全球人口已达 77 亿，每天产生 2.5 千万亿字节的数据。因此，数据科学家、数据工程师和业务分析师是最抢手的职位之一。数据科学无处不在，预计未来十年将持续增长。然而，数据科学的格局会随着每天出现新情况而发生变化。让我们了解最新的数据科学招聘趋势。
根据搜索商业分析，对数据科 阿尔巴尼亚电报数据 学家的需求正在蓬勃发展，并且只会增长。
数据科学的重要性日益增加，这为许多职业机会提供了便利。尽管数据科学专业人员的需求和供应之间存在不平衡，但对于那些对数据及其技术有充分而有效的了解的人来说，薪水还是相当可观的。尽管如此，为了弥补这一差距，我们整理了 2024 年最合适的数据科学招聘趋势。
让我们来看看行业领袖对 。
1. Ramasubramanian Sundararajan，Cartesian Consulting 人工智能实验室负责人
过去几年，我们对数据科学和人工 智能的炒作如此之多，以至于现在大多数0组织认为数据科学是其业务的一部分，这是理所当然的。然而，未来几年将决定他们是否能够有效地采用数据科学解决方案，并利用它们创造业务价值。这可能会导致三大趋势：
(i) 虽然到目前为止数据科学一直被视为一门独立的学科，但它将开始被视为管理教育的必要组成部分。如果你要在 2020 年代成为一名决策者，那么人们期望你是一个数据驱动的决策者，一个具有数据科学意识的决策者。你可能从事金融、营销或人力资源专业，但如果你想找到一份好工作，掌握基本的数据驱动方法的工作知识将越来越成为必备条件。
(ii) 数据科学在日常业务流程中的应用在很大程度上取决于其嵌入程度。采用新事物的阻力越小，被采用的可能性就越大。因此，系统集成、数据工程和 UI/UX 设计等技能将成为关键。这些技能在过去可能被视为数据科学家的支持功能，但它们在推动采用方面将发挥关键作用。
(iii) 我们很可能会看到越来越多的人采用自动化许多流程的工具，包括数据科学中的流程。促进/自动化数据科学模型构建的产品/平台将成为常态，而不是例外。然而，这些并不是你在业务问题面前挥舞就能解决的魔杖。你需要一定的技能来识别正确的问题，并知道如何调整才能最大限度地利用你首选的工具。这种技能——不仅能使用自动化工具，还能超越它们的能力——将在未来几年变得越来越有价值。