員并不是真正的數據科學家，而是公司的董事，人力資源部門人員呢?

為什么會這樣？

事實是，數據科學已經成為一種流行語。5年來，它一直被《哈佛商業評論》認為是“市場上最性感的工作”?，F在，公司急于在他們的隊伍中加入數據專家。

但真正的問題是，許多公司并不知道數據科學家到底是什么，他們要做什么，如何構建團隊，如何發揮數據科學家的真正價值，在對數據科學的認知上存在著巨大的缺口。

市場上存在大量的數據科學家，有成千上萬的出色人才，他們能夠輕松地提升企業的業務水平，但卻很少有機會證明自己。

大多數公司都急于聘請數據方面的專家，他們認為需要一個有5到8年經驗的人來解決他們所有的問題，但諷刺的是，這個領域存在的時間可能都沒這么長。然后他們得出結論，認為市場上數據科學家的經驗都不足，還不夠優秀。

機遇

但一味地把責任都歸因于對數據科學專業的無知，這是不公平的。數據科學家本身也有責任。

人力資源部門可能還以傳統的方式進行招聘，因此面對這些新興職位，在招聘時遇到問題也不足為奇。

數據是商業的未來，這是不可避免的。因此，數據科學家需要展示自身的優勢和能力，以及能夠帶來的價值。

那么，數據科學家應該怎么提升自身技能呢？

如何提升技能

所有公司都希望他們的數據科學家能夠解決實際問題，更理想的是，能夠表達出他們的發現。因此，如果我們能用數據回答實際業務問題，那么我們將更有機會獲得理想的工作。

但為此，我們需要經驗和知識。成為一名炙手可熱的數據科學家沒有捷徑可走。

我們可以通過以下六種方式提升自身的技能：

1. 了解數據科學領域

每個領域都需要數據科學家。

銷售公司想知道，他們該如何定制營銷活動，從而定位合適的客戶群；金融公司想通過歷史數據來幫助他們降低風險；游戲公司想知道，采取哪些措施能增加忠實玩家的數量；政府機構想知道，該如何把智能技術應用到城市建設。

你越了解某個領域，就越有可能成功管理該領域的數據。如果你不了解金融業的運作方式，那么在銀行擔任數據科學家就毫無意義。

2. 學習相關課程

數據科學每天都在飛速發展，這意味著你也必須不斷進步。在今天很關鍵的內容，也許在明天就無足輕重了。因此，要想在數據科學領域保持競爭力，即必須不斷學習，提升自身技能。 

無論是在線還是線下課程，有良好聲譽的數據科學課程都是獲得基礎數據科學知識的最佳途徑。

3. 找導師

在職業道路中，當遇到問題需要尋求建議時，求助導師是不錯的方法。許多資深的數據科學家很樂意培養有前途的職場新人，他們愿意向他人提供建議和想法。

4. 關注行業動態

如果你沒有聽說過數據=速度，那么你就落后了。

數據發展迅速，數百人正在開展數千個項目。也許那個你一直在努力解決某個問題已經被其他人解決了。

作為以成員間合作為前提的領域，數據科學不斷從他人工作中收益，并讓每個人都能發揮自己最大的價值。

因此，時刻關注行業動態和前沿信息是至關重要的。

5. 選擇合適的公司

數據科學吸引了媒體的大量關注，因為通過數據科學公司能夠收集大量的數據，但同時這也是一把雙刃劍，大多數公司仍然不知道他們需要什么樣的人才。

為了避免進入對自身認識不夠的公司，需要注意的是：如果企業在求職信息中列出一長串需要求職者掌握的技能和軟件，這只體現出該企業對自身的數據策略很不了解，他們認為招聘任何一位數據科學家就能解決他們所有的數據問題。

6. 結識新朋友

如果你真的想成為一名數據科學家，要記住數據科學最終是一個社會領域。通過社交網絡認識其他的數據科學家是很重要的，Twitter、LinkedIn或Reddit都是不錯的選擇。

結語

充分利用數據才能夠讓企業處于不敗之地。如今我們在日常生活中會用到大量的技術，比如智能設備，社交網絡，互聯網搜索等都會源源不斷地產生更多數據。人們需要管理越來越多的數據，因此數據科學領域仍有很大的市場需求，而且該領域相對安全，不容易受到自動化的影響。

的確，數據科學領域的競爭更加激烈，但是只要付出努力，不斷提升自己，你仍然很有可能成功。