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前不久，主页君为大家介绍了数据科学作为未来人才急缺大趋势的行业，将产生巨大的人才缺口。
（传送门：高盛转型为科技公司？600名交易员仅剩2人，数据科学已成华尔街新趋势！）
早在2011年麦肯锡就预测到，2018年对数据人才的需求量仅美国就面临14万~19万数据分析人才的空缺，以及150万能够通过大数据分析做出决策和管理的人才需求。
麦肯锡更是预测全球将有超过1.5个Million的空缺职位。
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各行各业开抢 Data Scientist ！
主页君从8月秋招季开始全程陪跑的过程中也发现：2019年秋招陆续开放网申的各行业名企，诸多公司都开放了Data Scientist 的岗位：
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科技类公司
（↓点击可查看大图↓）
丨来源：Bloomberg / Paypal / Amazon官网
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四大
丨来源：PwC官网
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咨询公司
（↓点击可查看大图↓）
丨来源：McKinsey官网
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投行
丨来源：Golsman Sachs官网
除此之外，JP Morgan Chase 还将在9月举办 Campus Event，且专门设置了关于 Data  science 的专场
，感兴趣的同学，都可以参加！

丨来源：JP Morgan Chase 官网
各类公司争相招手Data Scientist，真可谓成了最炽手可热、重金难求的人才！
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 Data Scientist 高薪看的见！
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Data Scientist到底是做什么的？
Data Scientist 的任务基本可以分为以下四类：
1、Modeling：建立机器学习或统计模型来解决业务问题。
2、Analytics：
通过度量和可视化获得对业务或产品使用的洞察。


3、Optimization：
优化业务成果。


4、Algorithm Development：研究和开发新的工具和算法，以更好地服务于机器学习或统计建模的问题解决。
2
好的Data Scientist 所需要的技能
丨来源：Data Science Dojo
常用的语言有R、Python、SAS。
其中，R, Python 比较常用，这两个语言都是用作构建模型、操作数据的，它们的职能比较接近。如果两者都没有基础，可以选其一学习即可；从难度来看，可优先选Python，相对容易。从求职角度来看，不同行业不同公司会有各自的偏好，可以提前了解公司岗位JD，进行选择。
而SAS不是开源的，需要付费，银行类公司更喜欢使用该语言。
Machine learning、SQL、Statistical modeling中，SQL是一个必不可少的技能，在实际工作中，比较少的时间用于做Modeling，而更多的时间用于思考怎么建更多的Signal，怎么做Feature，提高Performance，想出更有价值的Feature。
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Data Scientist 薪资情况
通常来说，Data Scientists 要求较高，且毕业生能直接从事的该岗位的概率也相对较低。
但从上面主页君为大家找到的19年秋招岗位中也看到，诸多公司都已经开放了针对应届生的岗位。
根据Glassdoor 最新查阅的数据显示，Data Scientist 岗位在纽约的平均薪资在$13.7W左右。
丨来源：Glassdoor
而加州科技类公司相对较多，薪资则更高，达到了$14.1W左右的平均水平。
丨来源：Glassdoor
3
面试 Data Scientist 岗位应该注意什么？
即有巨大的人才缺口，又是高薪的不二选，未来发展前景还非常客观。在19年秋招放出岗位的第一时间，就不要错过求职机会！
对于投递Data Scientist 岗位的同学来说，过了网申关后，需要面对更具挑战的面试。
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Data Scientist 面试组成部分
电话面试
  • 开始会让面试者谈谈自己的项目经历，一般是挑一个项目，具体讲讲是如何做的。
  • 然后会问一些技术问题，包括Coding，机器学习，和统计概率问题。其中Coding问题被问到的几率是50%；机器学习方面的问题会对你谈到的某个点进行深挖，可能会问到直到你回答不出来。
现场面试
  • 与电话面试较为接近。区别是现场面试会让你做Case Study，给出一个新的问题，问你如何End to End解决。
  • 如果有5个面试者，可能2~3个都会被问到Case Study，而可能会有1个被问到算法的Coding问题。
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考察偏重略有不同
上面主页君提到了，Data Scientist 的分类不同，因此面试也有一定区别：
  • 做Modeling的Data Scientist。
    对Coding，Modeling和Problem solving三方面涉及较为均衡，因此这三方面都要掌握好。需要机器学习算法理解较为深刻，这就需要大家平时多多积累。
  • 做Analytics的Data Scientist。
    对于SQL一定要非常熟练，做到又快又准；还会涉及到Case study，设计Metrics。而Modeling和Coding不会问太多甚至可能不会问。
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面试会涉及的各类题目
  • 项目/经历问题
  • 机器学习/建模问题
  • 概率与统计问题
  • 编程及算法问题
  • Problem Solving问题
  • 人工智能及深度学习问题
以上问题都可能出现在Data Scientist的面试中，而如何在短期内熟练每一种问题的回答方法？
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Data学院推出后广受好评
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