京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据科学家炙手可热
21世纪最性感的工作是数据科学家。这一美国商学院期刊表示,数据科学家集“数据黑客、分析师、沟通大师和受信任的顾问”于一身,并指出,这种技能的结合极为罕见。
这正是全球各地诸多企业的问题所在。尽管公司经理深知大数据所能带来的效益,但他们难以找到拥有合适技能的人才。
利用大数据的潮流毫无放缓迹象。管理咨询公司埃森哲 (Accenture)去年调查了600家美国和英国公司,结果发现有三分之二的公司在之前18个月任命了负责数据管理和分析工作的高管。即使是尚未设立此类高管职位的公司,也有71%准备在不久的将来作出任命。
招聘顾问也表示,对数据分析专家的需求正在飙升。专注信息技术领域、在伦敦和阿姆斯特丹设有办事处的Cititec表示:“今年前六周,我们收到的大数据招聘请求与之前六个月一样多。我们估计,该数字今年将比去年高出100%,甚至更多。”
的确,大数据正快速成为IT招聘机构的重要专长。“我们现在拥有一位大数据专家,而一年前还没有,”Cititec补充道,“这是一块竞争激烈的市场,有很多公司竞相争夺资深人才。”
埃森哲北美金融服务数据分析部门执行董事布莱恩•麦卡锡(Brian McCarthy)认为,全球及各行各业的需求意味着,数据分析技能严重供不应求,尤其是在美国和英国。
他说:“背景适合从事数据科学家工作——计算机科学、统计学、机器学习——的毕业生正在走出校园,但他们的数量还不够。”
麦卡锡补充道,尽管许多公司转而聘请合同工——埃森哲调查表明,有近60%的公司求助于外部分析师和咨询顾问——但它们仍无法找到需要的人才。
Cititec称,这种紧缺十分严重,以至于英国承接IT外包工作的资深数据架构师或业务分析师可日赚500英镑至650英镑。在该领域资质最为优秀的一端,博士级别的数据科学家能够拿到9.5万英镑的高额年薪。
“甚至连海外外包也无法解决这个问题,”麦卡锡指出,“因为印度、中国和巴西等新兴经济体没有足够的资深人才。”
人才紧缺似乎还将持续数年。
埃森哲在今年发布的《数据分析在行动:通向高投资回报率之路的突破与壁垒》(Analytics in Action: Breakthroughs and Barriers on the Journey to ROI)报告中预测,到2018年,光是在美国和英国,需要具备高深科学、技术、工程和数学(STEM)知识的职位的增长速度将是其他职业的五倍,是金融 服务等信息密集型行业职位的四倍。
报告称,新兴经济体培养出STEM人才的数量高于发达经济体,但仍无法满足全球的潜在需求。
确实,埃森哲卓越绩效研究院(Institute for High Performance)在去年的一次调查中研究了美国、中国、印度、英国、日本、巴西和新加坡对数据分析经验的需求。调查发现,到2015年,所有这些 国家(除中国外)都将面临胜任分析科学家工作的博士毕业生数量净短缺的问题。
“美国、英国、日本、新加坡和巴西几乎将肯定遭遇高端人才的严重短缺,”埃森哲表示,“尽管印度的数据分析服务行业蓬勃成长,但它也将难以培养出足量的博士生来填补所有新的数据分析科学家岗位。”
例如,美国新增数据分析专家职位的数量将占全球新增总量的44%,但该国只能供应23%的人才,导致近3.2万人的缺口。
只有中国似乎出现了少量的过剩,但埃森哲警告称:“如果对数据分析的需求加速升高,那么中国也将可能出现短缺。”
未来与数据分析相关的就业岗位会在千万左右,而目前国内企业对专业数据分析师的需求缺口在数十万之众,而具有数据分析基础工作的人员更是上百万的缺口。
因此,CDA数据分析师培训应运而生,不需懂数学算法,不需懂统计概率,不需懂计算机编程。课程更不使用复杂软件,不使用公式模型,整个培训为在数据分析领域需快速入行、需直接上手、人士提供了一套最有效的解决方案。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22