原创2016-02-11AWS澳村华尔街

AWS导语

上一篇关于咱们澳村奶粉的文章收到很多回复,会整理一下再反馈给小伙伴们。马上就又要情人节了,今天为我们的数据科学家们(Data scientist)打打气,同时祝愿村里的情侣们(在带娃的同时)节日快乐!

 

AWS推崇健康积极的referral networking制度,只有我们在一起相互帮助相互提携,才能为我们在公司和行业内搏得更多的机会与话语权!

 

谈到数据科学,许多人依然会用Google Chief Economist HalVarian于2009年麦肯锡季度报告中的一番言论作为开场,他认为数据挖掘将在未来十年变得炙手可热。而统计学家(Statisticians) 也将会因此变成21世纪上半叶最”性感”的职业。

现在是2016年,已经到了Hal Varian预言中的第7年。

 

首先,大多数统计学家并没有变得更加性感。他们中的很多依然不修边幅,留长胡须并且在与他人,尤其是市场部同事的非工作交流中显得有些拘束。

而区别是,从事数据挖掘处理的统计学家和工程师们,在7年之后确实有了一个更加性感的称呼——数据科学家(Data Scientists)

 

今天,如果你在Seek上键入Data Scientist,在澳洲境内你会找到140个空缺职位。作为对比如果你输入精算师Actuary,有不到100个。在3年前,这组对比则是10比100。现在,Data Scientists的工作不仅仅在互联网,科技以及金融行业开展。能源,零售甚至更加传统的房地产行业也开始大规模扩建他们的数据分析部门以保持竞争力。

这篇文章的目的在于为大家粗浅介绍一下Data Scientists,他们是谁,做什么并且如何成为其中的一员。

 

Q:Data scientist主要工作包括哪些?

A: 互联网以及信息技术带来的大量无序数据 (Unstructured Data) 催生了数据科学的爆炸式发展。当互联网科技公司们向世界证明了,数据可以帮助企业和用户大幅提高效率甚至直接带来利润的时候,许多其他领域的公司也开始将数据收集与分析纳入自己的核心战略之一。

 

数据科学家则是以上战略的实施者,他们将数据整合为有效信息从而为公司宏观甚至微观的决策提供帮助;他们也通过算法和建模直接将数据分析技术作用于产品和服务。

Q: 有什么听得懂的例子吗?

A: 我们的生活其实已经被Data Scientists研发出的产品包围了。YouTube基于用户喜好的广告投放系统;Gmail的垃圾邮件直接分类;航空公司实时定价;超市每周根据你的购物习惯发送的个人定制促销;Uber根据实时供求关系的价格浮动等等。。。(数据无处不在)

 

Q: 我如何进入这个领域?

A: 首先,你最好有统计学或者计算科学(Computing Science)的学术背景。而如果你并非来自定量学科的背景却考虑转行,网络上有大量的MOOC免费课程让你掌握进入行业的入门知识(强烈推荐的有Elementary Statistics和MIT的Machine Learning)

 

最为热门的编程语言(取决于你具体做哪个方向)有Python, R, Hadoop等等。

Q:职业规划呢?

A: 和其他的分析项行业类似,毕业生入门需要从Analyst做起,主要是为Data Scientist做基础的数据准备工作。上手之后会逐渐接手一些更偏重分析和建模的内容。等你从Analyst毕业了,就要开始自己做算法的设计和项目管理了(小编本人目前自己下海创业,开设了咨询公司)

 

Q: Pay怎么样?

A: 目前这个市场供小于求所以还比较火爆。不过,并没有一些坊间传闻的工作两年年薪百万。(下图仅供参考)

Q: 最后还有什么要说的呢?

A: 两件事,第一,这是一个需要耐得住寂寞的行业,因为许多工作内容需要你不断的尝试和思考。第二,不要小看沟通能力,如何与非分析人员良好沟通并且建立互信则尤其重要。(咱们村每次见面会一再强调的communication skill)

 

最后的最后,以上全部内容通通属于个人观点,如有任何不对不妥的地方还请原谅。

 

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