需求日趋高涨的数据科学家
全球大数据领域20位最顶尖人才
全球⼤数据领域20位最顶尖⼈才 ⼤数据不只是要处理很多的数字，还得要通过这些数字建⽴模型、深⼊挖掘，并且寻找那些有可能改变企业运营⽅式的信息。
以下谨为⼤家介绍20位⼤数据领域的顶尖⼈才。
Pinterest数据科学家安德莉亚·伯班克 Pinterest是⼀家以图⽚为主的社交⽹络，数据科学家安德莉亚?伯班克主要负责该公司的A/B测试，评估公司⽹站、APP的外观或功能变化会对它的6000万全球⽤户产⽣哪些影响。
如果Pinterest⽹站上的某个⼩模块让你想邀请朋友也来玩⼀玩，或是某⼀封它发来的推荐邮件让你关注了更多话题，那么这很可能就是伯班克团队的那只“看不见的⼿”起了作⽤。
她在今年三⽉的⼀次⾏业会议上表⽰：“为了今后能为⼏⼗亿⽤户提供服务，我们已经针对⼏百万⽤户做了数百次试验。
”试验还拓展到了Pinterest⾃⾝的运营上。
伯班克最⼤的成就之⼀，就是给Pinterest的其他员⼯赋权，让他们也能开展试验。
她表⽰：“以前只有⼀个故障点，但也只有⼀个知识点，现在不同了。
”——Andrew Nusca 0xdata公司物理学家、⿊客阿诺·康代尔 阿诺·康代尔从⼩就⽣长在⼀个科研氛围浓厚的环境中。
他出⽣于瑞⼠⼀个叫做下锡根塔尔的⼩村⼦，这个村⼦恰好位于拥有欧洲顶级粒⼦加速实验室的保罗谢尔学院（Paul Scherrer Institute）和欧洲⼤陆最着名的科技院校苏黎⼠联邦理⼯学院（ETH Zürich）之间。
在学习粒⼦物理学和超级计算机学期间，康代尔曾经在电脑上建⽴过宇宙的模型。
后来他搬到美国加利福尼亚州，在斯坦福⼤学直线加速器中⼼的全国加速实验室中⼯作（SLAC National Accelerator Laboratory），后来⼜开始创业，成为Skytree公司的创始⼯程师，并且设计了⼏套⾼性能的机器学习算法。
现在他是Oxdata公司h2o数据分析平台的核⼼开发者，他开发的这个h2o平台，被编程社区GitHub的成员誉为最优秀的开源Java机器学习项⽬，⽽且它还可以兼容流⾏的统计编程语⾔——R语⾔。
机器学习领域的知名人物和论文
机器学习领域的知名人物和论文机器学习作为人工智能领域的重要分支及研究方向，不断涌现出许多杰出的知名人物以及具有重要影响力的论文。
这些人物和论文在推动机器学习技术发展和应用方面起到了重要的作用。
本文将介绍几位机器学习领域的知名人物以及他们的重要论文，带领读者了解机器学习领域的发展脉络和重要思想。
1. Andrew Ng（吴恩达）在机器学习领域，Andrew Ng无疑是一个家喻户晓的人物。
他是斯坦福大学的教授，并且曾经是谷歌的首席科学家。
他的重要贡献之一是创建了Coursera上非常著名的机器学习课程，该课程使得机器学习技术的学习变得更加便捷和可普及。
他的学术研究涉及深度学习、神经网络以及数据挖掘等领域。
他的论文《Deep Learning》被广泛引用，对深度学习领域的发展起到了重要推动作用。
2. Geoffrey Hinton（杰弗里·辛顿）Geoffrey Hinton被誉为“深度学习之父”，他是深度学习领域的杰出研究者和学者。
他的重要贡献之一是开发了BP（Backpropagation）算法，该算法为神经网络的训练提供了有效的方法。
他还提出了“Dropout”技术，通过随机丢弃一些神经元的方式来防止神经网络的过拟合问题。
他的论文《Deep Neural Networks for Acoustic Modeling in Speech Recognition》对语音识别等领域产生了巨大的影响。
3. Yoshua BengioYoshua Bengio是加拿大蒙特利尔大学教授，也是深度学习领域的重要人物之一。
他在深度学习领域的贡献源远流长。
他的论文《Learning Deep Architectures for AI》介绍了深度学习的概念和技术，并提出了一种深度置信网络（Deep Belief Networks）的训练方法。
这篇论文的发表引发了深度学习的研究和应用的热潮。
4. Ian GoodfellowIan Goodfellow是深度学习领域的年轻研究者，其主要贡献是提出了生成对抗网络（GAN）的概念。
数据科学家职位职责
数据科学家职位职责数据科学家是近年来兴起的一种热门职业，随着大数据时代的到来，数据科学家在各个行业都扮演着重要的角色。
他们负责收集、分析和解读大量的数据，为企业提供有价值的洞察和决策支持。
下面将详细介绍数据科学家的职责。
1. 数据收集和清洗数据科学家的第一个职责是收集和清洗数据。
他们需要从各个来源获取数据，如数据库、传感器、社交媒体等，并确保数据的准确性和完整性。
数据科学家还需要对数据进行清洗和预处理，去除错误、丢失或重复的数据，以确保后续分析的准确性。
2. 数据分析和建模数据科学家的核心职责是进行数据分析和建模。
他们使用统计学和机器学习等技术，对数据进行深入研究和分析，揭示数据中的模式、趋势和关联性。
他们使用各种算法和模型，如回归分析、决策树、神经网络等，进行预测和模式识别。
通过数据分析和建模，数据科学家可以从大量的数据中提取有用的信息，并为决策制定提供支持。
3. 数据可视化和报告数据科学家需要将复杂的数据分析结果以清晰、直观的方式呈现给非技术人员，因此他们需要具备良好的数据可视化和报告技巧。
他们使用各种工具和技术，如数据可视化软件、图表和演示文稿，将数据分析结果转化为易于理解的图形和报告。
数据科学家的报告应该具有逻辑性和条理性，以帮助企业决策者理解数据背后的故事。
4. 业务洞察和决策支持数据科学家不仅仅是数据分析的技术人员，他们还需要具备业务洞察和决策支持的能力。
他们需要深入了解所在行业的业务和需求，将数据分析结果应用于业务决策中。
通过对数据的深入理解，数据科学家能够为企业提供有关产品改进、市场推广、客户行为等方面的洞察，并提供决策支持。
5. 持续学习和技术创新数据科学领域发展迅速，新的技术和算法层出不穷，因此数据科学家需要进行持续学习和技术创新。
