对数据科学家的需求不断增长

在2011年至2012年之间，仅一年的“数据科学家”工作清单就增长了15,000％，令人难以置信。随着每天创建的数据越来越多，对数据科学家的需求预计将继续增长。 IBM在2013年报告称，在2011年至2013年之间，全球数据的90％是在此之前的两年内创建的。现在，据估计，在未来5年中，每天将创建1750亿兆字节的数据。到2020年，将有270万个数据科学家职位空缺来承担这一巨大的增长。

数据科学是一个不断发展的领域，任何人都可以成为数据科学家。根据Noodle.ai主任Jenn Gamble博士的说法：

“您不一定需要博士学位。进行数据科学–您需要具备一定的数学能力和创新的解决问题的思维方式。”

数据科学家使用异类数据来解决复杂的问题，而他们的职位只需要具备数学，计算机科学等方面的学识。

数据科学家还使用高级工具来帮助他们理解和分析所收集的数据。在业界最流行的工具中，Python是一种基于C的软件开发语言。 PyTorch是一种开放源代码的机器学习框架，R是一种用于统计分析的编程语言和免费软件。另一个增长的技术需求是可通过AI进行扩展和优化的数据存储方法。一种方法是“在云中”，它使团队能够轻松共享和协作，而“在边缘”则允许在源头进行更复杂的安全共享。

数据科学家和强大的技术对于当今不断增长的数据至关重要。如今，该领域最受欢迎的工作是数据工程师，软件工程师和AI硬件专家。担任这些职务的人将不仅能够构建AI软件，创建新技术，而且实际上将改变世界。要了解有关数据科学背后的历史，人员和技术的更多信息，请阅读下面的信息图。

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原文链接：https://themerkle.com/data-science/

原文作者：Brian Wallace

编译者/作者：wanbizu AI

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