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所以现在全世界都在说Data
扫地僧身边也有不少朋友希望从事与DS相关的职业
为什么DS变得如此热门？
对于专业不是DS的小伙伴来说它很难入门吗？
来我们今天细说一下这个数据科学
想做DS的人越来越多，导致想学DS的人数也每年激增，不少国内外高校包括澳洲墨尔本大学、悉尼大学都悄咪咪地开设了Data Science专业。
所谓，人为财死，鸟为食亡。
DS如此之火的主要原因自然离不开一个钱字。
话不多说，先上图！
（数据来源：Forbes）
即使是在初级水平的Data Scientist平均也有$90,000+的年薪，再往上走能达到$160,000+的年薪。
（数据来源：Forbes）
尽管DS薪资自2017年到2018年只从$140k涨到$148k，涨幅并不十分大，趋于稳定，但这个数字依然十分诱人。
（数据来源：Forbes）
年均将近$150，000+的高薪，岗位满意度还排在前三？
好了，不要拦我，小编要辞职去学DS了！
好了，现在知道跟DS有关岗位非常吸金了，那DS的就业前景呢？学了DS能去什么岗位和公司呢？
就职岗位
Business Analyst: 业务分析师
Data Analyst: 数据分析师
Data Engineer: 数据工程师
......
就职公司
科技公司: Twitter,Microsoft,BAT,搜狗,美团,滴滴
金融公司: Capital One (从建立之初就开始用一些数据方法进行风险控制等方面的工作)高盛，Blackrock, Hedge Fund
咨询公司: 麦肯锡，IBM (传统咨询公司也慢慢转向data 方向）
......
无论从哪方面看，这都是一个完美的职业了。
是不是跟小编一样看的心痒痒，那如何能成为一个Data Scientist呢？难吗？
大数据时代背景下，社会对于DS专业性人才的需求也十分大，并一直持增长趋势。但因此就以为可以轻易去分一杯羹就大大错了。
与DS有关岗位的竞争是你想象不到的严峻。
不仅因为DS对你的学术背景的要求十分之高：
（数据来源：PWC）
数据分析师和高级分析师中有59%是本科生，27%是硕士生，12%是博士生。硕士生和博士生的比率远远高于其他职位。
DS对于你的硬件和软件能力要求也是要高于常人的。
（图片来源：Forbes）
Quantitative Skills:
Statistics
Data visualization
Data management
Data mining
Decision analysis
Risk analysis
Simulation
Programming
Optimization
Software：
R, MATLAB, STATA, Minitab
SQL/ MySQL
Python, C++
1
Soft Skills:
Data presentation
Communication
Business knowledge
Problem recognition
Problem formulation
Metrics/ KPI determination
Interpersonal
Persuasion
2
背景、技能一列下来，看得扫地僧也是头晕眼花。
心生放弃的念头了吗？
但是为什么别人可以你就不行？
Quantitative requirements看起来非常的多且复杂，但相对于需要长时间经验去积累的soft skills而言，这些都是能够在短时间内学会的。
在这个瞬息万变的世界，即时现在列表上的软件你都学会了，将来也会不断出现新的你需要短时间掌握的知识和技能。可见，这一块不是不能攻克的。
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现就职于Visa 担任Data Scientist Manager
曾在Goldman Sachs担任数据方面VP
哈佛大学统计学Master，UVA生物统计学PHD
对于技术型运用、金融实操等有深厚经验
擅长Data Science, Predictive Modeling, Machine Learning,
NLP, R, Python,Problem Solving等
明星导师K
现任Capital One的BA Manager
曾在麦肯锡担任超过两年的BA
对银行、咨询等行业有深刻见解
熟悉各类数据分析、模型及语言实战操练
擅长SQL、Python、Machine Learning等
明星导师Z
现任职Capital One的Senior Data Scientist
曾在Tech、Bank等行业从事数据相关工作
深谙Data技术在银行领域的实操应用
擅长Data Science, Predictive Modeling, Machine Learning,
NLP, R, Python,Problem Solving等
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图来源网络
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