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你知道吗？全世界90％以上的数据是在过去短短2年内产生的。按照这个量级，未来十年将要产生的数据量将是难以想象的。
这也难怪。大数据时代，各行各业都需要积累数据、分析数据。对应的，市场上对于数据科学人才的需求也在急剧增长。IBM预测，到2020年，数据科学相关职位空缺将增加364,000，达到2,720,000！
在Glassdoor上,数据科学家是需求
排名第一
的职位。同时，这个职位的开放时间为45天，比其他职位平均开放的时间
多出5天
，这也说明了这个职位存在的市场空缺。

那么，在商业世界中，数据科学到底扮演了一种怎么样的角色呢？为什么它如此重要？
01
助力商业智能
随着数据科学的发展，商业智能（Business Intelligence）已经从过去的静态转变为更加动态。数据科学使商务智能能够整合各种业务运营，从而从数据中获得有用信息，帮助公司大规模分析信息并做出必要的决策。
02
优化产品
通过对顾客评论等数据的分析，可以帮助企业了解市场需求，开发和优化最能满足市场需求的产品。
03
有效管理业务
数据科学可以帮助企业设定关键的业绩指标，并预测某个策略的成功率。企业可以量化和评估其绩效，优化对业务和人员的管理。
04
通过预测分析来预测结果
预测分析（Predictive Analytics）是对数据的统计分析，使用历史数据预测未来的结果，并据此采取适当的措施。预测分析可以应用于客户细分、风险评估、销售预测和市场分析等方面。

05
助力商业决策
数据科学能快速处理庞大的数据、提供准确的结果，由此帮助企业制定出数据驱动的商业决策。

06
评估商业决策
实施决策后，企业需要了解这些决策如何影响其绩效和增长。借助数据科学的实时追踪与分析，企业可以发现某项决策带来的负面影响，并能及时采取措施。

07
自动化招聘流程
数据科学在将自动化带入多个行业中发挥了关键作用。在企业招聘中，数据科学可以快速准确地处理成千上万的简历，帮助企业快速找到真正合适的候选人。
由此可见，数据科学在现代商业社会中扮演者越来越重要的角色，如果你还不清楚数据科学这个领域，那么一定不能错过这个机会：
本期FLAGDream邀请的Rod老师，供职于FLAG公司，有着丰富的数据分析和机器学习工作经验,同时有着丰富面试经验 。他将给大家带来这场《数据科学凭什么这么火？》。
Rod
资深数据科学家
FLAG资深数据科学家，有着丰富的数据分析和机器学习工作经验。曾负责风险防控、广告竞价及用户增长等多方面业务，擅长通过数据分析支持决策以及机器学习方法应用。同时有着丰富的面试经验，曾帮助多位同学通过系统梳理数据相关知识体系及实践项目练习而拿到硅谷一线科技公司offer。
数据科学就业方向
说到数据科学，大家很可能会想到数据科学家。其实，数据科学不仅只有数据科学家这一个方向。下面就给大家总结出数据科学的三大就业方向：
数据分析师
平均年薪： $68,752
数据分析师(Data Analyst)通常被视为是数据科学领域的“入门级”职位。其主要工作是查看公司或行业数据，并据此来回答相关的业务问题。这将涉及访问数据，可能会清理数据，进行一些统计分析以回答相关的业务问题，然后可视化并传达结果。数据分析师通常会负责从数据中挖掘见解，而不是通过机器学习来预测未来的结果。
数据科学家
平均年薪： $128,173
数据科学家（Data Scientist）所做的许多事情与数据分析师一样，但他们通常还会构建机器学习模型，根据过去的数据对未来做出准确的预测。数据科学家通常拥有更大的自由来追求自己的想法和实验，以此来发现管理层可能未曾想到的有趣的模式和趋势。 
数据工程师
平均年薪： $132,653
数据工程师（Data Engineer）管理公司的数据基础架构。他们的工作需要更少的统计分析，但需要更多的软件开发和编程技能。在拥有数据团队的公司中，数据工程师可能需要负责建立data pipelines，快速将最新的销售、市场营销和收入数据提供给数据分析师和数据科学家。他们还可能负责构建并维护用来存储和快速访问过去数据所需的基础架构。
更多关于
数据科学的问题
欢迎大家5月23日 美西时间 7pm
线上与我交流
讲座主题
数据科学凭什么这么火？
主讲人：Rod
资深数据科学家
讲座时间
5月23日 美西时间 7 pm
5月23日 美东时间 10 pm
5月24日 北京时间 10 am
讲座大纲
• 数据科学核心技能概览
• 数据科学就业形势分析
• 数据科学转专业可能性
• 数据科学日常工作分享
参与方式
识别上方二维码参与讲座
备注（0523+DS）
限时开讲，欲听从速！
文章参考：
https://data-flair.training/blogs/data-science-for-business/
https://www.dataquest.io/blog/career-guide-data-science-options/
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