他们需要不断跟进最新的数据科学技术和工具，保持自己的专业竞争力。
数据科学家还需要参与到数据科学社区中，与其他专业人士进行交流和合作，分享经验和探讨最佳实践。
数据科学家的职责和行业前景
数据科学家的职责和行业前景随着科技的不断进步和数据的爆炸式增长，数据科学家成为了当下炙手可热的职业。
他们的职责不仅仅是处理和分析数据，更是通过深入挖掘数据背后的价值，为企业决策提供科学依据。
本文将探讨数据科学家的职责和行业前景。
首先，数据科学家的主要职责是收集、清洗和分析数据。
他们需要从不同的数据源中提取数据，并对数据进行清洗和整理，以确保数据的准确性和完整性。
然后，他们利用统计学和机器学习算法对数据进行分析，从中发现数据中隐藏的模式和趋势。
最后，他们将分析结果可视化，并向业务团队提供数据驱动的决策建议。
其次，数据科学家还需要具备良好的沟通和解释能力。
虽然数据科学家主要从事技术工作，但他们也需要与业务团队合作，了解业务需求，并向他们解释复杂的数据分析结果。
因此，他们需要具备良好的沟通和表达能力，以便将复杂的技术术语转化为易于理解的语言，使业务团队能够更好地理解和利用数据。
此外，数据科学家还需要不断学习和更新自己的知识。
数据科学是一个不断发展和演变的领域，新的技术和算法不断涌现。
因此，数据科学家需要保持对新技术的敏感性，并不断学习和掌握新的工具和技术，以保持自己在行业中的竞争力。
那么，数据科学家的行业前景如何呢？数据科学家是目前非常紧俏的人才，各行各业都需要他们的专业知识和技能。
随着大数据时代的到来，企业对数据的需求越来越大，对数据科学家的需求也越来越高。
数据科学家可以在各个行业中找到就业机会，如金融、医疗、零售等。
在金融领域，数据科学家可以利用大数据分析技术来预测市场趋势和风险，帮助投资者做出明智的决策。
在医疗领域，数据科学家可以利用医疗数据来发现新的治疗方法和药物，提高医疗服务的质量和效率。
在零售领域，数据科学家可以利用消费者行为数据来优化销售策略，提高销售额和客户满意度。
此外，数据科学家的薪资待遇也非常丰厚。
根据统计数据，数据科学家的平均薪资远高于其他职业。
这是因为数据科学家的技能和知识在市场上非常稀缺，而且对企业的价值巨大。
塔尔博特定律
塔尔博特定律塔尔博特定律是指在信息科学中，随着信息的增加和技术的发展，人们的信息负担也会增加的现象。
这个定律得名于美国计算机科学家托马斯·塔尔博特。
他在1965年发表的一篇论文中首次提出了这个观点。
塔尔博特定律指出，随着信息的增加，人们需要花费更多的时间和精力来获取、处理和理解这些信息。
这是因为信息的增加会导致信息的复杂性增加，从而增加了人们处理信息的困难程度。
例如，在过去，人们可以通过阅读几本书来获取所需的知识，但现在，随着互联网的普及，人们可以轻松地获取大量的信息，但同时也面临着信息过载的问题。
塔尔博特定律的一个重要观点是，信息的增加并不一定会提高人们的生产力。
相反，它可能会导致信息的负担增加，从而降低人们的效率和工作质量。
因此，人们需要学会如何处理和过滤信息，以便更好地适应信息爆炸的时代。
为了应对塔尔博特定律带来的问题，人们可以采取一些措施来提高信息的处理效率。
首先，人们应该学会筛选和过滤信息，只关注对自己有价值的内容。
其次，人们可以使用信息技术工具来帮助他们更高效地处理信息，例如使用搜索引擎来快速查找所需的信息。
此外，人们还可以通过培养信息素养和批判性思维能力，提高自己的信息处理能力。
塔尔博特定律对于信息科学领域的研究和实践具有重要意义。
它提醒人们在信息时代要保持警惕，避免陷入信息过载的困境。
同时，它也促使人们思考如何更好地处理和利用信息，以提高工作效率和生活质量。
塔尔博特定律揭示了信息爆炸时代的现实问题，提醒人们要学会处理和过滤信息，以适应信息时代的挑战。
在信息时代，我们需要不断提升自己的信息素养和批判性思维能力，以更好地应对信息的增加和复杂性的挑战。
只有这样，我们才能在信息时代中把握机遇，提高工作效率，实现个人发展。
数据分析发展历程
数据分析发展历程数据分析是指通过收集、处理、分析和解释大量的数据，从中获取有价值的信息和洞察，以支持决策和解决问题的过程。
数据分析的发展历程可以追溯到很久以前，随着科学技术和计算机技术的发展，数据分析也取得了长足的进步。
数据分析的起源可以追溯到古代文明时期。
在人类历史的早期阶段，人们已经开始通过观察和收集数据来推断和预测未来的情况。
例如，早期农民根据天气、温度和季节的变化来决定何时种植庄稼。
这可以说是最早的一种数据分析。
随着时间的推移，科学家和研究人员开始发展出更系统化和精确的数据分析方法。
在18世纪，统计学家卡尔·弗里德里希·高斯提出了正态分布曲线，为统计学和数据分析奠定了基础。
19世纪末至20世纪初，统计学家威廉·盖特率先应用统计学方法来研究遗传学和进化论。
数据处理的技术在20世纪得到了长足的发展。
20世纪50年代，计算机技术的出现使数据处理变得更为高效和自动化。
随着计算机硬件和软件的不断进步，数据处理的速度和精确度也不断提高。
20世纪80年代和90年代，随着计算机硬件和软件技术的进一步进步，数据分析的范围和能力也得到了极大的拓展。
数据仓库和数据挖掘技术的出现使得人们能够从海量的数据中发现规律和趋势。
同时，随着互联网的普及，大数据的概念也开始兴起。
21世纪初，随着云计算和物联网技术的发展，数据分析进入了一个新的阶段。
人们可以通过云计算平台来存储和处理大量的数据，从而实现实时分析和智能决策。
同时，人工智能和机器学习的发展也为数据分析提供了新的工具和方法。
目前，数据分析已经成为各个领域中的一项重要技术和方法。
在商业和市场营销领域，数据分析可以帮助企业了解消费者的需求和行为，优化产品和服务；在医疗和健康领域，数据分析可以帮助医生诊断疾病和制定个性化治疗方案；在城市规划和交通领域，数据分析可以帮助政府和企业优化交通流量和资源分配。
数据分析的发展历程是科学和技术进步的体现。
数据科学与大数据技术就业方向与前景分析
