数据科学作为未来人才急缺大趋势的行业

将产生巨大的人才缺口

早在2011年麦肯锡就预测到，2018年对数据人才的需求量仅美国就面临14万~19万数据分析人才的空缺，以及150万能够通过大数据分析做出决策和管理的人才需求。

麦肯锡更是预测全球将有超过1.5Million的空缺职位。

小编查看了一些招聘网站，诸多公司都开放了Data Scientist 的岗位：

Data Scientist 的任务基本可以分为以下四类：

1、Modeling：建立机器学习或统计模型来解决业务问题。
 

2、Analytics：通过度量和可视化获得对业务或产品使用的洞察。

3、Optimization：优化业务成果。

4、Algorithm Development：研究和开发新的工具和算法，以更好地服务于机器学习或统计建模的问题解决。

各类公司争相招手的Data Scientist，

真可谓成了最炽手可热、重金难求的人才！

• 更注重数学、统计的训练和算法、模型的开发，

• 更注重数据库与编程语言等技能，

• 更注重沟通交流和行业领域技能。

但是，任何数据科学专业人才都必须掌握上面说的三大类技能，只有这样才能更好地理解数据科学并运用到解决实际问题中去。

从学习的角度来讲，成为数据科学专业人才所需要的技能不外乎是以下四个：

• 扎实的理论知识（数学、统计、算法、模型）

• 熟练的数据库操作语言（SQL、PL/SQL…）

• 熟练的编程语言（SAS…）

• 丰富的实战经验（项目与工作经验）

对于学习的顺序问题，应当是：理论 - 编程 - 实战的过程，一个循序渐进的安排会让效率大增。

Data Science
21世纪最好找工作的职业领域

就业率基本高达99%

上升趋势快，未来空间大，积累性高

神秘虚幻的数据让人感到对未知的恐惧

“不了解”造成的“不敢尝试”

其实对智慧型的中国学生来说

求职Data相关工作才是更有优势和竞争力

 专为留学生定制的

Data特训计划

汇集热门领域导师

从专业知识到面试技能

维多利亚学校导师亲自手把手教学

带你冲刺SAS实战班

☑ 任何想转行从事SAS相关数据分析的人士；

☑ 应届或者往届大学、大专毕业生或研究生；

☑ 没有IT背景的文科生、理科生：

SAS不是IT的专利，其他学金融、经济、会计

甚至没有任何IT背景的文、理科学生，都可以学会数据分析技能。