過去四十年，決定經(jīng)濟(jì)發(fā)展的是摩爾定律

　　而在未來二十年，真正改變經(jīng)濟(jì)發(fā)展的是大數(shù)據(jù)

　　因?yàn)閿?shù)據(jù)分析，就是傳說中預(yù)知未來的超能力

　　所有的公司未來都會是數(shù)據(jù)公司

　　5歲學(xué)Python，12歲學(xué)編程

　　把你淘汰的不是時(shí)代，而是比你還小的娃娃黨們

　　云計(jì)算+移動互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)(現(xiàn)在進(jìn)行時(shí))

　　機(jī)器智能(現(xiàn)在進(jìn)行時(shí))、IT+生物醫(yī)療(未來趨勢)

　　已成為世界新技術(shù)的三大必然趨勢

　　專家預(yù)測，到2020年將有40千兆字節(jié)的數(shù)據(jù)存在

　　大數(shù)據(jù)的時(shí)代已經(jīng)來臨

　　無論哪一個(gè)領(lǐng)域?qū)ata Science都必然成為剛需

　　在未來這一領(lǐng)域?qū)θ瞬诺男枨笠矊⑹强涨笆⒋?/span>

　　亞太地區(qū)Data Analytics收入將在18年達(dá)到147億元

　　數(shù)據(jù)是當(dāng)今組織的命脈，掌握著將其轉(zhuǎn)化為明日全球巨頭的關(guān)鍵。

　　根據(jù)IDC的預(yù)測，亞太地區(qū)(不包括日本)地區(qū)的大數(shù)據(jù)和分析(BDA)的收入將在2018年達(dá)到147億美元，比2017年增長14.4%。

　　通過商業(yè)購買與bda相關(guān)的硬件、軟件和服務(wù)的新收入機(jī)會可能會在未來幾年加速到2021年達(dá)到大約222億美元，這意味著在2016-21年期間的五年復(fù)合年增長率(CAGR)為14.4%。

　　大數(shù)據(jù)將會改變企業(yè)和政府周圍的企業(yè)和政府，整個(gè)地區(qū)的企業(yè)都在采用大數(shù)據(jù)和分析來增加優(yōu)勢，但大多數(shù)都還沒有全面實(shí)施，絕大多數(shù)人目前正在采取一種特別的、機(jī)會主義的方式。

　　銀行、電信、分立制造、聯(lián)邦/中央政府和專業(yè)服務(wù)是五大潛力和主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，它們將在2018年對大數(shù)據(jù)和分析解決方案進(jìn)行的投資。

　　合計(jì)起來，這五個(gè)行業(yè)今年將在BDA解決方案上花費(fèi)大約83億美元，占總支出的55%以上。他們也將成為2021年的消費(fèi)群，屆時(shí)他們的總投資將達(dá)到126億美元。

　　來源：techwireasia

　　Data適合全人類的大數(shù)據(jù)工作!

　　馬云曾在卸任時(shí)的演講中提到：“很多人還沒搞清楚什么是PC互聯(lián)網(wǎng)，移動互聯(lián)網(wǎng)來了;我們還沒搞清楚移動互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)候，大數(shù)據(jù)時(shí)代又來了。”

　　Data Science 的職位可以分為：

　　除了適合商科學(xué)生的Data Analyst

　　還有Data Scientist

　　以及Data Engineer

　　Data Architect

　　Data Administrator

　　Business Analyst

　　Data/Analytics Manager

　　Business Intelligence Manager

　　來源：Glassdoor

　　Data Analyst偏重于將分析和商業(yè)運(yùn)用相結(jié)合，分析只是一個(gè)手段和途徑，更加重要的是將分析的結(jié)果轉(zhuǎn)化為切實(shí)可行且能有所成效的商業(yè)方案。

　　所以類似職位的面試有些類似于，基于技術(shù)面試題基礎(chǔ)上的咨詢類型的Case Study。從分析中找到可能存在的風(fēng)險(xiǎn)，并提出解決方案比起完美的Code有時(shí)候更加重要。適合非技術(shù)出身的求職者。