数据科学与大数据技术就业方向与前景分析数据科学与大数据技术是当今信息时代最炙手可热的领域之一，它们在几乎所有行业都扮演着至关重要的角色。
随着企业和机构变得越来越数字化，数据科学家和大数据技术专家的需求也呈现出爆发性增长的趋势。
本文将对数据科学与大数据技术的就业方向和前景进行综合分析。
数据科学就业方向在数据科学领域，数据科学家是至关重要的角色。
数据科学家主要负责从海量数据中提取有价值的信息和见解，以帮助企业做出更明智的决策。
数据科学家需要具备统计学、机器学习、数据挖掘等多方面的知识和技能。
从就业方向来看，数据科学家可以在各行各业找到就业机会，如金融、医疗、零售等领域。
除了数据科学家外，数据分析师也是数据科学领域的热门职位之一。
数据分析师主要负责对企业内部的数据进行分析和可视化，为业务决策提供支持。
数据分析师需要熟练掌握数据分析工具和技术，具备良好的逻辑思维能力和沟通能力。
数据分析师的就业方向也非常广泛，可以在各个行业找到就业机会。
大数据技术就业方向在大数据技术领域，大数据工程师是一个热门职位。
大数据工程师主要负责设计、开发和维护大数据系统，包括数据存储、数据处理和数据分析等方面。
大数据工程师需要掌握Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架，熟悉各种数据库技术和数据仓库架构。
大数据工程师的就业方向主要集中在互联网、金融、电商等行业。
此外，数据架构师也是大数据技术领域的重要职位之一。
数据架构师主要负责设计企业级大数据架构，包括数据流程、数据模型、数据治理等方面。
数据架构师需要具备全面的技术知识和项目管理能力，能够为企业构建高效、可靠的大数据系统。
数据架构师的就业方向主要在大型企业和互联网公司中。
就业前景分析数据科学与大数据技术作为未来的热门领域，其就业前景非常广阔。
随着人工智能、物联网、云计算等新兴技术的发展，数据科学与大数据技术的需求将持续增长。
据统计，数据科学家和大数据工程师是目前最紧缺的职业之一，市场需求持续高涨。
数据科学理学硕士就业方向-概述说明以及解释
数据科学理学硕士就业方向-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数据科学理学硕士是一个专注于数据科学领域的研究性硕士学位，培养学生具备数据挖掘、数据分析、机器学习等领域的理论知识和实践能力。
随着大数据时代的到来，数据科学领域呈现出蓬勃发展的趋势，对于具备数据科学理论知识和技能的人才需求也在不断增加。
因此，数据科学理学硕士毕业生在就业市场上具有广阔的前景和机会。
本文将从数据科学理学硕士专业介绍、就业市场分析和就业方向探讨等方面进行讨论，旨在帮助读者了解数据科学理学硕士的就业前景和方向，为未来的就业规划提供参考。
1.2 文章结构本文主要分为三个部分：引言、正文和结论。
第一部分是引言部分，首先会对数据科学理学硕士就业方向进行概述，介绍该领域的重要性和发展趋势。
接着会简要说明文章的结构和各部分的内容安排，帮助读者更好地了解文章的整体框架。
最后，会明确阐述本文撰写的目的，即探讨数据科学理学硕士在就业市场中的发展方向。
第二部分是正文部分，将分为三个小节。
首先会介绍数据科学理学硕士专业的基本情况，包括课程设置、专业特点等内容。
接着对数据科学理学硕士就业市场进行分析，包括行业需求、薪资水平等方面的情况。
最后将详细探讨数据科学理学硕士的就业方向，包括就业岗位、职业发展路径等内容。
第三部分是结论部分，将对前文所述的数据科学理学硕士就业方向进行总结，归纳出一些发展趋势和就业前景展望。
最后将对整篇文章进行总结，表达作者对数据科学理学硕士就业方向的看法和建议。
1.3 目的:本文旨在探讨数据科学理学硕士的就业方向，帮助读者更好地了解这一专业的就业市场和未来发展趋势。
通过对数据科学理学硕士专业介绍、就业市场分析以及就业方向的探讨，希望能够为即将毕业的学生或正在考虑选择这一专业的人群提供一些参考和帮助。
同时，本文也旨在揭示数据科学行业的发展趋势，为读者提供对未来就业方向的展望和思考。
通过深入分析数据科学领域的就业情况，希望能够帮助读者更好地规划自己的职业发展路径，实现个人的职业目标。
数据科学家的职责和能力要求
数据科学家的职责和能力要求在当今信息时代，随着大数据的不断涌现，数据科学家的需求越来越大。
数据科学家是以数据为基础，运用统计学、数学和计算机科学等技术来提取数据中隐藏信息的专业人员。
本文将介绍数据科学家的职责和能力要求。
一、数据科学家的职责1. 数据收集与处理：数据科学家负责收集和整理数据，包括从各个渠道获取数据，清洗和预处理数据，保证数据的准确性和完整性。
2. 数据分析与建模：数据科学家要运用统计学和机器学习等技术，对数据进行分析和建模，挖掘数据中的规律和模式，提供洞察和预测。
3. 提供解决方案：根据数据分析的结果，数据科学家要向企业或组织提供解决方案，帮助其优化业务流程、提高决策效率和解决实际问题。
4. 数据可视化：数据科学家要能够使用数据可视化工具，将分析结果以图表等形式展现，使非技术人员也能理解和应用分析结果。
5. 团队合作：数据科学家通常需要与其他职能部门密切合作，包括与数据工程师、产品经理以及业务部门等合作，共同推动数据驱动的决策和业务创新。
二、数据科学家的能力要求1. 扎实的统计学基础：数据科学家需要具备扎实的统计学基础，熟悉统计学知识和方法，能够灵活运用统计学技术进行数据分析和建模。
2. 编程能力：数据科学家需要具备一定的编程能力，至少熟悉一门编程语言，如Python、R或SQL，能够使用编程语言处理大规模数据和进行算法实现。
3. 机器学习和人工智能：数据科学家需要了解机器学习和人工智能的基本理论和应用，能够应用机器学习和深度学习算法解决实际问题。
4. 领域知识和业务理解：数据科学家还需要对所在行业或领域有一定的了解，能够理解业务需求和问题，将数据科学方法应用到实际场景中。
5. 沟通能力：数据科学家不仅需要具备技术能力，还需要具备良好的沟通能力，能够与非技术人员有效沟通，向他们解释数据分析结果和建议。
