如果需要数据科学，为什么很难找到工作？
主要原因是数据科学候选人的呈指数增长，而职位空缺的增长（尽管也呈指数增长）的增长速度低于申请人数。在某些方面，这类似于博士学位的爆炸式增长，而这些人的工作岗位却在减少。一个人会奇怪：为什么这么多人想获得工作前景远不是以前的博士学位？我认为该问题的答案也适用于数据科学家。有一些相似之处：
四年前，当公司找不到真正的数据科学家时，在学术界和数据营地的帮助下，这些公司设法以某种方式创造出大量的候选人来填补空缺。
它变成了一种庞氏骗局，如今，许多所谓的数据科学家别无选择，只能提供服务来培训有兴趣成为数据科学家的人们。博士生也是如此：许多人通过写别人的博士论文赚钱。公司现在非常谨慎地评估一个自称“数据科学家”的人的价值。
就像许多博士生，特别是刚获得博士学位但很少进行原始研究的新人一样，学位的价值也下降了。来自顶尖大学的人，也适用于数据科学家，都装备精良，在寻找出色工作方面没有任何问题。
受过几天培训的人很难找到工作。但是，有些未经数据科学方面的正式培训的人，地理学家，工程师或具有丰富数据处理专业经验的物理学家，仍然可以立即找到数据科学家的新工作（尽管他们的职称可能有所不同）。与许多接受实习作为其职业生涯中第一个里程碑的应届毕业生一样。
今天，有很多人自称数据科学家，通常称自己为“数据科学爱好者”，而且没有经验，很少有人能找到一份工作就不足为奇了。
当公司访问您的校园并与您交谈时，您可以找到工作（实习）。这比通过Internet发送简历（又称“黑洞”）要有效得多。或者，当您看到Facebook招聘数据科学工程师的广告并发表一些出色的评论时，可以轻松地进行互动，而不必使用被动方式。简历已经过时了，也许有一天没有人会再使用它。对我来说就是这样。为什么不把您的一些贡献发布在Github上（或在我们的网站上）-如果内容质量高，被接受并变得受欢迎，这将给您带来更多的知名度。
想在LinkedIn上与我联系的人中，大约90％的人必须拒绝他们，因为他们与数据科学无关。由于和所有人一样，我的连接数限制为30
情况可能会好得多，也可能好得多，这取决于您所在的位置以及期望的薪水。在美国，一些数据科学家（通常管理一个大型团队）的薪水超过25万美元，而管理自己成功的公司的其他科学家的薪水超过50万美元，这些数字是个例外。而且，如果您在那种补偿水平上没有成功（产生价值），那么您将很快被裁员。
1