2024年数据科学还会继续火吗？
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2023年人工智能(AI)成为热点，各行各业纷纷投入大量资源，许多大学也相继开设了数据科学(DS)专业，为同学们提供了更广泛的学习机会。不过很多人都不禁想问，2024年的DS是否会延续这一热潮呢？
24年AI依旧很火，数据科学得学！
不少人认为AI在2023年还只是雏形，2024年估计会迎来真正的大爆发，并且AI人才供不应求的情况会加剧。而AI技术的广泛应用更是推动了DS的发展，使得其就业增长之势势不可挡。同时，这也引导了许多大学纷纷开设DS专业，包括哈佛大学、哥伦比亚大学、宾夕法尼亚大学、杜克大学等名校。
随着AI技术的飞速发展，数据将成为新时代的石油。并且，人工智能已经渗透到各行各业，从智能驾驶到医疗诊断，无不彰显其强大潜力。对于求职者而言，提升数据科学技能将是今后职业生涯中不可或缺的一环。
今天我们就从实践的角度来扒一扒
Data领域需要具备哪些能力？
Data领域的求职现状又是如何？
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数据科学工作真的很香！
数据科学好不好，看看排名就知道。数据科学家在US News的最佳工作排名里都很靠前，不只是最佳技术工作的第4名、最佳STEM工作的第7名，还在100个最佳工作中排名第8，成为备受瞩目的职业方向。
美国劳工统计局(BLS)预计，DS将是是美国增长最快的职业之一，在2022年至2032年期间，数据科学家的就业将增长35.2%。在此期间，估计应该会有59,400个工作岗位。
数据科学家的工资也很可观，多数高于平均水平。根据GLASSDOOR于2024年1月14日更新的最新数据显示，在美国，数据科学家的年薪总额估计为156,726美元，平均年薪为129,436美元。
并且，数据科学家每年的额外工资大约为27,290美元，额外工资包括现金奖金、佣金、小费和利润分享等。不得不说，这样有前景又高薪的职业换做谁都会心动，那么需要具备什么样的能力才能从事DS工作呢？
数据科学需要具备的能力
想要从事数据科学工作就需要掌握一定的数据科学技能。随着这一领域的不断发展，练习和巩固这些技能将有助于你从众多求职者中脱颖而出。
非技术能力
有效沟通
数据科学家需要精通数据分析，然后必须清晰流畅地向技术和非技术受众解释他们的发现结果，并且组织将依赖数据科学家来解决问题和进行有益的沟通，以便其他人了解如何采取行动。为了练习你的沟通技巧，你可以多去上公开课并在学习过程中沟通交流，分享经验和解决问题。
商业意识
有效引导技术技能的最佳方式是拥有强大的商业头脑。没有它，有抱负的数据科学家可能无法识别组织发展需要解决的问题和潜在挑战。这对于帮助你所在的组织探索新的商机至关重要。你可以参加一些实践项目以及竞赛以获取更多的实战技能和实践经验，从中培养商业意识。
批判性思维
批判性思维对于数据科学家而言更为重要，因为数据科学领域的批判性思维意味着你能从各个角度看待问题，考虑数据源，并始终保持好奇心。阅读其他行业的数据科学大佬的博客、书籍和科技资讯网站，可以从Medium或Analytics vidhaya上获得相关领域的实际经验和建议以促进思维发展。
技术能力
正确应用数学和统计学的能力
数学和统计学在数据科学中扮演着重要的角色。数据科学家需要处理数学和统计模型，并且必须能够应用和拓展它们。你可以在Khan Academy、Fast.ai以及Offer帮上学习相应课程，而对于那些对统计学有基本了解的人可以去看一下“The Elements of Statistical Learning”这本书。
编写高效且可维护代码的能力
数据科学家使用编程语言来提取、重新格式化和帮助分析他们的数据。你需要学习各种编程语言，例如Python、Perl、C/C++、SQL和Java，并且通过用你不懂的语言处理数据集来练习编程技能，当然，也可以在Stack Overflow上发布问题（这是一个在线社区，即使是专业程序员也用它来进行故障排除）。
利用机器学习和AI 的能力
数据科学的关键是机器学习，即有人可以训练计算机注意数据中的模式。使用它们能够提高你作为数据科学家所传递的价值，并帮助你更好、更快地工作。你可以选择一个感兴趣的方向，利用机器学习和AI技术去解决问题。
总的来说，2024年数据科学有望继续保持火热，尤其是在人工智能的推动下。当然，想要在这一领域取得成功，除了专业知识外，不断提升自身的数据科学能力和保持学习的心态至关重要。
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