6. 创新思维：数据科学家需要具备创新思维，能够从海量数据中发现问题和机会，并提出创新的解决方案，推动企业的业务和创新发展。
大数据分析师行业的就业前景和趋势
大数据分析师行业的就业前景和趋势随着信息技术的飞速发展，大数据分析师的就业前景和趋势变得越来越受到关注。
本文将对大数据分析师行业的就业前景和趋势进行分析，以帮助读者了解该行业的发展状况并作出科学的就业规划。
第一部分：行业概述大数据分析师是指对大规模数据进行收集、清洗、分析和解释的专业人员。
随着大数据时代的到来，各个行业的数据规模都在不断增长，大数据分析师的需求也随之增加。
据统计，全球大数据分析师行业的市场规模呈现出快速增长的趋势。
第二部分：就业前景1. 需求旺盛：各行业对大数据分析的需求日益增加，尤其是金融、零售、制造等领域。
大数据分析师的就业需求量持续高涨。
2. 薪资待遇优厚：大数据分析师是高薪职业之一，薪资水平相对较高。
根据行业调查，大数据分析师的平均年薪在数十万至数百万元之间。
3. 行业多元化：大数据分析师的就业领域非常广泛，可以在金融、电商、信息技术等各行各业找到就业机会。
4. 职业发展空间广阔：作为新兴行业，大数据分析师的职业发展空间非常广阔。
有机会晋升为高级数据分析师、数据科学家等职位，甚至可以担任数据部门的领导职位。
第三部分：就业趋势1. 专业技能要求提升：未来大数据分析师需要具备更深入的专业知识和技能。
对于数据挖掘、机器学习、人工智能等方面的专业技能的需求将会越来越高。
2. 跨领域能力需求增加：大数据的价值在于对不同领域数据的整合和分析，因此，未来的大数据分析师需要具备跨领域的能力，能够理解并分析各行各业的数据。
3. 数据隐私与安全意识增强：随着大数据的广泛应用，数据隐私和安全问题日益突出。
大数据分析师需要具备对数据隐私和安全的意识，并能够采取有效的保护措施。
4. 增值服务能力需求增长：未来大数据分析师需要具备更强的商业分析能力，能够为企业提供有针对性的增值服务，帮助企业优化运营和决策。
结论：大数据分析师行业的就业前景良好，需求旺盛、薪资待遇优厚且发展空间广阔。
随着技术的进步和应用的广泛，大数据分析师的专业技能要求将会更高，同时跨领域能力、数据隐私与安全意识以及增值服务能力也将成为趋势。
大数据时代数据科学家的职业前景如何
大数据时代数据科学家的职业前景如何在当今的大数据时代，数据已成为驱动创新和决策的关键资源，而数据科学家作为能够从海量数据中挖掘出有价值信息的专业人才，其职业前景备受关注。
那么，数据科学家的职业前景究竟如何呢？首先，我们需要明确什么是数据科学家。
简单来说，数据科学家是能够运用统计学、数学、计算机科学等多学科知识，对复杂的数据进行收集、整理、分析和解释，从而为企业和组织提供有价值的见解和决策支持的专业人士。
随着数字化转型在各个行业的加速推进，企业和组织对于数据驱动决策的需求日益增长。
无论是金融、医疗、零售、制造业，还是互联网、科技等领域，都在积极收集和利用大量的数据来优化业务流程、提升客户体验、创新产品和服务。
这就为数据科学家创造了广阔的就业机会。
从就业市场的需求来看，数据科学家的需求呈现出持续增长的态势。
越来越多的企业认识到数据的价值，并愿意投入资源来建立数据分析团队，聘请专业的数据科学家。
据相关统计数据显示，近年来数据科学家的职位数量一直在稳步上升，而且薪资待遇也相当优厚。
在薪资方面，数据科学家通常能够获得较高的收入。
由于其专业技能的稀缺性和重要性，数据科学家在市场上往往备受青睐，薪资水平远高于许多其他职业。
在一些发达国家和地区，数据科学家的平均年薪甚至可以达到数十万美元。
当然，具体的薪资水平还会受到工作经验、技能水平、所在地区和行业等因素的影响。
然而，要成为一名优秀的数据科学家并非易事。
数据科学家需要具备扎实的数学和统计学基础，熟练掌握编程语言如 Python、R 等，熟悉数据库管理和数据挖掘技术，了解机器学习和深度学习的原理和应用，同时还需要具备良好的问题解决能力、逻辑思维能力和沟通能力。
对于想要进入这个领域的人来说，学习和提升相关技能是至关重要的。
目前，许多高校和在线教育平台都提供了数据科学相关的课程和培训，帮助学习者掌握所需的知识和技能。
此外，通过参与实际项目和实习，积累实践经验也是提升自身竞争力的有效途径。
中国的数据科学家
中国的数据科学家全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：数据科学家是当今数字时代最受欢迎和需求量最大的职业之一。
数据科学家是指能够深入挖掘数据、提炼数据、运用数据为企业决策提供支持的专业人才。
随着大数据时代的来临，数据科学家的重要性越来越凸显。
在众多数据科学家中，中国的数据科学家备受瞩目。
中国的数据科学家以其专业性和创新性在世界范围内享有很高的声誉。
中国的数据科学家在世界各大企业和科研机构都有着丰富的工作和研究经验，他们在数据挖掘、机器学习、人工智能等领域取得了一系列令人瞩目的成就。
中国的数据科学家在各个行业都起到了至关重要的作用。
在互联网行业，中国的数据科学家通过大数据技术的应用，帮助公司精准定位用户需求，提升产品服务质量，实现商业模式创新；在金融行业，中国的数据科学家通过数据分析和风险控制，大幅减少了金融风险，提高了金融机构的竞争力；在医疗行业，中国的数据科学家通过数据挖掘和人工智能的应用，帮助医生更好地诊断疾病，提高治疗的准确性和有效性。
中国的数据科学家在国际上也有着很高的声誉。
他们在国际学术会议上频频获奖，发表的论文被国际顶级期刊录用。
中国的数据科学家与国外同行开展了广泛的合作，共同推动了数据科学领域的发展。
他们的成果得到了国际同行的高度认可。
中国的数据科学家在人才培养方面也做出了很大贡献。
为了培养更多的数据科学家，中国的大学开设了数据科学相关专业，设立了相关研究机构，组织了各种培训和交流活动。
通过这些努力，中国培养了一大批高水平的数据科学人才，为数据科学的发展提供了有力支持。
中国的数据科学家在技术创新方面也表现出色。
