年薪10万刀的这个热门行业，竟然学过数学就能入行？！,Infinity澳洲职业咨询微信公众号文章

作为近年来最热门的行业，Data science可谓赚足了风头。

Google的 DeepMind 利用深度强化学习和神经网络建立了导航系统，不用地图和GPS，仅仅靠街景照片的图像识别就能到达目的地。

Facebook试图通过你在social media上的一系列活动来预测你现在在哪里，是否正在谈恋爱，你喜爱的品牌，从而精准投放广告。

听起来是不是很酷炫？想了解更多吗？

欢迎来到Data Science的世界。

上周三晚6:30，Infinity主办了Data Science Bootcamp，由Infinity Data Scientist 明星导师Alex主讲。

Alex Ji

Alex拥有ANU Information Sciences and Engineering 博士学位，精通大数据分析和机器学习，在学术领域和行业领域都有着丰富的工作经验，已成功辅导多名学员拿到数据分析相关职位的offer。

Data Science

Alex说：“2018年的data science人才缺口是1.8 million，随着数据的爆炸式增长，需求只会增加不会减少。

而data science主要分为六个职位：

Data Administrator 主要是去管理database，让所有的用户都能很容易地进入database，比较偏technique。而作为必备技巧的SQL，具体是什么呢？

数据库就像一个图书馆，数据是书本。数据的存放就像书本一样，是按照作者，年份去排序的。而SQL是一种语言，教会机器怎么检索出想要的条目。

Data Engineer的工作重心在于将旧的数据导出成新的规范下的数据格式，并把它们上传到云端数据库。大公司基本已经完成了这些数据转型，而小公司正在转型过程中。所以行业内对data enfineer的需求很高。

而Data Architect更类似于总监的职位，需要设计一套符合公司数据的solution，解决别人没法解决的问题，发现别人发现不了的问题。而这些经验只能靠不断地积累。

算是data science的入门职位的Data Analyst和Business Analyst要求的语言基本只有SQL。他们更类似executive team和后端之间桥梁的角色，主要的任务是data visualization。

最难的Data Scientist主要是要处理一些大数据，这可不是简简单单用工具和软件就能做出来的，一定要用模型跑数据。“

除了这六个职位外，Alex导师还详细解释了这六种不同data science职位的角色、language、mindset和skills的要求；当你接到一个project时的整个工作流程；澳洲的哪些行业更青睐data science行业的人；以及如何真正看懂data science 行业的job description；和最后，如何自己做好准备入行data science。

成功学员分享

本周刚刚入职PwC Graduate Program的Huan也来到了现场，跟大家分享了自己作为一个没有IT背景的商科学生，如何拿到了PwC的Assurance offer。