美數據科學家薪資首次出現下降！歷史轉折點來臨？

2012 年，《哈佛商業評論》發表社評，標題為「數據科學家： 21 世紀最性感的工作」。但情況似乎正在起變化。

據美國獵頭公司 Burtch Works 調查：

今年，初級數據科學家的薪資水平首次出現下降，至少在美國是如此。

Burtch Works 《數據科學家薪資調查 2017》報告顯示出，這一人才市場出現了許多不同與往年的徵兆。入職薪資下滑，是其中頗具里程碑意義的一項。數據行業的人才供求是否即將迎來轉折點？我們一起來看。

首先要說明，該調查對數據科學家的定義是處理非結構化與流式數據的職位，不包含 BI 等傳統數據分析、預測工作。

除去薪資水平，該報告還列出了數據科學家招聘市場出現的三大變化，它們在不同程度上影響了人才供應：

1. 初級水平的數據科學家大量增加

大概不會有人對此感到驚訝。近幾年的大數據熱潮，鼓勵了更多年輕人把數據科學作為自己的職業選擇。不過，其中絕大多數人仍是理工科背景。Burtch Works 發現，80% 的數據科學家來自數學/統計、工程、計算機、自然科學這些學科。文科出身仍然寥寥。另外，去年的調查揭示出美國高校 STEM（科學、技術、工程、數學）學科的入學率在升高。Burtch Works 認為，年輕一代對理工科領域興趣的提升，增加了數據科學人才市場的新鮮血液供應。

行內越來越多人的深造計劃，傾向止步於研究生而不攻讀博士。工作經驗 3 年以內的數據科學家，有博士學位的人數不斷降低，已從 2014 年的 43% 降到 2017 年的 25%。Burtch Works 認為，按照人才市場的一般規律，通常工作年限 0~3 年的區間，最能代表該人才市場的大趨勢。

更多年輕人想要更快的學習路徑，儘快進入工作，從這輪大數據熱潮的人才紅利中受益。Burtch Works 採訪了一些選擇中斷博士學位的數據科學家，他們認為，相比花費數年的時間搞學術研究，立刻開始工作更有吸引力。

這是導致數據科學領域人才供應大幅增加的另一主要因素。雖然這兩個職業緊密相關，但 Burtch Works 認為，相比傳統數據分析師，數據科學家掌握了處理非結構、流式數據的工具和技能，IT 水平也更高，因而值得把他們區別開來。

據雷鋒網了解，傳統數據分析師受高薪資吸引，轉型數據科學家的現象一直都在，2017 年只不過延續了這一現象。而應此需求湧現的大量慕課、微學位，以及線下訓練營等各類數據科學學習資源與培訓項目，比如國內的 mooc.ai，無疑使得職業轉型道路變得更平坦。越來越多人藉助這些資源幫助自己入行。

小結

近幾年來，數據科學人才缺乏導致的高薪資待遇紅利，毫無疑問正在大幅拉升行業的低端人才供應。我們不禁發問：這輪人才缺口紅利會持續多久？更多人選擇不讀博士儘早入行，透露出些許唯恐趕不上末班車的焦灼。但雷鋒網小編認為，這背後的原因或許不僅僅是誘人的高薪資——是否，更多人認為博士期間的學術研究經歷，對業界工作的幫助有限？又或許，數據科學入門門檻的不斷降低，使得博士學位對於大多數產業界職位顯得多餘？

via burtchworks，雷鋒網編譯

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