他们不断尝试新技术、新方法，推动数据科学领域的创新发展。
中国的数据科学家在深度学习、自然语言处理、推荐系统等方面取得了令人瞩目的突破，为数据科学领域的发展注入了新的活力。
中国的数据科学家在数据科学领域具有重要的地位和作用。
他们以其专业性和创新性在国际上引起了广泛关注，为数据科学的发展作出了巨大贡献。
数据科学与大数据技术职业定位和岗位需求
数据科学与大数据技术职业定位和岗位需求数据科学与大数据技术是当前互联网时代的核心职业之一。
随着信息技术的快速发展，数据已经成为各行业的核心资源，而数据科学家和大数据技术人才则成为了珍贵的人才。
数据科学是通过应用统计学、机器学习、数据挖掘等技术，从大规模、多样化的数据中提取有价值的信息和知识的一种领域。
数据科学家要具备扎实的数学和统计学基础，能够通过分析和抽样等方法，理解和解释数据背后的现象和规律。
同时，他们还需要掌握计算机科学和编程技术，能够使用编程语言和工具进行数据处理和分析。
数据科学家在各行各业中扮演着重要的角色，他们可以通过数据分析和预测，帮助企业制定业务策略，优化运营效率，提升竞争力。
大数据技术是应对数据规模爆炸和复杂性增加的一种解决方案。
大数据技术通过使用分布式计算和存储系统，能够高效地处理海量的结构化和非结构化数据。
大数据技术人才需要熟悉大数据平台和工具，如Hadoop、Spark等，并具备数据挖掘和机器学习的知识。
他们要能够设计和搭建大数据架构，优化数据流程和查询性能，提供高效的数据分析和处理服务。
在互联网、金融、医疗、零售等行业，大数据技术人才都有着广泛的需求。
随着人工智能、物联网等新兴技术的发展，数据科学和大数据技术的需求也不断增长。
根据统计数据显示，全球每天产生的数据量已经达到了数十亿GB，数据科学家和大数据技术人才供不应求。
与此同时，数据科学和大数据技术也在不断发展，职业前景广阔。
据预测，未来几年，数据科学家和大数据技术人才的需求仍将高涨。
因此，选择从事数据科学和大数据技术，将会有很大的发展空间和机会。
如何定位自己的数据科学和大数据技术职业发展呢？首先，我们需要系统学习数学、统计学、计算机科学等相关知识，建立坚实的基础。
其次，我们要不断提升自己的数据分析和编程技能，掌握数据科学和大数据技术的最新发展。
此外，我们还需要关注行业的需求和趋势，了解当前热门的领域和技术，不断学习和实践。
职场新趋势揭秘：2024年以后最热门的职业发展方向
职场新趋势揭秘：2024年以后最热门的职业发展方向1. 引言1.1 概述随着科技的迅猛发展和社会的不断变革，职场也在不断演化和创新。
2024年以后，随着新技术和新趋势的出现，将涌现出一系列热门的职业发展方向。
本文将揭秘这些最受欢迎的职业发展方向，并分析其背后的趋势与前景。
1.2 文章结构本文主要分为六个部分进行讨论。
首先是引言部分，对文章的主题进行概述，并介绍文章结构。
然后，我们将重点探讨与人工智能与大数据相关的职业发展方向。
接下来是可持续发展领域职业的讨论，然后是数字化营销与社交媒体相关职业的解读。
最后，我们将讨论跨界融合领域的职业发展方向，并在结论部分对未来职场趋势进行总结和展望。
1.3 目的本文旨在帮助读者了解未来几年内最热门和受关注度高的职业发展方向。
通过揭示这些趋势和机遇，读者可以做出明智的职业规划，为自己的未来做好准备。
此外，本文还旨在提供对未来职场趋势的深入分析和预测，为读者提供有关职业发展的有价值的见解。
这样清楚吗？2. 人工智能与大数据相关职业2.1 机器学习专家机器学习专家是目前和未来非常热门的职业之一。
随着技术的不断发展，人们对于机器学习算法和模型的需求越来越高。
机器学习专家负责使用大数据和算法来训练机器学习模型，并应用于各种领域，如自动驾驶、医疗诊断、推荐系统等。
他们需要具备扎实的数学和统计基础，熟悉各种机器学习算法和框架，并且能够通过数据分析和模型优化来解决实际问题。
2.2 数据科学家数据科学家也是当前很受欢迎的职业之一。
他们负责收集、清洗、分析大量的数据，并从中提取有价值的信息。
数据科学家需要具备深入理解统计学及相关原理的能力，掌握各种数据挖掘和分析工具，例如Python、R语言等。
他们在商业领域可以通过对市场趋势、消费者行为等进行分析预测，为企业提供战略指导；在科研领域可以利用数据挖掘技术进行科学研究和发现。
2.3 人工智能伦理师随着人工智能的快速发展，对于其伦理道德问题的关注也日益增加。
揭秘数据科学家
揭秘数据科学家作者：郭涛来源：《中国计算机报》2013年第39期有这样一种人，他们对数据分析与挖掘具有强烈的兴趣；有这样一种人，他们既具备统计建模的能力，又对某一业务领域的知识十分熟悉；有这样一种人，他们在数据分析型项目中必不可少……这就是大数据时代稀缺的数据科学家。
被《哈佛商业评论》喻为21世纪最性感职业的数据科学家背后到底有哪些不为人知的故事呢？让我们一起走近数据科学家。
有人给予了大数据专家许多美好的称号，比如“数据开采者”、“数据建筑师”等，但其中最时髦的当属“数据科学家”。
当记者在互联网上搜索“数据科学家”这个关键词时，看到的都是“21世纪最性感的职业”、“大数据行业最时髦的职业”等溢美之词。
埃森哲大中华区技术咨询董事总经理何悠毅（Jouni Hakanen）表示，目前对数据科学家需求极大。
“性感”的数据科学家记者采访人人游戏高级数据科学家陈弢时，他提到了当年在香港科技大学计算机系读博士的时候曾听教授这样调侃：“只有那些不能严格被算为科学而又想挤进科学的学科，才会在命名的时候加上…科学‟二字作为后缀，比如计算机科学。
”如果这样类比，数据科学家就是一群很难算得上是科学家的人。
那么事实到底是不是这样呢？在《大数据研究的科学价值》一文中，中国工程院李国杰院士相信数据界存在普适的共性问题，比如电网数据分析的算法也可应用于供水和交通管理上。
李国杰给出的结论是肯定的：数据科学就是关于数据的科学。
“数据科学家”这个新称谓近两年才被叫响。
大数据与数据科学家有着千丝万缕的联系，因此容易让人产生一种错觉，数据科学家是大数据时代特有的一类专才。
