2012 年,《哈佛商业评论》发表社评,标题为“数据科学家: 21 世纪最性感的工作”。但情况似乎正在起变化。
据美国猎头公司 Burtch Works 调查:
今年,初级数据科学家的薪资水平首次出现下降,至少在美国是如此。
Burtch Works 《数据科学家薪资调查 2017》报告显示出,这一人才市场出现了许多不同与往年的征兆。入职薪资下滑,是其中颇具里程碑意义的一项。数据行业的人才供求是否即将迎来转折点?我们一起来看。
首先要说明,该调查对数据科学家的定义是处理非结构化与流式数据的职位,不包含 BI 等传统数据分析、预测工作。
除去薪资水平,该报告还列出了数据科学家招聘市场出现的三大变化,它们在不同程度上影响了人才供应:
1. 初级水平的数据科学家大量增加
大概不会有人对此感到惊讶。近几年的大数据热潮,鼓励了更多年轻人把数据科学作为自己的职业选择。不过,其中绝大多数人仍是理工科背景。Burtch Works 发现,80% 的数据科学家来自数学/统计、工程、计算机、自然科学这些学科。文科出身仍然寥寥。另外,去年的调查揭示出美国高校 STEM(科学、技术、工程、数学)学科的入学率在升高。Burtch Works 认为,年轻一代对理工科领域兴趣的提升,增加了数据科学人才市场的新鲜血液供应。
2. 年轻数据科学家攻读博士学位的兴趣在降低
行内越来越多人的深造计划,倾向止步于研究生而不攻读博士。工作经验 3 年以内的数据科学家,有博士学位的人数不断降低,已从 2014 年的 43% 降到 2017 年的 25%。Burtch Works 认为,按照人才市场的一般规律,通常工作年限 0~3 年的区间,最能代表该人才市场的大趋势。
更多年轻人想要更快的学习路径,尽快进入工作,从这轮大数据热潮的人才红利中受益。Burtch Works 采访了一些选择中断博士学位的数据科学家,他们认为,相比花费数年的时间搞学术研究,立刻开始工作更有吸引力。
3. 更多传统数据预测、分析师跳槽为数据科学家
这是导致数据科学领域人才供应大幅增加的另一主要因素。虽然这两个职业紧密相关,但 Burtch Works 认为,相比传统数据分析师,数据科学家掌握了处理非结构、流式数据的工具和技能,IT 水平也更高,因而值得把他们区别开来。
据雷锋网了解,传统数据分析师受高薪资吸引,转型数据科学家的现象一直都在,2017 年只不过延续了这一现象。而应此需求涌现的大量慕课、微学位,以及线下训练营等各类数据科学学习资源与培训项目,比如国内的 mooc.ai,无疑使得职业转型道路变得更平坦。越来越多人借助这些资源帮助自己入行。
小结
近几年来,数据科学人才缺乏导致的高薪资待遇红利,毫无疑问正在大幅拉升行业的低端人才供应。我们不禁发问:这轮人才缺口红利会持续多久?更多人选择不读博士尽早入行,透露出些许唯恐赶不上末班车的焦灼。但雷锋网(公众号:雷锋网)小编认为,这背后的原因或许不仅仅是诱人的高薪资——是否,更多人认为博士期间的学术研究经历,对业界工作的帮助有限?又或许,数据科学入门门槛的不断降低,使得博士学位对于大多数产业界职位显得多余?
via burtchworks,雷锋网编译
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