數(shù)據(jù)科學(xué)家的人才短缺和薪水高漲已經(jīng)達(dá)到了頂板，未來還會(huì)持續(xù)下去嗎？

在過去幾年中，高級(jí)分析（大數(shù)據(jù)分析）空間一直經(jīng)歷著嚴(yán)重的FOMO(害怕錯(cuò)過)。(譯者?。篎OMO(Fear of Missing Out)出自《人類行為計(jì)算》,意思為害怕錯(cuò)過朋友圈里發(fā)生的事情，在這里可以理解為，企業(yè)害怕錯(cuò)過大數(shù)據(jù)分析的浪潮。）

自從2012年《哈佛商業(yè)評(píng)論》發(fā)表了一篇聲明數(shù)據(jù)科學(xué)家是本世紀(jì)最性感的工作，在2013年，麥肯錫全球研究院(MGI)發(fā)表了一份報(bào)告，到2018年美國的經(jīng)驗(yàn)熟練數(shù)據(jù)科學(xué)家短缺190000，每個(gè)人都沖在前面去收集和儲(chǔ)存數(shù)據(jù)科學(xué)家的信息。聰明的求職者開始用“數(shù)據(jù)科學(xué)家”作為自己的簡歷的技巧(并獲得激動(dòng)人心的工作提供)，不管他們的實(shí)際的資格或者經(jīng)驗(yàn)如何。

但是對(duì)于所有這一切，組織還沒有找出什么方法來解決這些擁有高素質(zhì)的個(gè)人，而且還不知道在他們上面的投資如何才能使他們富有成效的和有效益的工作，從而取得更高的效益。

對(duì)人才的競爭可能是醫(yī)療數(shù)據(jù)和分析的經(jīng)驗(yàn)。最近的一項(xiàng)研究提到，

37%的受訪者表示缺乏合格的員工是作為分析的采用率的一個(gè)因素。另一項(xiàng)研究出了這人才市場的一些細(xì)微差別，如下：

數(shù)據(jù)科學(xué)家們中間只有6年的經(jīng)驗(yàn)，但受過高等教育(92%至少有碩士學(xué)位，48%有一個(gè)博士學(xué)位)，絕大多數(shù)是男性(89%)，和一個(gè)不成比例的大量是在國外出生的(36%)。

西海岸上雇傭了超過三分之一(36%)和近一半為企業(yè)在技術(shù)和游戲行業(yè)工作(43%)。

數(shù)據(jù)科學(xué)家的研究表明中值補(bǔ)償?shù)姆秶梢詮?1000美元但擁有一至三年的經(jīng)驗(yàn)，而薪水是250000美元需要領(lǐng)導(dǎo)10個(gè)或更多的經(jīng)理領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)。

這些數(shù)據(jù)有什么問題？

首先考慮這個(gè)：

有幾個(gè)關(guān)鍵因素影響分析從而努力提高使用率，其中之一就是人才短缺。

數(shù)據(jù)科學(xué)家的人才并不很好找，至少在美國。

此外,看來年輕工人和應(yīng)屆大學(xué)畢業(yè)生寧愿在小型組織，提供更具挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)分析工作來解決問題.

這是我的評(píng)價(jià)：

1：很可能，才華橫溢的稀缺的數(shù)據(jù)科學(xué)家正在被由財(cái)大氣粗的風(fēng)投投資的硅谷初創(chuàng)企業(yè)吸收。由于數(shù)據(jù)科學(xué)家的規(guī)模池不能迅速或者充分滿足需求，我們可以假設(shè)這些數(shù)據(jù)科學(xué)家貢獻(xiàn)分析平臺(tái)的發(fā)展，將為企業(yè)提供可伸縮的選項(xiàng)和減少對(duì)大型團(tuán)隊(duì)的需要非常昂貴的數(shù)據(jù)的科學(xué)家。事實(shí)上，F(xiàn)acebook和LinkedIn的最高支付工作列表是數(shù)據(jù)科學(xué)家的軟件工程師。

2：許多大型企業(yè)發(fā)展創(chuàng)造性的解決方案，例如“團(tuán)隊(duì)合作”，試圖滿足數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作要求與兩個(gè)或三個(gè)80000美元的個(gè)人，而不是一個(gè)250000美元的搖滾明星。

在我看來,一些新興的趨勢可能會(huì)解決這個(gè)問題在短期內(nèi)人才短缺：

1、外包：越來越多的分析服務(wù)外包給印度公司，而這些公司主要通過大學(xué)畢業(yè)生成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的機(jī)會(huì)來建立內(nèi)部學(xué)院，教他們基本的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析和技術(shù)。我們有大批的印度程序員介入來填補(bǔ)一個(gè)巨大的人才短缺，從而印度的科技行業(yè)也加強(qiáng)了。分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家有什么不同嗎?