但其实在传统的结构化数据处理过程中，数据科学家的身影就已经出现。
记者最近采访了一些中国的大数据企业，其中很多企业并没有设立数据科学家这一职位，但数据分析师、数据工程师等都在做着数据科学家的工作。
《哈佛商业评论》曾指出，数据科学家是21世纪最性感的职业。
所谓性感，既说明数据科学家这一新职业颇具诱惑力，但同时也说明大家对此工作的内涵还不了解。
数据科学家大数据挖掘的职业专家
数据科学家大数据挖掘的职业专家随着信息技术的快速发展和互联网的蓬勃进步，大数据成为了当今社会中一个热门的话题。
作为数据领域的专业人士，数据科学家在大数据挖掘方面扮演着重要的角色。
本文将从数据科学家的职业角度，探讨他们在大数据挖掘中的专业知识和技能。
一、什么是数据科学家数据科学家是指那些以科学和技术手段处理和分析数据的专业人士。
他们同时具备着数学、统计学以及计算机科学等多学科的知识。
在大数据时代，数据科学家利用数据采集、处理、分析和挖掘等技术手段，从庞大的数据集中发现有价值的信息。
二、数据科学家的技能要求1. 数据分析能力：数据科学家应具备良好的数据分析能力，能够运用统计学方法、机器学习和数据挖掘算法等技术，深度挖掘数据潜在的规律和价值。
2. 编程技能：数据科学家需要具备一定的编程技能，能够利用编程语言（如Python、R等）进行数据的处理和分析。
熟练掌握SQL语言对于数据科学家来说也是必不可少的。
3. 数据可视化能力：数据科学家还应具备良好的数据可视化能力，能够通过图表、图形等方式直观地展示分析结果，使数据更容易被理解和应用。
4. 领域知识：在特定的领域中，数据科学家需要深入了解行业背景和专业知识，以便更好地理解数据和分析结果的背后含义。
三、数据科学家在大数据挖掘中的角色1. 数据清洗和整合：数据科学家在大数据挖掘中的首要工作是对原始数据进行清洗和整合。
他们需要识别并处理数据中的异常值、缺失值等，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析与挖掘：数据科学家通过应用各种统计分析和机器学习算法，从庞大的数据集中提取有用的信息和模式。
他们可以利用聚类算法、分类算法、回归算法等进行数据分析和挖掘，从而为企业和决策者提供决策支持。
3. 数据可视化与报告：数据科学家将分析结果通过数据可视化的方式呈现，以便更好地向相关人员传达分析结果和洞察。
他们能够利用图表、图形等形式将复杂的数据转化为直观、易于理解的可视化结果。
大数据时代的人才需求
大数据时代的人才需求随着科技的快速发展和信息技术的不断进步，我们正处在一个大数据时代。
这个时代中，数据量在不断增长，数据处理和分析的重要性也在不断提高。
对于企业和组织来说，大数据已经成为了竞争优势的关键因素之一。
在这个背景下，大数据时代的人才需求也发生了巨大的变化。
本文将探讨大数据时代的人才需求，以及如何培养和吸引这些人才。
一、大数据时代的人才需求特点1.数据科学家：数据科学家是大数据时代最紧缺的人才之一。
他们具备强大的数学和统计学背景，能够处理大量的数据并从中提取有价值的信息。
数据科学家还需要能够运用数据挖掘、机器学习等技术手段，为企业提供决策支持。
2.数据分析师：数据分析师是企业中最常见的大数据人才之一。
他们具备数据分析和处理技能，能够从数据中提取有价值的信息，为企业提供市场分析和商业智能等方面的支持。
数据分析师需要能够熟练使用各种数据分析工具和技术，如SQL、Python等。
3.数据可视化人才：数据可视化是将数据转化为易于理解的形式的一种技术手段。
大数据时代需要大量的数据可视化人才，他们能够运用各种工具和技术将复杂的数据呈现出来，帮助人们更好地理解和分析数据。
二、如何培养和吸引大数据时代的人才1.建立完善的教育体系：政府和企业应该加大对大数据教育的投入，建立完善的教育体系，培养更多的数据科学家和分析师。
高校应该加强与企业的合作，为学生提供更多的实践机会，让他们更好地了解和掌握大数据技术。
2.加强培训和继续教育：企业和组织应该为员工提供更多的培训和继续教育机会，帮助他们提高数据处理和分析能力。
同时，员工也应该不断学习和提高自己的技能，以适应大数据时代的挑战。
3.建立良好的工作环境：企业应该为员工提供良好的工作环境和福利待遇，吸引更多的人才加入。
同时，企业还应该注重员工的职业发展，为他们提供更多的晋升机会和培训资源。
4.加强国际合作：大数据时代需要全球化的视野和合作。
企业和组织应该加强与国际合作伙伴的交流和合作，引进国际先进的大数据技术和人才资源，提高自身的竞争力。
人才竞争 大数据时代的数据科学家需求
人才竞争大数据时代的数据科学家需求随着大数据时代的到来，数据科学家这个职业逐渐崭露头角，并成为了当前人才竞争中备受追捧的热门岗位。
数据科学家作为大数据时代中的核心角色，其需求越来越大。
本文将从数据科学家的定义、技能要求和职业前景三个方面来探讨大数据时代的数据科学家需求。
一、数据科学家的定义数据科学家，顾名思义，是指通过对大量数据进行深入分析、挖掘，从中提取有价值的信息，为企业决策和应用提供科学的支持和指导的专业人士。
他们具备统计学、机器学习、数据挖掘等多种技能，能够熟练运用相关的数据分析工具和编程语言，如Python、R等。
二、技能要求作为数据科学家，需要具备以下几个方面的技能要求：1.统计学和数学基础知识。
对于大数据分析来说，统计学和数学基础是非常重要的。
数据科学家需要熟悉统计学原理，掌握各种统计指标和方法，以及概率论、线性代数等数学知识。
2.编程和数据处理能力。
数据科学家需要具备一定的编程能力，能够熟练使用Python、R等编程语言进行数据处理和分析。
同时，熟悉数据库和SQL语言也是必备技能之一。
3.机器学习和数据挖掘。
数据科学家需要了解机器学习和数据挖掘的基本原理和方法，能够应用到实际的数据分析中，进行模型构建和预测分析。
4.领域知识和业务理解。
数据科学家需要对所从事的领域有一定的了解，并且能够理解企业的业务需求，将数据分析结果转化为实际的商业价值。
