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过去四十年，决定经济发展的是摩尔定律
而未来二十年，真正改变经济发展的是大数据
因为数据分析，就是传说中预知未来的超能力
所有的公司未来都会是数据公司
5岁学Python，12岁学编程
把你淘汰的不是时代，而是比你还小的娃娃们
云计算+移动互联网+大数据（现在进行时）
机器智能（现在）、IT+生物医疗（未来趋势）
已成为世界新技术的三大必然趋势
专家预测，到2020年将有40千兆字节的数据存在
大数据的时代已经来临
无论哪一个领域对Data Science都必然成为刚需
在未来这一领域对人才的需求也将是空前盛大
亚太地区Data Analytics收入将在18年达到147亿元
数据是当今组织的命脉，掌握着将其转化为明日全球巨头的关键。
根据IDC的预测，亚太地区(不包括日本)地区的大数据和分析(BDA)的收入将在2018年达到147亿美元，比2017年增长14.4%。
通过商业购买与bda相关的硬件、软件和服务的新
收入机会可能会在未来几年加速到2021年达到大约222亿美元
，这意味着在2016-21年期间的五年复合年增长率(CAGR)为14.4%。

大数据将会改变企业和政府周围的企业和政府
，整个地区的企业都在采用大数据和分析来增加优势
，但大多数都还没有全面实施，绝大多数人目前正在采取一种特别的、机会主义的方式。

银行、电信、分立制造、联邦/中央政府和专业服务是五大潜力和主导产业，它们将在2018年对大数据和分析解决方案进行最大的投资。
合计起来，这五个行业今年将在BDA解决方案上花费大约83亿美元，占总支出的55%以上。他们也将成为2021年最大的消费群，届时他们的总投资将达到126亿美元。
来源：techwireasia
Data适合全人类的大数据工作！
马云曾在卸任时的演讲中提到：“很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了；我们还没搞清楚移动互联网的时候，大数据时代又来了。”
Data Science 的职位可以分为：
  • 除了最适合商科学生的Data Analyst
  • 还有Data Scientist
  • 以及Data Engineer
  • Data Architect

  • Data Administrator
  • Business Analyst

  • Data/Analytics Manager
  • Business Intelligence Manager
来源：Glassdoor
Data Analyst偏重于将分析和商业运用相结合，分析只是一个手段和途径，更加重要的是将分析的结果转化为切实可行且能有所成效的商业方案。
所以类似职位的面试有些类似于，基于技术面试题基础上的咨询类型的Case Study。从分析中找到可能存在的风险，并提出解决方案比起完美的Code有时候更加重要。适合非技术出身的求职者。
同样是做Data Analyst的工作，在不同的公司，要求的技能和工作的内容会很不一样。
  • 微软Online Service Division有跟Marketing更接近的Data Scientist，也有很多学统计或者IE出身的Applied Scientist做randomized controlled experiment；
  • LinkedIn、Facebook的data scientist感觉要求Java编程技术熟练，可能学Computer Science出身的最适合；
  • Insurance行业招的是Predictive Modeler，他们的总体目标就是要基于数据，预测在不同客户身上收多少保险费能最大化收益、optimize profits，所有相关专业的它们都考虑。
留学党成功求职Data必备的3项技能
优秀的编程能力常常能体现一个人在统计学知识的沉淀，也能展现出他的思维是否严谨。一般具备以下几项能力的求职者，在Data Science领域都能拥有广阔的发展空间，以及令别人垂涎的高薪待遇。
1
Data Hacking
要有独立把数据化为己用的能力，一般会用到：
  • SQL
  • Programming
  • Hadoop / parallel processing
这其中，SQL和Programming是最基本的，你必须会用sql查询数据、会快速写程序分析数据。当然，你的编程技术也不需要达到软件工程师的水平，因为你写的code大多数只是一次性的、不会被复用，而且也只会被你或者个同事使用，并非放在网上让无数人点击，因此对程序质量要求不高。
要想更深入的分析问题，你就需要学习：
  • Exploratory analysis skills
  • Optimization、Simulation
  • Machine Learning、Data Mining
  • Modeling
2
Promble Solving
你不光要理解what users say they want，你还需要真正的理解what they actually mean，转化定义出一个可以用数据解决的问题，然后选择正确的分析工具，量化分析解决问题。
3
Communication
数据科学家会跟公司的很多不同部门的人打交道，会比码农跟更有机会见到高层或者是 business领域的人。那你需要有较强的交流能力。
你需要知道区分什么是问题本质、什么是技术细节，要有能力给上层领导讲high level的分析和推荐，有能力给同事讲解和defend你的技术细节，也就是”见什么人说什么话”。
大数据资深前辈：Data是入门大公司最好的捷径
2017年开始，人人都在说大数据转型，但你是不是又感觉无迹可寻。拥有6年大数据行业工作经验的导师透露，不管是想要求职大公司的学生党，还是想要非Data背景的跨行求职或跳槽党，data analyst绝对是破冰职业新大门的金钥匙！
毕业生入门从 Data Analyst 做起，可以为 Data Scientist 做基础的数据准备工作，上手之后会逐渐接手一些更偏重分析和建模的内容。
如果你对这个网红专业特别好奇；如果你想知道自己适不适合进入data领域；如果你想知道薪资水平，typical day，发展路径。
留学生如何进入这一高薪热门行业
Data Analytics
21世纪最好找工作的职业领域
就业率基本高达99%
平均高达薪资12万刀
上升趋势快，未来空间大，积累性高
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神秘虚幻的数据让人感到对未知的恐惧
“不了解”造成的“不敢尝试”
其实对智慧型的中国留学生来说
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Ref：本文为StartCareerUSA转载
图片来源：Rawpixel
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