数据科学家岗位需求大 被评选为美国最佳工作

数据科学家这个职业被工作招聘网站Glassdoor在2016年被评选为美国最佳工作,这个职位是数据分析,经济学,统计学,以及计算机科学等传统职业的混合。
数据科学家这个职业被工作招聘网站Glassdoor在2016年被评选为美国最佳工作,这个职位是数据分析,经济学,统计学,以及计算机科学等传统职业的混合。

大数据

虽然微软,Facebook和IBM公司等全球科技公司雇用了大多数的数据科学家(分别为227名,132名,98名),但是根据市场调研机构RJ Metrics公司的报告,这些专业人士也在非技术领域需求很大。Kohl's,AAA和Publisher's Clearing House都在Glassdoor上搜寻数据科学家。

大多数选择这一职业生涯的人在进入这个创新和新兴高科技领域之前就从事科学,技术,工程和数学(STEM)的工作的研究。这些学科对美国经济的积极贡献,以及提高美国在全球高科技市场的竞争力是不可否认的。

这就是为什么这么多学生正在进入STEM学科的大学学习的原因,例如大数据分析学位。这与STEM科目的研究与发展最快的行业有关,其中许多都是有前途的职业。这些研究和随后的就业仍然是以男性主导。然而,IT行业正在鼓励女性专注于更多的技术研究。

未来的许多职业将严重依赖大数据分析专家,他们分析和报告最终被用作各行业和部门和组织决策的关键因素的数据。根据"计算机商业评论"的研究,到2018年,大数据市场规模预计将增长至463.4亿美元,因为越来越多的企业采用新技术和数字化思维。

(1)大数据分析顾问大数据分析顾问可以从每天创建和存储的令人难以置信的数据量中识别模式和趋势。这个新兴领域允许企业和组织解读数据,并直接应用于识别商业智能解决方案。大数据分析专家致力于使数据更易于理解和消化,使企业能够更快地对分析人员识别的趋势和模式做出反应。

(2)计算机系统分析师《福布斯》杂志的一项研究表明,在过去一年中,拥有大量数据专业知识的计算机系统分析师增长了89.9%。预计这些人将拥有Python,Linux和SQL等语言和工具的技能。计算机系统分析师主要利用他们的IT和业务知识来改进组织的计算机系统流程。这些技术人员将帮助网络和计算机系统更有效和高效地运行。

(3)指标和分析专家指标和分析专家通过分析和解释来自外部来源的数据来了解并记录组织的要求。他们还确定提取所需的数据,并与其他部门(如Web开发和IT)合作,制定优化结果,数据模型或编译报告的策略。这一角色的个人有助于研究,开发,监测和报告。几个行业雇用指标和分析专家,包括:B2B,B2C,医疗保健,制造业,旅游,技术和金融。

(4)解决方案架构师解决方案架构师的定义仍在不断发展。其主要致力于在信息架构,集成和高级业务解决方案方面开发符合组织结构的解决方案。随着企业采用较新的技术和流程,解决方案架构师采用深层次的战术方法来分析变量,以确保每项计划和项目都在范围之内。解决方案架构师通过创建概念模型,公式和形式规范来解决组织高层项目中的问题和障碍。

(5)分析员对于许多公司来说,数据分析是一个关键的竞争资源。几乎所有行业的公司正在收集比以往任何时候更多的信息,而分析员则负责通过数据来识别模式和趋势。分析员分析数据并提供实际见解,使企业能够有效地做出战略决策并推动结果。今天的数据已经超越数字的范畴,它是多方面和动态的,融合洞察力和技术的信息。

根据英特尔公司的同行研究大数据分析调查,组织和执行人员认为,大数据分析是企业的首要任务之一。大量数据在日常生活的几乎每个方面都是普遍存在的,也是许多公司招聘具有大数据分析学位的毕业生的主要原因。

随着STEM领域的发展,促进这一增长所需的知识和技能越来越重要,这也说明了为什么那么多的需要这些技术人员的大学和公司鼓励学生追求STEM学位的原因。

根据多家公司的报价,毕业于STEM学位课程的学生几乎获得了六位数的年收入。 当然,如果有人觉得自己在IT领域处于无休止的工作之中,并且拥有知识和能力来填补数据科学家的席位,那么可能会比较容易获得数据科学家那里的职位。

本文转自d1net(转载)

时间: 2024-07-31 15:06:45

数据科学家岗位需求大 被评选为美国最佳工作的相关文章

未来大数据专业岗位需求和就业主要行业

随着云计算和大数据时代的到来,而与之相关的职业需求也呈爆发式增长,大数据职业的相关人才匮乏,人才缺口非常大.盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位.可以说,未来的大数据工作,就意味着高薪.稳定.广泛的职业使用度.优越感--与大数据相关的职位有很多,目前主要集中在系统研发工程师.应用开发工程师.数据可视化工程师和数据分析师这四个方面. 大数据专业岗位需求: (1)大数据系统研发工程师:负责大数据系统研发工作,包括大规模非结构化数据业务模型构建.大数据存储.数据

