美国数据科学解析（上）

数字化转型的提速和新兴技术的赋能，大大提高了企业的生产效率，进而驱动产业效率升级，数据具备的天然融合能力又进一步推动了产业的跨界融合。

在该趋势下，企业对具备数字化技能的复合型人才的需求大幅增加。总结这些企业所需的职位特征，有三类职位正处于蓬勃发展的态势：

（a）受口罩 影响而迅速兴起的大健康 / 医疗职位;

（b）具有”数字化原生”基因的职位;

（c）将传统行业与数字化融合发展的职位（如人力资源、教育、金融、对外贸易等行业的传统职位）

中国社科院大学经济学院教授认为：从市场角度来看， 拥有数字化基因的职位 （数据工程师、数据分析师、数据科学家等等）代表全新或更高级的消费需求，有更大的发展潜力和更好的发展前景。

数据科学家：21世纪“最性感的职业”

《哈佛商业评论》将数据科学家评为“二十一世纪最性感的职业”，通常我们很难将性感与数字相联系。

性感代表着难以名状的诱惑，和令人向往、想要探索的欲望，这便是数字技术和数字经济发展下，对数据科学家工作抽象又充满创意的描述。

在美国，综合年薪、工作满意度以及在glass oor开放的岗位数目，数据科学家在美国最大的求职网站之一glass oor 美国最佳工作（best jobs in america） 排名， 连续四年稳居第一 ，平均年薪维持在10万美元之上，成为美国最为炙手可热的职业之一。

数据匮乏的岁月已过去，现如今各行各业对数据的需求就如同汽车需要道路。

数据科学介绍
在聊申请之前，让我们首先明确数据科学究竟研究什么，以及它在我们生活中究竟是如何应用的。

科学数据的定义
随着互联网的发展，产生了越来越多的数据，而能够有效分析这些数据并将它们应用于商业的人才却极其短缺，在这种趋势下，数据科学专业应运而生。

数据科学（英语：ata science），是一门利用数据学习知识的学科，其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它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、数据仓库以及高性能计算。

数据科学是一门横跨多领域的交叉学科，这些学科包括：计算机科学、数学、统计学、商科以及其他应用领域。

有人说数据是当今世界的石油 ，借助合适的工具，技术，算法，我们可以使用数据并将其转换为独特的业务优势。

而这就是数据科学家们正在做的——

挖掘数据的科学价值，进行数据领域的底层技术研发。

数据科学的应用领域

数据和数据分析已经深深地影响和作用于我们的生活，其在各行各业的应用也极大提高了我们的生活的便利度和产出效率。

政府就可以通过对大数据的不同应用及时高效地监测到问题，为制定相关方针政策服务。

比如基于大数据分析，找出雾霾的根源在哪里，是因为车辆尾气还是因为钢厂排放，堵车问题的解决是通过修路还是改变出行方式，或是建立副中心，而不仅仅是通过一刀切的限号方式来解决。又比如美国国家税务局已经在它的返回审查程序中集成了大数据分析功能：通过分析大量的数据，美国国家税务局能够检查、预防和处理避税和诈骗行为。

数据科学家是利用数据创造奇迹的巫师

在商业环境中，一个熟练的数据科学家善于将原始数据转化为有意义的见解，帮助公司使用数据来驱动决策。

例如，企业要进行采购决策。

那么企业需要对客户支付进行供应链分析。在企业的内部交易系统中有购买订单、发票和支付记录，数据库中还有供应商的详细信息等。数据科学家能够创建一个程序，它不仅可以显示订单频率和付款时间的趋势，还能通过建立预测模型，来为可能有类似商业行为的团体解读季节性趋势（即在特定时间段内相对稳定的起伏），通过对季节性趋势的解读，数据科学家可以预测消费者对库存商品的购买行为，并基于客户支付信息预测相关的采购预算。

但数据科学家不会就此止步，因为采购并不仅是季节性趋势这么简单。

除了通过企业内部资源获取营销数据，为了优化模型，他们还会利用网络数据爬取工具来获得一些常规的经济指标，如就业率和国内生产总值，以及一些特定的指标：如供应商的年度和季度报告、社交媒体的普遍情绪，甚至针对某一新闻事件进行监测。

他们从宏观到微观，通过建立模型，来获取任何可能影响消费者购买行为的数据，从而提供具有科学依据，富有说服力的商业建议。

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