想成為搶手的數據科學家，你需要掌握這些進階技能

數據科學家有多牛？為搶數據科學家，蘋果開出 16 萬美金到 20 萬美金的年薪；

數據科學家有多稀缺？單在領英（Linkedln）美國上，至少就有近十萬個對數據科學家職位的需求；

數據科學家工資有多高？大數據工程師被羅致恆富（Robert Half）列為薪資漲幅最大的六大行業之一。預計薪資年增長率 9.3%，平均年薪 119,250 美元到 168,250 美元。

數據科學家坐擁的市場有多大？IDC 預計，到 2020 年，大數據和分析市場將從 2016 年的 1300 億美元規模增長至 2030 億美元。

以上一條條是否讓你激動不已？不過被譽為「21 世紀最性感職業」的數據科學家，卻遭遇著現實的無情打擊。一方面符合標準的數據科學家少之又少，人們對數據科學家的要求有點神話。另外，這個職業自身也受到諸多挑戰：

比如傳統意義上數據科學技能極為有限的數據工程師，甚至非技術型數據分析師，都已經可以承擔原本只能由數據科學家負責的基本任務；

再比如很多與大數據有關的工作，尤其是枯燥乏味的簡單數據處理、分析工作，都可以通過自動化工具、人工智慧來執行。

不過挑戰再多，數據科學家的供不應求依舊是現實，想要進階為搶手的數據科學家，還是有點門道的。比如你是否掌握了以下這些技能：

初級選手：會一門 R 或者 Python 的編程語言；統計學和數學起碼要學得比較好；

中級選手：透徹了解機器學習的基本原理；可以自己建立演算法模型；了解和學習市面上的大數據工具；

高級選手：可以自己建立深度學習模型。

另外就是，學無止境啊朋友們，你是否一直都在學習的路上，比如參加數據科學比賽，或者強化學習，參加這場「做數據大贏家，激活前沿價值」研討會。（一鍵拉到文末「 閱讀原文 」報名）

活動時間

6 月 9 日，13:30 - 17:00

活動地點

北京富力萬麗酒店（三層富力 2 廳）

活動日程

分享內容

數據科學的企業級商業應用

講師介紹：

鍾雲飛

現擔任 IBM SPSS 資深大數據分析專家，擁有超過 20 年的統計分析、數據挖掘、大數據分析與應用在各行業的應用及諮詢經驗，目前工作主要關注 SPSS 統計分析與數據挖掘軟體在銀行、電信、政府、零售、製造等行業的應用實踐。著有《IBM SPSS 數據分析與挖掘實戰案例精粹》一書，該書廣受好評。

演講概要：

鍾雲飛將從什麼是數據科學、數據科學商業應用、IBM 數據科學平台三個維度，分享 IBM 如何幫助數據科學家應對挑戰。以商業銀行信用卡系統、國內某重型機械製造商預測性維護部門、NetFlix 個性化推薦系統等國內外實踐案例，來解讀 IBM 如何將商業軟體和開源進行結合，推出 IBM SPSS、IBM Data Science Experience 等數據分析產品。

IBM SPSS 是一個綜合性的預測性分析平台，在一個圖形化環境里為數據科學家提供方便的大數據分析工具。IBM Data Science Experience 是一個集成的數據科學家工作平台。包含 Scala/Python/R/SQL, Jupyter Notebooks, RStudio IDE and Shiny apps, Apache Spark，可以使數據科學家協同工作。

IBM Watson Explore 認知探索實踐分享

講師介紹：

馮衍

現擔任 IBM 大中華區大數據與分析事業部 Watson 銷售總監，此前曾負責 IBM 社交軟體 (Social Software) 產品線、IBM 業務分析（Business Analytics) 產品線、IBM 軟體大客戶部（Software Client Leader)、IBM 解決方案軟體集團（Solution Software Group) 的華東區業務。

演講概要：

現在客戶掌握著比以往任何時候都更多的數據，但是在數據量日漸增加的背景下，提供切實價值的內部數據比例卻持續下滑。面對大量非結構化的外部數據，傳統計算方法能識別和利用的數據不足 20%，大部分公司數據和信息的潛在力量仍未得到有效發揮。馮衍將帶來 IBM Watson Explorer 如何發掘數據價值的分享。IBM Watson Explorer 可以利用相關信息幫助員工制定明智決策，發現更多客戶和業務商機。通過覆蓋企業內多個信息孤島，搜索結果將會包含以前單個解決方案所未能利用的信息。

數據大贏家：SPSS 數據分析案例分享

SPSS 客戶，敬請期待

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