浅谈数据科学

从每个人的消费信息，到企业运营，甚至全球变化的监测都离不开数据。近年来，数据正以指数级的方式被创造。

数据来源：Stack Overflow 2019 开发者调查报告

但是，据盖洛普和企业与高等教育论坛报告：“数据分析的人才需求每年都在增长，而每年的高校毕业生数量远远无法满足行业需求。” 约69%的雇主希望求职者具有数据分析技能，而每年却只有约23%的毕业生满足要求。

什么是数据科学？

简单来说，数据科学是一门让数据有用的科学。它的目标是通过从海量数据中提取有价值的信息，预测企业甚至地球在未来的变化发展，从而制定可操作的应对方案。

数据科学结合了诸多领域的理论和技术，包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化以及高性能计算等，是一门非常综合且实用的学科。同样，它也能广泛应用在不同的学术领域和行业中。

就业前景

毕业生可从事的职业包括但不限于：数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据架构师和商业智能分析师等。

数据科学家

数据科学家是采用科学方法、运用数据挖掘工具寻找新的数据洞察的工程师，集技术专家与数量分析师的角色于一身。与传统数量分析师相比，数据科学家更多的是通过关注面向用户的数据来创造不同特性的产品和流程，为客户提供有意义的增值服务。面向客户的性质决定了大部分数据科学家担任公司产品开发或营销部门的职位，或是效力于首席技术官。

数据工程师

数据工程师需要通过应用层和平台之间的数据管道进行数据库或大型处理系统的开发、测试、维护，各种各样的编程语言是日常工作中频繁运用的工具。在新加坡，初级数据工程师的平均年薪高达S$80,900新元。

数据工程师的薪资待遇远高于其他类工程师。以初级机械工程师为例，他们的平均年薪为S$50,000新元。

数据分析师

数据分析师在工作中需要大量运用基础数理、统计知识、商业模型和数据管理来对特定的商业问题提供以数据为导向的解决方案。