KDnuggets:未来4至10年内对数据科学家的需求将开始减少

根据近1200份投票的统计结果显示,KDnuggets的读者认为对数据科学家/机器学习专家的需求将在未来4至10年内开始减少.最常见的一种回答是4-6年,中值是8-9年. KDnuggets问卷:对数据科学家/机器学习专家的需求何时会开始衰减? 这是一张很重要也很有意思的图表,看完之后我的想法如下-- 注意:需求下降的起始点紧随着需求高峰,所以我们需要交换着使用这两个术语. 在2012年被誉为"21世纪最性感的工作"之后,市场对于数据科学家的需求开始迅速增长.这一需求的填补体现在两个方

2015年美国最佳工作地点Top 50榜单

来自美国网站Glassdoor,该网站可以让公司员工匿名评估自己的公司.Glassdoor是一个让员工匿名评估自己公司的网站,最近该网站根据评估结果发布了"美国2015年度最佳工作地点Top 50" 的榜单.在该榜单中,谷歌高居榜首,而谷歌在英国版的同一榜单中也同样夺冠.进入Glassdoor评选范围的候选企业,必须拥有超过1000名员工,并且需要至少50份 "被核实" 的评估信息.据Glassdoor的一项声明称,该调查从2013年11月13日开始,持续到2014

受大数据技术刺激 公民数据科学家正紧俏

ZD至顶网软件频道消息: 一提到大数据,人们立刻会想到的就是数据科学家,这是一个被财富杂志誉为21世纪最性感的职业.然而,数据科学家做为大数据起步阶段的工作岗位,其重要性必然会随着大数据技术的日臻完善而逐渐降低,公民数据科学家必将兴起,大数据分析不会只掌握在少数人手上,它必将民主化,人人都能做大数据分析. Dell Statistica部门的首席研究官Shawn Rogers在一次采访中谈到:2016年将会是公民数据科学家年,因为业务用户需要一种民主化的方式来进行大数据数据分析.不是每个公司能负

SAS:大数据时代 数据科学家将成稀缺人才

业分析软件与服务供应商SAS在其最新发布的一份公司刊物中称,大数据时代对数据科学家的需求将激增,而人才匮乏将成为各企业面临的新挑战. SAS指出,大数据时代的来临向人们展示了大数据分析对企业业务发展的神奇价值,与此同时,大数据的数据量巨大.非结构性强.数据来源庞杂,使得大数据的处理与分析需要有别于传统数据分析的新技术(如高性能分析HPA)和新人才. 数据科学家定位 数据科学家集技术专家与数量分析师的角色于一身.他们和传统数量分析师的区别在于:后者通常利用企业的内部数据进行分析,以支持领导层的决策

数据科学家无需太多,让大数据好用就够了

编者注:纽约时报曾撰文称大数据时代已经来临,http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/13768.html">数据科学家曾被冠以最性感职业之称,可是电子商务咨询公司 Baynote 的创始人兼 CTO Scott Brave 却说我们不需要更多的数据科学家,让大数据更方便使用就够了.以下是他的看法: 大数据是今年的热门,以至于纽约时报等媒体均宣称大数据时代已经来临.挖掘大数据可以产出洞察力以及利用大数据进行知情决策和行动所需的激励和架构.而挖掘这些金矿

数据科学家需要的技能组合

在2016年的美国,数据科学家已经被冠以"最佳工作"的头衔,数据科学家的定义以及成为一名出色数据科学家所需的技能一直处于不断的变化之中.科技和商业需求方面的进步驱使着数据科学家随着行业的不断变化而不停的进化.在这片文章中,我们将会近距离的看一看在2016年当中,作为一名数据科学家应该扮演何种角色. Dave Holtz写道,小小的"数据科学家"这样的岗位头衔,经常被充当一个空白头衔来用,其作用就是说明数据科学家这样的岗位所涉及到一系列工作,其实与其他工作有着天壤之别

想当数据科学家?看看你有没有这5种特质

[51CTO.com快译]数据科学事业正在蓬勃发展,各行各业对技能熟练员工的需求越来越高.调查发现,出色的数据科学家拥有一些相似的特征,这让他们从人群中脱颖而出. 当今社会对数据科学家的需求缺口很大,这个技能短缺仍将持续几年.根据IBM的研究,2020在美国的所有数据的专业人员每年的职位空缺数量从36.4万增加到272万.另一项调查显示,到2020年,对数据科学家.数据开发者.数据的工程师等新岗位的需求量将有接近70万的缺口. 许多公司发现,自己寻找合格的候选人仅能满足业务的技术要求.然而,仅仅

Glassadoor:数据科学家赚的最多!

文章讲的是Glassadoor:数据科学家赚的最多!Glassdoor最近发布了一份报告,公布了美国50个最佳的工作岗位,数据科学家连续两年夺冠.每年,工作网站都会根据每份职业的整体"Glassdoor工作得分"发布此报告.评分取决于三个关键因素:就业人数,工作满意度等级和年薪中位数. 数据科学家的工作得分为4.8分,工作满意度为4.4分,年薪中位数是11万美元,合人民币75万左右.与之相关的工作,比如数据工程师和DevOps工程师也紧随其后. 事实上,与过去一年相比,与数据相关的工作