三、职业前景数据科学家作为大数据时代的重要人才之一，其职业前景广阔。
根据统计数据显示，目前全球范围内对数据科学家的需求一直在持续增长。
众多大型企业和科技公司纷纷设立数据科学家团队，加大对数据科学家的招聘力度。
数据科学家不仅在互联网行业有着广泛的应用，也在金融、医疗、零售等各个行业都有很高的需求。
数据科学家在企业中的作用不仅是提供数据分析的结果，还能通过深入分析和挖掘数据，为企业提供决策支持，提高企业的运营效率和竞争力。
此外，数据科学家也可以选择自由职业，成为独立的数据分析顾问，为企业提供专业的数据分析服务。
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需求高涨的数据科学家从技术方面来看，硬盘价格下降，NoSQL数据库等技术的出现，使得和过去相比，大量数据能够以廉价高效的方式进行存储。
此外，像Hadoop这样能够在通用性服务器上工作的分布式处理技术的出现，也使得对庞大的非结构化数据进行统计处理的工作比以往更快速且更廉价。
然而，就算所拥有的工具再完美，它本身是不可能让数据产生价值的。
接下来我们还需要能够运用这些工具的人才，他们能够从堆积如山的大量数据中找到金矿，并将数据的价值以易懂的形式传达给决策者，最终得以在业务上实现。
具备这些技能的人才，就是在大数据浪潮如火如荼的美国目前正千金难求的“数据科学家”。
对数据科学家的关注，源于大家逐步认识到，Google、Amazon、Facebook等公司成功的背后，存在着这样的一批专业人才。
这些Web公司对于大量数据不仅仅是进行存储而已，而是将其变为有价值的金矿——例如，搜索结果、定向广告、准确的商品推荐、可能认识的好友列表等。
数据科学（data science）是一个很久之前就存在的词汇，但数据科学家（data scientist）却是几年前突然出现的一个新词。
关于这个词的起源说法不一，其中在《数据之美》（Beautiful Data，Toby Segaran、Jeff Hammerbacher编著，O’Reilly出版）一书中，对于Facebook的数据科学家，有如下叙述。
“在Facebook，我们发现传统的头衔如商业分析师、统计学家、工程师和研究科学家都不能确切地定义我们团队的角色。
该角色的工作是变化多样的：在任意给定的一天，团队的一个成员可以用Python实现一个多阶段的处理管道流、设计假设检验、用工具R在数据样本上执行回归测试、在Hadoop上为数据密集型产品或服务设计和实现算法，或者把我们分析的结果以清晰简洁的方式展示给企业的其他成员。
为了掌握完成这多方面任务需要的技术，我们创造了‘数据科学家’这种角色。
”仅仅在几年前，数据科学家还不是一个正式确定的职业，然而一眨眼的工夫，这个职业就已经被誉为“今后10年IT行业最重要的人才”了。
Google首席经济学家，加州大学伯克利分校教授哈尔•范里安（Hal Varian，1947～）先生，在2008年10月与麦肯锡总监James Manyika先生的对话中，曾经讲过下面一段话（中文版节选自麦肯锡季刊官方中文稿）。
“我总是说，在未来10年里，最有意思的工作将是统计学家。
人们都认为我在开玩笑。
但是，过去谁能想到电脑工程师会成为上世纪90年代最有趣的工作？在未来10年里，获取数据——以便能理解它、处理它、从中提取价值、使其形象化、传送它——的能力将成为一种极其重要的技能，不仅在专业层面上是这样，而且在教育层面（包括对中小学生、高中生和大学生的教育）也是如此。
由于如今我们已真正拥有实质上免费的和无所不在的数据，因此，与此互补的稀缺要素是理解这些数据并从中提取价值的能力。
”范里安教授在当初的对话中使用的是“statisticians”（统计学家）一词，虽然当时他没有使用“数据科学家”这个词，但这里所指的，正是现在我们所讨论的数据科学家。
数据科学家所需的技能数据科学家这一职业并没有固定的定义，但大体上指的是这样的人才。
“所谓数据科学家，是指运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术，从大量数据中提取出对业务有意义的信息，以易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据运用服务的人才。
”数据科学家所需的技能如下。
(1) 计算机科学一般来说，数据科学家大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。
简单来说，就是对处理大数据所必需的Hadoop、Mahout等大规模并行处理技术与机器学习相关的技能。
(2) 数学、统计、数据挖掘等除了数学、统计方面的素养之外，还需要具备使用SPSS、SAS等主流统计分析软件的技能。
其中，面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”最近备受瞩目。
R的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库，而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能，并可以通过简单的命令来运行。
此外，它还具备称为CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包扩展机制，通过导入扩展包就可以使用标准状态下所不支持的函数和数据集。
(3) 数据可视化（Visualization）信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。
对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，开发Web原型，使用外部API将图表、地图、Dashboard等其他服务统一起来，从而使分析结果可视化，这是对于数据科学家来说十分重要的技能之一。
作为参考，下面节选了Facebook和Twitter的数据科学家招聘启事。
