正面临寒冬的DS行业还有发展机会吗？
想必从2022年开始的裁员潮和招聘寒冬季一定吓到了一帮想要进入DS领域学习和工作的同学们吧，面对这样的局面，大家心里一定都会有着一个疑问：DS还能恢复往日的荣耀吗？留明觉得对于这个问题的答案是“一定可以的！”
什么是Data Science？
数据科学家(Data Scientist)早在2012年便被《哈佛商业评论》评为 “The Sexist Job in the 21st Century”。
Data Science是一个跨学科的学术领域，它使用和结合了诸多领域的技术和理论，如应用数学、统计、机器学习、数据可视化及高性能计算等，并通过将分析方法、领域专业知识和技术相结合在数据中查找、提取和呈现的模式。
这一技术对于帮助如何正确处理数据并协助研究有着极大的帮助，而该行业需要解决的核心问题也就是如何对大量复杂的数据进行处理从而提取有效的信息来辅助对应的决策运作。
Data Science 的现状与前景
现状
近几年，随着人工智能的发展，数据科学已经逐步渗透进越来越多的领域，这一明显趋势的发展对各领域的传统发展模式注入了新的能量，并逐步产生了一些新的应用甚至一些交叉学科与岗位。
从市场需求来看，数据类岗位的行业适应性非常强。与此同时，随着线上业务与电子商务模式的不多扩展，数据的增长量会以客观的趋势上涨。作为各大领域未来的主要推动力，数据科学的就业前景仍向很多求职者释放出积极的信号。在求职市场的巨大缺口下，是大量的求职机会和对求职者知识储备和专业能力的高水准要求。
在数据科学领域高速发展的同时，不同领域为了能够更加有针对性的通过数据科学来提升该行业的发展，各种复合型技术与概念也应运而生。数据科学行业高速发展的稳定基石是由计算机科学、数学和统计学等多个领域的共同概念构成，进入数据科学行业对与求职者的高要求并不仅仅是过硬的专业技能和知识储备，更多的是复合型的应用能力和丰富工作经验带来的敏锐的商业判断与分析。因此，数据科学行业带来高回报强发展的机遇的同时，对于各位求职者来说也是一项挑战。
前景
后疫情时期带来的裁员潮和招聘寒冬季让很多刚毕业的同学至今都还在为能顺利上岸苦苦挣扎。
数字化和信息化依旧发展迅猛
虽然现在不乏有唱衰数据科学的声音，但不可否认的是，数字化和信息化依然是未来发展的潮流，而疫情期间也为各行各业与数字化的融合增添了助力，因此数字化与各行业的融合在未来只会继续发展而不会进入倒退。
高精尖人才缺口依然存在
根据2022年Indeed发布的内容显示，平均薪资最高的依然是医疗和高科技行业，从这里可以看出及时科技企业在疯狂裁员，但是在整个就业环境中高精尖人才缺口依然存在。因此，从长远来看，在各行各业都有着良好发展机遇的DS行业依然值得同学们去学习和加入。
如何进入Data Science？
专业背景
大多数想要在数据科学行业分得一杯羹的求职者都来自于数据科学、应用数学、计算机、商科、统计等领域。虽说DS行业对求职者有较高的专业技能要求，但随着数据科学与多行业的紧密联系，诞生了越来越多数据科学的衍生岗位，每个岗位都会有不同的侧重点。因此，其他专业背景的求职者也有机会通过扩大知识储备与技能，找到适合自己的求职道路。
实习经历
拥有高质量的实习经历对于未来在DS行业寻找全职工作一定是一份极具含金量的加分项，Summer Program就显得尤为重要了，这是一个让同学们运用所学技术和积累工作经验的好时机，也为未来在求职道路上增加了竞争力。
尽管各大公司对于科技岗的裁员正在进行中，但是对于DS相关岗位的实习机会也依旧是存在的，如目前Amazon现在还在提供Applied Science的实习机会，Nielsen也在提供DS的Summer Internship Program。
技术能力
编程能力：编程能力是数据科学的基本功，从事数据科学行业需要基于自己的理解与判断从复杂的数据中获得提炼有价值的信息，而良好的编程能力是实现高效信息检索与分析的强有力保证。
核心的编程主要要求SQL、Python、R、Java、C++等，对数据结构、算法和算法复杂度分析的运用也有所考察。
Tips
LeetCode是练习编程语言的一个绝佳网址，对于DS专业的同学来说，熟练掌握上面的题库是必要的。
机器学习（Machine learning）：ML的使用是DS进行建模的基础，也是区别于DA的主要方面。而ML的知识与应用的经验并不是一朝一夕可以积累的，更需要求职者通过大量的项目、实习等实操过程进行巩固与精进。
Tips
Coursera、Udemy等网站上都会提供非常多与ML相关的线上课程，同学们可以通过在这些网站上注册课程来提高自己在机器学习方面的知识储备量。
案例与数据分析能力：案例与数据分析能更多维度的体现数据科学从业者独立解决数据科学问题的能力。
Tips
在平时的课程项目或实习项目中，要有目的有计划性地应用学习到的技能并不断提高数据分析与决策方面结合的能力。
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