硅谷大佬喊话：我们缺的是机器学习专家，不缺工人

大数据、元宇宙以及互联网的发展捧红了很多新兴职业。数据科学也算是其中之一。虽然数据科学不像Web 3那么的“新”，但是在这个处处是数据的时代，数据科学的火爆无疑是必然的。

根据麦肯锡的报告显示，光美国就面临15万以上数据分析师和150万数据管理人才的短缺。IBM更是做出预测称，数据科学人才缺口将超过271万！

可是近年来，越来越多的求职者开始抱怨“大厂天天喊着缺人才，我们怎么天天找不到工作？”那么2022年的数据科学市场究竟如何？为什么找工作越来越难了呢？我们今天就来好好的扒一扒。

广泛应用，需求量大

不可否认，数据科学已成为所有行业的燃料。使用数据科学的行业很多，比如银行业，财务业，制造业，交通业，电子商务，教育业等等。尤其对于推动图像处理、无人驾驶汽车、AI推荐、AI医疗、自然语言处理、预测等50多个领域都有非常重大的意义。

银行业可以通过数据科学，有效地管理自己的资源，此外，银行可以通过欺诈检测、客户数据管理、风险建模、实时预测分析、客户细分等做出更明智的决策。

算法交易领域可以通过对数据的严格分析，为用户提供更好的用户体验。并且通过对客户体验的广泛分析和偏好的修改，财务机构能够与客户建立一种个性化的关系。

在医学图像分析中，数据科学为X射线、核磁共振成像、CT扫描等医学图像分析创造了强大的影响范围。以前，医生和医学检查人员必须手动搜索医学图像中的线索。然而，随着计算技术的进步和数据的激增，有可能创造出能够自动检测图像缺陷的机器。

在自然语言处理方面，使用NLP，我们可以创建智能机器人来回答用户的查询。这种应用可以扩展到医疗保健领域，我们可以创建机器人来回答病人的问题，并为他们提供适当的诊断指南。

电子商务平台也能够根据客户的历史购买和相同风格的人的购买，为客户提供洞察。这些类型的混合推荐系统，包括协同过滤和基于内容的过滤，正在帮助电子商务向客户提供更好的服务。

所以不要担心学数据科学会失业，如果你找不到合适的工作，一定另有原因！

天价高薪，全球抢人

除了应用广泛以外，由于对知识技能要求高，全球各大公司也是在用天价高薪，疯狂抢人。根据Indeed.com的报告，在美国，数据科学家的平均工资为$124,251

而此前埃隆·马斯克甚至为其创立的研究实验室OpenAI的研究人员Ilya Sutskever开出190万美元的天价薪酬。

美国的互联网大厂更是一掷千金。以Meta为例，数据科学家的平均薪金为$145,478，而薪金范围从$99,706 – $194,333不等。这还不包括其他的股票、奖金及其他福利。

Netflix平均薪金$209,915，谷歌平均薪金$128,000，Uber平均薪金$127,491…… 真的是随随便便就年薪百万！

缺少专家，不缺工人

既然数据科学应用领域广泛、薪金极高，那么为什么还会出现“大公司招不到合适的人，求职者拿不到Offer”的情况呢？

其实，并不是企业不想雇用新人担任数据科学家这类角色。而是即使是有几年工作经验，社招来的数据科学家，也未必能够很好的完成工作，而别说刚毕业的应届毕业生。所以现在求职市场，大多数求职者只能算作“略懂皮毛的工人”而非真正的“科学家”。

数据科学是一类极具挑战性的工作，要求敏锐的分析能力、强大的数字能力以及卓越的商业理解能力。其中最基础的包括：

因此，即使我们立刻着手学习这些技能，要达到游刃有余仍然需要耗费漫长的周期。单凭在学校的教育背景不足以支撑大家完成相关工作。

所以，对于这个“只要尖子生”和“熟练工”的顶级职业而言，项目经验显得尤为重要。并且你所选择的项目，最好涉及一切作为数据科学家所需要的技能方向。例如Offer帮的《数据科学·机器学习求职实战营》。

在面试过程中，大公司处理会对Coding能力进行考察，也会非常注重案例分析的能力。即“一个面试者是否懂得独立解决一个数据科学问题的过程”。通过考查面试者对于数据科学案例分析问题的思考过程, 面试官可以很容易看出面试者的强项和弱项, 从而对于面试者的综合能力有较好的判断。

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