数据科学见解:工作和市场增长统计数据

COVID-19大流行教会了我们很多东西。这个全球危机意味着,在许多学科专家不得不解决问题和提出解决方案。至关重要的一个方面的理解和测量数据的流行是科学。我们看一看为什么这个领域对于我们的日常生活中至关重要,数据科学的未来。

以及探索当前景观行业中,我们也会看看驱动经济增长和就业在哪里。我们将研究各种路线数据科学和工资。

当前景观数据科学行业

从本质上讲,数据科学领域侧重于分析数据提供见解,然后使用机器学习算法和做出明智的决定和预测。在这个世界上,我们每个生产比以往更多的数据,这是至关重要的,我们理解和管理这些信息的意义。

什么是数据科学行业的全球市场价值?

有几个报告我们可以看得到全球价值的测量数据的科学行业。根据大观点的研究,2019年,全球市场规模数据科学平台是价值39.3亿美元。Statista的其他数据显示,2021年,全球大数据市场预计价值640亿美元。

当涉及到数据分析,数据科学的另一个关键领域,研究表明,北美占最大的市场份额2019年,一个市场价值超过100亿美元。2019年欧洲的第二大市场,价值在64.3亿美元左右。

数据科学的就业市场是什么样子的?

数据科学家的角色是最受欢迎的一个工作在英国和美国。这个角色出现在LinkedIn的2020年新兴的工作报告在这两个国家,在3号在美国和7号在英国。在美国,这个角色看到了37%的年增长率。报告还强调,“数据科学家可以增加责任通常由统计学家为一些行业,如保险,为未来准备。”

数据从它工作看表明,在2021年3月的六个月,有2273人永久数据科学工作发表在英国,低于上年同期的3162。在美国也出现了类似的趋势,招聘信息的数据科学家出现持平在2019年和2020年之间。

然而,这种下降可以很容易地用COVID-19流感大流行的影响来解释。从2020年表明有其他数据大约250000专业人员的短缺与安全和数据科学技能,展示一个清晰的需求对于那些正确的技能。

估计增长

除了大流行,数据科学行业仍有望在未来几年成长。许多消息人士预计,该行业和毗邻,它将持续增加的价值。回顾Statista数据我们前面提到的,大数据市场预计将是值得的1030亿美元到2027年,其市场规模预计在2018年的两倍多。

这种增长是数据科学平台还预测市场。研究表明,该行业将会看到大视图26.9%的复合年增长率(CAGR)从2020年到2027年,提供最终的收入价值259.4亿美元。

随着这个市场价值增加,我们也将会看到增加数据科学工作。美国劳工统计局预测行业工作在2019年到2029年之间增长了15%,远高于4%的全国平均水平。

虽然估计其他国家很难得到,预计美国市场收入和就业的增长表明,这将是一个趋势在全球范围内。

数据科学的增长背后的驱动力是什么?

有几个因素导致数据科学分析的发展。这些相关行业本身和更广泛的社会趋势。这里有一些数据科学的主要增长动力的时刻:

• 我们创造更多的数据。创建一些估计显示,1.7 mb的数据平均每一秒,每一个人。此信息可以用于各种各样的目的年代,从市场营销到医疗保健。更重要的是,我们生产的数据变得更加复杂和详细的,这意味着需要那些可以理解和解释它。
• 我们的技术正在改善。科学数据涉及许多其他领域。机器学习等技术,人工智能和云计算都需要科学家和分析数据。这些新兴技术将继续成长和发展,也会对那些可以实现他们的需求。
• 需要明智的决策。各类企业和大小转向数据作出决定。数据科学提供的见解来说是无价的,允许组织对未来做出明智的决定。

数据科学工作的见解

现在我们熟悉该行业作为一个整体,让我们仔细看看一些工作和职业的科学数据。鉴于数据需求的范围和见解,这并不奇怪,有各种不同的角色和路由到田野。我们列出了一些主要的薪资数据,如下:

什么类型的数据科学工作?

数据科学的原则可以应用在许多不同的领域。因此,有相当多的不同的角色在这个行业。我们挑选了一些最受欢迎的和所需数据科学工作目前:

• 数据科学家。专业人士在这个角色分析大量复杂的原始数据和处理模式来帮助一个企业或组织受益。数据科学家使用的数组技术技能帮助推动战略业务决策。
• 机器学习工程师。这个角色介于软件工程和科学数据。机器学习工程师创建数据漏斗和提供软件解决方案,因此,需要编程和数据科学技能。
• 数据工程师。数据科学家往往会依靠数据工程师创建和维护生态系统使用的数据。这是一个角色专注于收集或存储数据的处理来创建一个有效的管道。
• 数据架构师。这个角色是创建数据管理系统的蓝图。数据架构师将评估一个组织的数据来源,然后工作设计的系统集成和保护他们。

数据科学平均工资是多少?

薪资数据往往会改变整个行业,这取决于你工作的角色和部门。然而,也有一些消息来源提供的行业作为一个整体。再次使用它工作表的数据,我们可以看到,中位数年薪(50百分位)在英国是£65000。

数据科学家特别的角色,图之间的不同来源。Glassdoor网站把基本工资平均数据科学家£45000基于1440的工资。为PayScale,这个数字坐在£40386基于1169的工资。招聘网站事实上建议每年£53404的基本工资根据2000年的薪水。

根据2019年美国劳工统计局的数据,那些工作在平均平均工资数据科学是100560美元。

如何进入数据科学

以及对数据,这些数据科学领域的工作通常必须详细了解数学、统计知识和先进的计算机技能。鉴于这种广泛的需求,有几种方法进入数据科学工业:

• 教育。大多数数据科学的角色需要相关学科学士学位。计算机科学,数据科学、数学和统计都是受欢迎的选择。一个专门从事数据分析或研究生学位大数据也可以帮助。在高需求数据科学认证,有许多可用的数据科学训练营。
• 经验。那些能证明经验在相关领域也可能发现它可能进入这个行业,即使没有正式的资格。如果你有R的工作知识,Python、C、Java或微软Azure有很强的数据库技能,你能找到机会。
• 实习和毕业的计划。许多组织提供正式的培训毕业生或那些正确的技能。这可能是一个有用的方式进入科学领域的数据。

数据科学的未来

有很多证据表明数据革命才刚刚开始。最近的大数据和艾城的行政调查发现,只有39.3%的公司目前管理数据作为一种资产。虽然很多人的目标,只有24.0%已经创建了一个数据驱动的组织。未来几年,这些数字预计将增加。

同样,尽管人工智能和机器学习等技术现在很普遍,有很多改进的空间和更广泛的使用与数据科学。

正如我们所看到的在各种相关产业的增长,对数据科学工作的需求在未来几年仍将居高不下。更重要的是,所有的科学统计数据我们已经介绍给一个蓬勃发展的行业巨大的潜力。