为什么“数据科学家”是今年最热门的工作
这是近距离招聘网站Glassdoor的25个“美国最好的工作”中的一半是技术相关的，甚至更引人注目的是，这一事实是“数据科学家”。
本月早些时候在该网站上有超过1,700名积极的职位开口，数据科学家的中位数基本薪水，数据科学家也赢得了GlarsDoor的顶级“工作评分”排名和“职业机会”得分。
去年，数据科学家排名第9位;占领顶部点然后是医生助理。与此同时，今年的第11位现场进入了分析经理的相关职位，即使在去年的名单上也不会。
它变得痛苦地清楚地说，数据科学家和分析人才一般都是长期供应的，即使大学已经开始建立学位计划以增加他们的行列。返回2011年，麦肯锡估计到2018年，仅美国的经理和分析师的短缺可能面临着有效的有效决策的知识，以利用大数据分析来面对150万经理和分析师“。
Charles King，Pund-IT的主要分析师表示，数据科学家的重要性与两个关键问题相关联。首先是企业之间越来越渴望从他们的数据中获得更大的价值。
这也是在各种企业软件中迅速增长的分析能力普遍存在。
其次是，企业产生和收集的绝大多数信息是非结构化或半结构化数据“，可以通过传统的关系数据库或工具有效地分析T”，“King表示。
事实上，一些估计，他指出的是高达80％的百分比。
“实质上，数据科学家们接受了培训，以管理和分析大量高度复杂的数据集，并开发最大限度地提高其雇主的利益的必要工具，”他解释说。“这份工作是什么，但简单，通常需要密集的培训。”
然而，数据科学家角色涉及一些辩论的问题。
“有些人看到作为数据平台的架构师的角色，设计用于利用数据的可行环境，”企业战略集团的高级分析师Nik Rouda说。
其他人认为它是“不同系统的技术整合 - 几乎是一个数据水管管理器”，虽然又如“数据分析与业务需求之间的桥梁之间的桥梁”的作用，但在两个世界都流利的人“的作用是榜样。
然而，它的定义是“没有足够的人才来满足需求，”他补充道。
鉴于许多工具数据科学家使用今天正在快速发展，这意味着它们“既不熟悉并且有粗糙的边缘，那就是如此。
“数据科学家因此被认为是在大数据中具有更美好未来的希望，”鲁达说，“即使他们的日常工作大多规划，实施或编码。”