　　同樣是做Data Analyst的工作，在不同的公司，要求的技能和工作的內(nèi)容會很不一樣。

　　微軟Online Service Division有跟Marketing更接近的Data Scientist，也有很多學(xué)統(tǒng)計(jì)或者IE出身的Applied Scientist做randomized controlled experiment;

　　LinkedIn、Facebook的data scientist感覺要求Java編程技術(shù)熟練，可能學(xué)Computer Science出身的適合;

　　Insurance行業(yè)招的是Predictive Modeler，他們的總體目標(biāo)就是要基于數(shù)據(jù)，預(yù)測在不同客戶身上收多少保險(xiǎn)費(fèi)能化收益、optimize profits，所有相關(guān)專業(yè)的它們都考慮。

　　留學(xué)黨成功求職Data必備的3項(xiàng)技能

　　的編程能力常常能體現(xiàn)一個(gè)人在統(tǒng)計(jì)學(xué)知識的沉淀，也能展現(xiàn)出他的思維是否嚴(yán)謹(jǐn)。一般具備以下幾項(xiàng)能力的求職者，在Data Science領(lǐng)域都能擁有廣闊的發(fā)展空間，以及令別人垂涎的高薪待遇。

　　Data Hacking

　　要有獨(dú)立把數(shù)據(jù)化為己用的能力，一般會用到：

　　SQL

　　Programming

　　Hadoop / parallel processing

　　這其中，SQL和Programming是基本的，你必須會用sql查詢數(shù)據(jù)、會快速寫程序分析數(shù)據(jù)。當(dāng)然，你的編程技術(shù)也不需要達(dá)到軟件工程師的水平，因?yàn)槟銓懙腸ode大多數(shù)只是一次性的、不會被復(fù)用，而且也只會被你或者個(gè)同事使用，并非放在網(wǎng)上讓無數(shù)人點(diǎn)擊，因此對程序質(zhì)量要求不高。

　　要想更深入的分析問題，你就需要學(xué)習(xí)：

　　Exploratory analysis skills

　　Optimization、Simulation

　　Machine Learning、Data Mining

　　Modeling

　　Problem Solving

　　你不光要理解what users say they want，你還需要真正的理解what they actually mean，轉(zhuǎn)化定義出一個(gè)可以用數(shù)據(jù)解決的問題，然后選擇正確的分析工具，量化分析解決問題。

　　Communication

　　數(shù)據(jù)科學(xué)家會跟公司的很多不同部門的人打交道，會比碼農(nóng)跟更有機(jī)會見到高層或者是 business領(lǐng)域的人。那你需要有較強(qiáng)的交流能力。

　　你需要知道區(qū)分什么是問題本質(zhì)、什么是技術(shù)細(xì)節(jié)，要有能力給上層領(lǐng)導(dǎo)講high level的分析和推薦，有能力給同事講解和defend你的技術(shù)細(xì)節(jié)，也就是”見什么人說什么話”。

　　大數(shù)據(jù)前輩：Data是入門大公司的捷徑

　　2017年開始，人人都在說大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型，但你是不是又感覺無跡可尋。擁有6年大數(shù)據(jù)行業(yè)工作經(jīng)驗(yàn)的導(dǎo)師透露，不管是想要求職大公司的學(xué)生黨，還是想要非Data背景的跨行求職或跳槽黨，data analyst是破冰職業(yè)新大門的金鑰匙!

　　畢業(yè)生入門從 Data Analyst 做起，可以為 Data Scientist 做基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作，上手之后會逐漸接手一些更偏重分析和建模的內(nèi)容。

　　如果你對這個(gè)網(wǎng)紅專業(yè)特別好奇;如果你想知道自己適不適合進(jìn)入data領(lǐng)域;如果你想知道薪資水平，typical day，發(fā)展路徑。

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