对于现实中的企业需要怎样的技能，应该可以为大家提供一些更实际的体会。
Facebook对数据科学家的招聘信息Facebook计划为数据科学团队招聘数据科学家。
应聘该岗位的人，将担任软件工程师、量化研究员的工作。
理想的候选人应对在线社交网络的研究有浓厚兴趣，能够找出创造最佳产品过程中所遇到的课题，并对解决这些课题拥有热情。
职务内容确定重要的产品课题，并与产品工程团队密切合作寻求解决方案通过对数据运用合适的统计技术来解决课题将结论传达给产品经理和工程师推进新数据的收集以及对现有数据源的改良对产品的实验结果进行分析和解读找到测量、实验的最佳实践方法，传达给产品工程团队必要条件相关技术领域的硕士或博士学位，或者具备4年以上相关工作经验对使用定量手段解决分析性课题拥有丰富的经验能够轻松操作和分析来自各方的、复杂且大量的多维数据对实证性研究以及解决数据相关的难题拥有极大的热情能对各种精度级别的结果采用灵活的分析手段具备以实际、准确且可行的方法传达复杂定量分析的能力至少熟练掌握一种脚本语言，如Python、PHP等精通关系型数据库和SQL对R、MATLAB、SAS等分析工具具备专业知识具备处理大量数据集的经验，以及使用MapReduce、Hadoop、Hive等分布式计算工具的经验来源：Facebook（中文翻译出自译者）Twitter对数据科学家（负责增加用户数量）的招聘信息关于业务内容Twitter计划招聘能够为增加Twitter用户数提供信息和方向性，具备行动力和高超技能的人才。
应聘者需要具备统计和建模方面的专业背景，以及大规模数据集处理方面的丰富经验。
我们期待应聘者所具有的判断力能够在多个层面上决定Twitter产品群的方向性。
职责使用Hadoop、Pig编写MapReduce格式的数据分析能够针对临时数据挖掘流程和标准数据挖掘流程编写复杂的SQL查询能够使用SQL、Pig、脚本语言、统计软件包编写代码以口头及书面形式对分析结果进行总结并做出报告每天对数TB规模、10亿条以上事务级别的大规模结构化及非结构化数据进行处理必要条件计算机科学、数学、统计学的硕士学位或者同等的经验2年以上数据分析经验大规模数据集及Hadoop等MapReduce架构方面的经验脚本语言及正则表达式等方面的经验对离散数学、统计、概率方面的兴趣将业务需求映射到工程系统方面的经验来源：Twitter（中文翻译出自译者）数据科学家所需的素质这一节的内容与技能部分有所重叠，数据科学家所需要具备的素质有以下这些。
(1) 沟通能力即便从大数据中得到了有用的信息，但如果无法将其在业务上实现的话，其价值就会大打折扣。
为此，面对缺乏数据分析知识的业务部门员工以及经营管理层，将数据分析的结果有效传达给他们的能力是非常重要的。
(2) 创业精神（entrepreneuership）以世界上尚不存在的数据为中心创造新型服务的创业精神，也是数据科学家所必需的一个重要素质。
Google、Amazon、Facebook等通过数据催生出新型服务的企业，都是通过对庞大的数据到底能创造出怎样的服务进行艰苦的探索才获得成功的。
(3) 好奇心庞大的数据背后到底隐藏着什么，要找出答案需要很强的好奇心。
除此之外，成功的数据科学家都有一个共同点，即并非局限于艺术、技术、医疗、自然科学等特定领域，而是对各个领域都拥有旺盛的好奇心。
通过对不同领域数据的整合和分析，就有可能发现以前从未发现过的有价值的观点。
美国的数据科学家大多拥有丰富的从业经历，如实验物理学家、计算机化学家、海洋学家，甚至是神经外科医生等等。
也许有人认为这是人才流动性高的美国所特有的现象，但其实正如我们在第4章中所介绍的GREE一样，在日本也出现了一些积极招募不同职业背景人才的企业，这样的局面距离我们已经不再遥远。
严重的人才匮乏数据科学家需要具备广泛的技能和素质，因此预计这一职位将会陷入供不应求的状态，即遇到人手不足的困境。
例如，麦肯锡全球研究院（MGI）在2011年5月发表的题为“Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity”（大数据：未来创新、竞争、生产力的指向标）的报告中指出，在美国具备高度分析技能的人才（大学及研究生院中学习统计和机器学习专业的学生）供给量，2008年为15万人，预计到2018年将翻一番，达到30万人。
然而，预计届时对这类人才的需求将超过供给，达到44万～49万人的规模，这意味着将产生14万～19万的人才缺口。
仅仅四、五年前，对数据科学家的需求还仅限于Google、Amazon等Web类企业中。
然而在最近，重视数据分析的企业，无论是哪个行业，都在积极招募数据科学家，这也令人手不足的状况雪上加霜。
大型IT厂商EMC在2011年12月发表的一份关于数据科学家的调查报告“EMC Data Science Study”中提出了一些非常有意思的见解。
该调查的对象包括美国、英国、法国、德国、印度、中国的数据科学家，以及商业智能专家等IT部门的决策者，共计462人。
除此之外，EMC还从2011年5月在拉斯维加斯召开的“数据科学家峰会”的参加者，以及在线数据科学家社区Kaggle中邀请了35人参加这项调查。
该调查结果的要点如下。
首先，三分之二的参加者认为数据科学家供不应求。
这一点与前面提到的麦肯锡的报告是相同的。
对于新的数据科学家供给来源，有三分之一的人期待“计算机科学专业的学生”，排名第一，而另一方面，期待现有商业智能专家的却只有12%，这一结果比较出人意料（图表8-6）。
也就是说，大部分人认为，现在的商业智能专家无法满足对数据科学家的需求。
数据科学家与商业智能专家之间的区别在于，从包括公司外部数据在内的数据获取阶段，一直到基于数据最终产生业务上的决策，数据科学家大多会贯穿数据的整个生命周期。
这一过程中也包括对数据的过滤、系统化、可视化等工作研究生院的成立随着对大数据分析需求的高涨，未来必将带来数据科学家的严重不足，为了解决这一问题，美国一些大学已经开始成立分析学专业的研究生院。