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Data Science火到什么程度？
火到每一个人都想往这个方向转
学CS的可以转，学BA的有理由转
学数学、统计专业的也有逻辑转
自然商科也有大把的年轻头脑
想一头扎进编程的世界

但是同样是做Data 领域的工作，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。
不同公司对求职者的Data技能有怎样的要求？
有没有什么火速掌握Data技能的盖世秘籍？
如何快速摸清Data领域其中的门道？
答案尽在今天主页君的文章中揭晓
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高盛：一名数据工程师可以取代四名交易员？
事实上，在几百名计算机工程师的技术支持下，自动化交易程序已经接管了高盛集团纽约总部大多数日常工作量。算法已经可以取代那些市场定价依赖性较高的交易员。
图片来源：cnbc
据传高盛内部总结归纳出“一名数据工程师可以取代四名交易员”的比率。目前，高盛现在三分之一的员工是计算机工程师，约有9000人。甚至，接下来高盛还将使IPO过程中约146个步骤获得自动化...

高盛600名交易员只剩2人

这个"金饭碗”职业正走向死亡...

明白自己早就该转型做复合型人才
却不太清楚如何才能快速学懂它？
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商科留学生转型Data相关领域
就是像程序员一样写代码？
经常有同学来问主页君：“转型Data相关领域就是像程序员一样写代码吗？”非也，而是做一个Business与Data双管齐下的复合型人才。
Data Science 的职位最适合商科学生的莫过于Data Analyst。基本要求是懂企业的业务和数据，具备写报告的能力，考验的是：
  • 数据分析水平和业务能力
  • 沟通能力、理解能力和表达能力
就拿Business Data Consultant来说，他们就会跟不同公司的很多不同部门的人打交道，会比程序员跟更有机会见到高层或者是Business领域的人，薪资更是高一个Level。要知道多一门技能就多一些优势，在求职时同等条件下，自然会拔得头筹。
据IBM预测，到2020年，所有美国数据科学类岗位数量将增加36万个，总数达到270万。Glassdoor 最新查阅的数据显示，Data Scientist岗位在纽约的平均年薪在$13.7W左右。
图片来源：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。
图片来源：Glassdoor
在美国一些科技大佬公司更是开出了高出14W美金的丰厚薪资，最高达到了18W年薪。

图片来源：Indeed
如果你目标是找Data领域的工作，在求职阶段，要根据自身的特长和喜好选择对应公司的Analyst Team；而在求学阶段，更要提早准备好自己的职业发展目标，去有针对性的学习Data的相关专业知识。
图片来源：Google
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