为什么会这样？



数据科学被用于业务的各个方面，以提供更好的结果。因此，企业对数据驱动策略的需求正在增加。包括技术、生物统计学、制药等在内的所有行业都在转向数据驱动的战略，以优化和改进他们的部门。如今，它已部署在几乎所有业务领域。以下是突出数据科学的力量及其使用方式的一些领域。  



1. 谷歌分析——营销部门使用该工具来衡量和分析营销活动，并根据数据对其进行改进。





2. ERP（企业资源规划师）在公司中用于分解与业务流程相关的信息并创建可视化。SAP 和 Microsoft Dynamics 是广泛使用的 ERP。这些工具供业务分析师、人力资源专业人员、SCM（供应链管理）专业人员等使用。



3. Tableau、Sisense 和 Microsoft Power BI 是用于商业智能的强大工具。这是数据科学的一部分，数据分析师在其中可视化公司数据并发现见解。



4. R 和 Python 有重大改进；这样复杂的分析就可以用几行代码来执行。  



如果您可以使用这些工具，为什么不使用它们呢？嗯，原因之一是缺乏数据科学知识。过去几年短期数据分析认证和课程的兴起证明了对数据科学专业人士的需求不断增长。在对数据科学的需求激增的情况下，目前大多数专业人士都是自学成才的。




使用数据科学的公司示例



谷歌——这家搜索巨头在所有业务领域都使用数据科学。从搜索引擎开始，为了改善搜索结果并在 YouTube 上提供更好的视频推荐，该公司使用数据驱动技术来改进其产品。



亚马逊——大型零售商推荐系统建立在数据驱动技术之上。亚马逊的推荐系统仍然是机器学习工程师和数据科学专业人士的基准。



Facebook——社交网络是一个数据消耗者。公司对用户的了解比用户对自己的了解更多，因为用户不断与网络上的产品、视频和其他内容进行交互。Facebook 使用这些数据向用户提供相关广告并最大化他们的广告收入。



满足对数据科学家的需求



从初级到高级，数据科学需要广泛而复杂的技能。为了满足需求或数据科学专业人士，大学和雇主正在采取协作的方法。包括 IIT Madras、约翰霍普金斯大学、密歇根大学在内的几所全球大学都提供硕士水平的数据科学课程。




此外，包括 Coursera 和 edX 在内的 MOOC 提供商已与大学合作，为希望开始数据科学职业的人们提供数据分析师认证。IBM、戴尔、DASCA 等提供独立认证计划，从初学者级别的数据分析师认证到高级数据科学家认证。


结论

随着企业意识到数据驱动战略的价值，数据科学有望显着增长。因此，对数据科学家的需求将会增长。

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