如何从零基础的小白成长为拿$10万年薪的数据科学专业人才？

数据的积累与人工智能的发展长久以来一直互相促进，相辅相成。大数据深刻影响到社会的方方面面，它不仅改变了我们的生活方式，提升了我们的学习能力，更革命了我们的商业模式——我们已经进入大数据时代！为了应对智能大数据时代的挑战，我们必须把数据、人工智能和人类智慧融合到日常经营中去，用数据来驱动商业决策。

Amazon Echo, Google Home, iPhone Siri的语音识别功能你用过吗？

iPhone X的人脸识别功能你体验过吗？

Amazon Go无人超市你去过吗？

打败围棋世界冠军的第一代围棋软件AlphaGo和40天超越所有旧版本的AlphaGo Zero你听说过吗？

人工智能大数据带来的就业冲击

除了简单的操作性工作会被取代外，大量认知工作甚至部分创造性工作也将被人工智能取代。例如银行出纳员、客户服务代表、电话销售员、股票和债券交易员等；甚至律师助理和放射科医生这样的工作也会被这类软件所取代

再不努力，你将无工可打

人工智能大数据带来的就业机会

相比于前三次工业科技革命，人工智能所具备的发展硬件和基础更充分，带来的影响也更广泛和深远。人工智能技术已经应用在医疗、金融、安全、商业等各个领域，催生了相关产业链上大量的新型工作需求。比如，曾经在互联网时代发挥巨大作用的程序员群体，在未来几年，将会有相当一部分转型为人工智能工程师，从事新兴的图像识别、自然语言处理、语音识别、大数据挖掘、智能控制等相关工作

肯锡预测每年数据类专业的应届毕业生将增加7%，然而每年高质量项目对于专业数据科学家的需求将增加12%。这使得到2018年，仅美国就缺少约15-20万具有深度数据分析能力的专业人员以及200-400万的数据驱动型各类人才。

职位介绍

收入水平

在美国，2012年到2016年数据科学类岗位的平均工资每年平均增长约16%，远远高于美国劳工部统计的不到2%的所有工种的名义工资平均增长率。
全球最大的招聘搜索引擎Indeed的分析报告指出，在美国，2017年数据科学家、数据工程师、数据分析师的平均工资分别为是$130,291, $101,698和$75,554，其中纽约地区为$140,783, $113,146和$88,551。