数据科学市场对数据科学家的需求不断增加，该行业已经发展出自己的统计严谨性与工程学科相结合的利基市场。
数据科学家应该在计算机科学、数学和统计学以及特定行业的领域知识方面拥有坚实的基础。为了预测未来的结果，数据科学家必须善于评估大量结构化和非结构化数据。由于他们需要向其他团队成员解释他们的发现，因此数据科学家也有望成为有效的沟通者。
描述性和预测性分析只是数据科学家工作的一小部分。一些数据科学家可能在深度学习领域工作，运行重复实验以使用特殊算法来解决复杂的数据问题。
根据美国劳工统计局的数据，数据科学家的平均年薪为 124,991 美元（总薪酬），美国约有 105,980 名数据科学家。
工业和就业市场
数据科学是一个不断发展和变化的技术领域。我们必须审视过去并理解塑造该行业至今的因素，以便预测其未来将如何变化。
计算机科学与应用统计学相结合的概念催生了数据科学领域。当代计算的不可思议的能力将被用于由此产生的研究领域。科学家们开始意识到，他们不仅可以利用数据来收集数据和解决统计问题，还可以解决现实世界中的问题并生成基于事实的准确预测。
机器学习、人工智能和物联网等思想的结合，以及大数据的可访问性，在数据科学的出现中发挥了作用。后来，Spark和Cassandra在Hadoop成功迎接挑战后登场亮相。由于新信息的涌入和企业寻求创新战略以提高利润和做出更好的判断，数据科学开始传播到其他行业，包括医学、工程等。
我们可以理解地想，“我们从这里去哪里？” 鉴于数据和数据科学目前在多大程度上为我们的世界提供动力。现在是加入仍处于起步阶段的数据科学革命的最佳时机。数据科学领域是动态的、不断扩展的，并且变得越来越重要。这对熟练工人产生了巨大的需求。
由于对数据科学家的高需求和合格工人的短缺，有抱负的学生现在有一个难得的机会。由于各种企业和组织越来越多地使用数据科学应用程序，需求将继续上升。
规划您的职业道路和专业化
成为数据科学家最直接的方法是通过正规教育，比如在大学或 BootCamp 获得数据科学专业学位。最近，通过免费提供的开源资源和材料的可用性，也可以通过自我准备进入这个行业。
回顾你的数据科学基础
- 数据结构和算法（Python、R）
- 数据挖掘和可视化基础知识（Pandas、Numpy、Plotly、Matplotlib 等）
- 数据分析和仪表板（Tableau、Looker、Power BI 等）
- 实用数据科学统计
- 机器学习、深度学习和自然语言处理
- 数据工程基础（SQL，部署数据管道的能力）
发展您的投资组合并从事项目以获取经验
- 大学项目或训练营
- Kaggle，黑客马拉松
- 实习
为数据科学面试做好准备并获得高分
进入该领域的数据科学家需要能够使用 Python 进行编程并对庞大的数据集执行复杂的统计分析。构建智能数据可视化来传达故事以及运行 SQL 查询和网络抓取以从数据库和网站探索和提取数据对于提高运营效率至关重要。
一旦他们进入该领域，每位数据科学家都需要推进到运营分析以改进产品和业务、自动化机器学习算法和创建预测建模方法。现在统计上有必要在测试产品时运行 A/B 测试和增量测试。今天的数据科学家可以访问广泛的应用程序，包括客户细分研究、用户流失建模、生命周期价值分析、库存管理和优化，以及指标趋势预测。
制定战略和部署
如今，该行业遵循非常传统的面试程序。过去，公司之间的数据科学面试差异很大。一些雇主要求你在白板上写代码，而另一些雇主在面试时甚至没有问你任何关于编程的问题。为了确定特定数据科学职能所需的技能，大多数公司都制定了高效且公开的面试程序。在面试过程中，公司还会复习岗位职责、工具使用情况和日常工作。
根据 2012 年 10 月的哈佛商业评论，“21 世纪最性感的工作”是数据科学家。这仍然是正确的，但性感现在被一种只会增加其吸引力的工程监管所取代。
