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数据驱动企业的技术见解

iSTOCK /盖蒂图片社

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数据科学作业与所有炒作都不一样丰富

这些天,似乎每个人都在谈论数据科学家。人们对这一职位的普遍兴趣在持续增长,但这并不会导致雇主的就业机会相应增加。

数据科学家被称为21岁最性感的工作英石世纪“并且毫无疑问,对数据科学家和他们所做的工作有很多兴趣。这并不令人惊讶:能够预测未来的业务场景或发现其他人看到只看到行的有用事实有些神奇的东西和Raw的原始数据行。尽管所有的炒作,数据科学工作雇主中没有看到特别高的需求。

事实上,这些天数日有更多的呼叫进行数据工程师,这是一种不太性感的位置,通常涉及识别和实现数据分析工具并与数据库团队一起使用,以确保准备数据进行分析。

你不能从谷歌中看出这一点:搜索这个词的次数数据科学家自2012年以来一直在快速上升(见图1)。相比之下,数据工程师少于三分之一的搜索。

但是在LinkedIn上查看工作列表得到的结果几乎是“”的三倍。数据工程师”为“数据科学家这并不是什么新趋势。从工作清单网站Indeed.com的数据显示,自2006年以来,上市的百分比在网站上的数据工程师一直相对稳定在1.5%左右的总工作列表在网站上,除了短暂的高潮之后,相应的向下修正大约2012(参见图2)。

如今,数据科学家的职位空缺也接近历史平均水平,但这个平均水平要低得多,仅略高于所有职位的0.15%。目前列出的数据科学家职位总数远低于2013年的最新峰值(见图3)。

熟练的数据科学家短缺

出现这种差异的部分原因可能是,可供雇佣的真正数据科学家太少了。分析、统计、建模、数据可视化和通信的结合数据科学家应该具备的技能让他们成为众所周知的独角兽。如果企业意识到他们不太可能找到合适的候选人,那么他们就会有意义,他们不打算发布数据科学工作的列表。

它也可能是公司只是看不到这么多价值招聘数据科学家.由于他们的各种技能,他们通常都能拿到高薪。雇佣一名数据工程师来修复信息管道,雇佣一组接受过Tableau或QlikView等自助软件培训的业务分析师来提问并获得答案,在经济上可能更有意义。

毕竟,企业是务实的。GlassDoor.com,另一个职位上市网站,估计数据科学家的全国平均工资为118,709美元。数据工程师平均赚取95,936美元,而数据分析师则以62,379美元为单位。组合,数据工程师和数据分析师可能会花费更多,但它们通常是有关更加普遍的责任,可以具有更具体的商业价值,并且他们应该能够比单个数据科学家更好地完成。

数据科学工作不是那么必要吗?

还有需要的问题。许多企业没有大型复杂的数据相关问题,只能得到博士学位的数据科学家。许多组织的数据问题规模要小得多,并且可以是在自助服务工具中管理这不需要高级的统计分析技能或编程知识。

这一切都不是为了减少数据科学家可以添加到组织的内容。对于具有有效需求的企业,它们可以成为游戏变更器。但是,对于企业高管可以被原谅的角色,讨论数据科学家相当于雇用商业魔术师,这是如此炒作。在许多情况下,现实根本不符合繁荣的水平。

正在考虑以何种方式获取技能的数据头脑型年轻人可能需要注意了。如果你想要一份性感的工作,那就做一名数据科学家吧。但如果你想要更多的工作机会,也许更有安全感,成为数据工程师可能是一个更好的职业选择。

Ed Burns是SearchBusinessAnalyabo2008ytics的网站编辑。邮件他(电子邮件保护)在Twitter上关注他:@edburstt.

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