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1. 数据科学家研究
由于数字化数据，频带宽度和数据处理能力的激增，结合分析
数据的新工具--激发了人们对数据科学的巨大兴趣。各种规模的
机构都青睐有能力将数据价值的转化为通向商业利益的预见性
见识的人才。那些数据是指由手机探测器、社会媒体，监督
者，医学成像，智能网络等产生。除了机会越来越多，数据科
学的需求也超过了人才的供应，而且未来五年都会是这样。
哪些人是数据学科的从业者？
他们需要什么技能？
为什么他们如此不同？

2. 未来5年，对数据科学家的需求：
非常不需要 1%
31%,非常需要
不是很需要 5%
需要 31%
32%,有些需要

3. 只有12%的部分将商业情报人员作为新数据科学家的最佳来源
数据科学家人才的最佳来源
34%
27% 24%
商业情报 其它
专业人士
学计算机科学的学生 非计算机科学的 非计算机科学的 2%
专业人员 其它领域学生 12%

4. 缺少培训和资源是组织机构里数据科学家的最大障碍
在我们组织里数据科学的最大障碍是：
32% 14% 9%
32% 10% 3%
雇员得不到 缺少资源和 错误的组织 缺少必要的 不足的行政 其它
恰当的技能 预算 结构 工具和技术 支持
和培训

5. 数据科学家比商业情报人员可能有更高的学位
40%37%
31%
32% 25%
5% 4% 5% 14% 9%
12% 1%
高中 职业技术 学院 大学毕业 硕士学位 博士学位
学校
商业情报人才 数据科学家

6. 商业情报人员不可避免地在大学里学习商业
数据科学家有多种背景，特别是高难度学科
13% 24% 6% 17% 5%11% 37% 10% 7%8%
计算机科学 工程学 自然科学 商学 数学
11%7% 4%6% 1%5% 6%5% 10%8%
人文科学 信息管理系统 统计学 社会科学 其它
商业情报人才 数据科学家

7. 数据科学家相信新技术将创造更多数据科学家的需求
数据科学家通过利用 数据科学家因为
17%
自动化处理数据
分析工作，降低了 83% 开发数据潜在价值，
增加了对数据
对数据科学家的需求 科学家的需求

8. 数据科学家的特征
在处理不完整的数据时
我要完整的数据
我感到很舒适
我的数据文件通常
我的数据文件夹通常很干净
是非常散乱的
我研究数据看看
我汇报数据说了什么
它能告诉我什么
大 我的资料组非常大 即使我的资料组很大
数据 管理好它是项挑战 也很容易管理 正常的
科学家 数据
我的发现驱动 科学家
我的发现测量了过去的表现
生产和运作做决定
10%大数据 65% 中等 25% 正常数据科学家
科学家

9. 数据科学家更可能投入到数据围绕的生活圈
DS BI 10%
33% 20% 29% 40% 27% 30% 15%
获得新数据 语法分析数据 筛选并组织数据 挖掘数据模式
29% 14% 38% 19% 34% 17% 37% 20% 40% 29%
用高级算法 视觉化 用数据讲故事 动态地 基于数据
解决分析问题 地描述数据 与数据交互 做商业决策

10. 数据科学家跟谁一起工作？
数据
学科
38% 35% 33% 36% 32% 23%
团队 数据科学家 项目管理 行政管理 程序员 统计学家 图表设计
EMC 2