未来五年数据科学就业趋势

[hide=]本人19fall mfe 转 data science master入学新生，打算找full time和intern时SDE/DS一起尝试。最近在考虑DS未来五年就业的趋势，欢迎大家一起讨论。

个人观点：

虽然网上很多资源都不看好DS就业，确实相比SDE，DS职位确实少了不少。而且DS落地要求很高，倾向于招博士或者有工作经验的人。但是个人感觉，相比mfe和stats，DS专业就业还是有优势的。特别是在业界，AI和ML使用很广泛，不管是tech还是quant trading都会要求这方面的技术，所以个人认为DS就业并没有想象中的悲观。

欢迎一起讨论。[/hide]

补充内容 (2019-5-21 19:02):
对于ML属于DS还是CS的学科不想争论了，也没有必要。ML起源于CS，但是也属于DS范畴的一种。掌握必要的skills，找到工作才是王道。

补充内容 (2019-5-22 07:54):
感谢各位大佬更正，ML/AI属于CS范畴，至少在业界是这样认为。

谢谢各位大佬，本人已决定转码。

DS明明是applied math/stats的一个分支，ML是AI/PR下的一个分支。只是有共用的模型和算法不代表就是一样的，但是鉴于DS的本质更多就是拿着数据吹牛逼写报告，前景实在堪忧。再直白点，资本家更愿意相信一个大学教授或者博士的报告还是相信一个刚刚跑来美国两年上了点就业导向课的英语表达都生硬的硕士。这个职业的流行本身就是因为抓了一个大量CS出身的缺乏ML和stats基础的契机，等过两年这批全民AI的CS本科生出现，几乎人人具备解释分析数据的素养时，DS这种职位就可以从历史的舞台退下来了。

clarali 发表于 2019/05/22 07:25:01


. Χ讨论的目的在于交流和学习。不爱讨论滚出我的帖子，你是大牛也没见你进google 发表多少paper 半斤八两的二把刀滚。

自己一整个帖子的在怼人还好意思说交流学习。不仅缺乏基本理论素养发出民科一般的对CS的理解，还不停人身攻击掩盖自己的无知。一个金工背景的为什么非要表现得自己是个大学教授一般，还在那边复制wiki来论证真是天大笑话

在科技公司做ML的九成是 SWE in ML / ML Engineer. DS一般负责数据分析，A/B testing, experiment design 等

我觉得这个确实值得深思一下，关乎我未来的走向。
一方面，MFE这个行业感觉很饱和了，不清楚一两年后还有没有粥留给我们。另一方面，如果美国宏观经济不向好，股市收到较大波动，那么对于MFE的new grad也是很悲剧。 今年看到地里已经显露出了MFE就业的难度再次加大。

那么相对而言data science似乎还是一个不错的方向。

好吧，以上纯属我的个人理解，希望有在行业或者在读的dalao们发表一下看法，打醒一直yy的我。

蠢大侠 发表于 2019/05/21 00:47:54
我觉得这个确实值得深思一下，关乎我未来的走向。
一方面，MFE这个行业感觉很饱和了，不清楚一两年后还有没有粥留给我们。另一方面，如果美国宏观经济不向好，股市收到较大波动，那么对于MFE的new gra...

mfe就业也不是没可能 去花街找找start up

DS和AI/ML还是有很大区别的

leoleleo 发表于 2019/05/21 08:55:02
DS和AI/ML还是有很大区别的

AI/ML也属于DS的一种track吧 虽然cs phd的人也来竞争

楼主既然是ds，请用数据说话！ （开玩笑。。。）

两个工作需要的skill set有overlap，但是还是挺不一样的

clarali 发表于 2019-5-21 09:01
AI/ML也属于DS的一种track吧 虽然cs phd的人也来竞争

反了
AI/ML属于CS
只是有Stats会来竞争

leoleleo 发表于 2019/05/21 09:38:06


反了
AI/ML属于CS
只是有Stats会来竞争

ML AI如果想做的好 需要很强的数学背景吧。目前不少非cs的phd在做，只不过也有一些cs背景学个ml课就想做ml track，个人认为coding可以通过个人努力快速提升，但是数学和ML算法并不能。

momo_21 发表于 2019/05/21 09:32:03
两个工作需要的skill set有overlap，但是还是挺不一样的

可能看职位。找SDE的工作还是要多刷题 然后补CS基本知识，MLE也要刷题了。普通的analytics和da不需要刷题