2、自動(dòng)化：我們正在見證未來極端自動(dòng)化和簡化的時(shí)代，和永不停歇的摩爾定律(即大致的計(jì)算能力每18個(gè)月增加一倍,相應(yīng)的價(jià)格下跌)。我們已經(jīng)在這一轉(zhuǎn)變?cè)趧趧?dòng)密集型功能，如數(shù)據(jù)中心管理流程自動(dòng)化機(jī)器人列為遣返對(duì)象工具正在迅速取代人類勞動(dòng)。

3 、教育替代：對(duì)于任何稀缺商品，市場總是在尋找替代品的步驟。在這種情況下，統(tǒng)計(jì)學(xué)和應(yīng)用數(shù)學(xué)博士學(xué)位在很快就會(huì)補(bǔ)充由非技術(shù)(如果不是取代)，市場將提供給自學(xué)和受教育的個(gè)體用勞動(dòng)力低價(jià)的選擇。我們看到這一次又一次地發(fā)生在軟件編程世界里，所以這次將是不同的。

這些力量的影響將導(dǎo)致不可避免的回歸，意味著過高的薪水將降至平均水平。

在我寫這篇文章時(shí)，有許多在硅谷創(chuàng)業(yè)公司和在世界其他地方，試圖簡化整個(gè)分析過程提供了一個(gè)完整的解決方案，包括預(yù)先構(gòu)建的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在端到端技術(shù)堆棧放在一個(gè)安全的和可伸縮的云環(huán)境。

大公司依靠這個(gè)。

微軟和亞馬遜的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)是一個(gè)基于云計(jì)算的預(yù)測分析引擎，如何選擇和部署模型的詳細(xì)教程。亞馬遜的機(jī)器學(xué)習(xí)作為服務(wù)提供的可視化工具和向?qū)е笇?dǎo)您完成創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)的過程模型，無需學(xué)習(xí)復(fù)雜的算法和技術(shù)。

棺材最后一擊將是企業(yè)和商界領(lǐng)袖所錘成的，他們正在回心轉(zhuǎn)意，停止瘋狂招聘那些投資而沒有回報(bào)率的人才。

歷史告訴我們足夠的教訓(xùn)。西班牙征服美洲及其后續(xù)占領(lǐng)南美從15到19世紀(jì)主要是Silver，。崩潰的Silver的價(jià)值在很大程度上導(dǎo)致了帝國的衰落。

（譯者注1：Silver，釋義為銀，銀幣。在西方，15世紀(jì)到19世紀(jì)中，Silver都是主要的貨幣，包括那時(shí)候的中國，銀都是主要流通的貨幣。有興趣的朋友可以看一下《銀線:19世紀(jì)的世界與中國》這本書。

在19世紀(jì)后期，由于銀價(jià)不斷下跌，從而導(dǎo)致復(fù)本位制崩潰，形成跛行本位制。當(dāng)時(shí)是金銀雙本位制，國家規(guī)定了一個(gè)金銀互換的比例，而民間市場顯然也有這樣一個(gè)比例，國家制定的比例明顯缺乏彈性，也就是說不能快速按照金銀間實(shí)際價(jià)值進(jìn)行調(diào)整。

從而導(dǎo)致了大家都去搶金幣，熔化后收藏，從而逐漸退出流通領(lǐng)域。而銀幣則在市場上泛濫成災(zāi)，導(dǎo)致其價(jià)值不斷貶值。從而有了格雷欣法則，即劣幣驅(qū)逐良幣。）

（譯者注2：為什么把數(shù)據(jù)科學(xué)家比喻成19世紀(jì)的Silver，最大的問題還是在于，數(shù)據(jù)科學(xué)家薪水過高，而其能產(chǎn)生的價(jià)值和薪水目前還不成正比，且冠名自己為數(shù)據(jù)科學(xué)家的人參差不齊，沒有一個(gè)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)衡量他們的能力。在中國大數(shù)據(jù)市場也一樣，很多做數(shù)據(jù)分析的，簡歷上自稱為“數(shù)據(jù)科學(xué)家”，或者大數(shù)據(jù)人才，諸如此類，薪水立刻水漲船高，這已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)圈子的一個(gè)梗。）

數(shù)據(jù)科學(xué)家們今天的Silver，高級(jí)分析項(xiàng)目，預(yù)計(jì)將產(chǎn)生競爭優(yōu)勢的企業(yè)。問題是：它維持其價(jià)值多長時(shí)間?

36大數(shù)據(jù)專稿，原文作者：Paddy Padmanabhan 本文由36大數(shù)據(jù)翻譯組-歐顯東翻譯，轉(zhuǎn)載必須獲得本站、原作者、譯者的同意，拒絕任何不表明譯者及來源的轉(zhuǎn)載！

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