如果你是一个
根据 Glassdoor 的说法，数据科学家是"利用他们的分析、统计和编程技能收集、分析和解释大型数据集"的人。然后，他们利用这些信息开发数据驱动的解决方案，以应对困难的业务挑战。数据科学家通常拥有统计学、数学、计算机科学或经济学的学士学位。数据科学家拥有广泛的技术能力，包括：统计和机器学习、编码语言、数据库、机器学习和报告技术。
数据科学公司：IBM在雇主名单中名列前茅
在所有顶尖科技公司中，IBM 拥有最大的数据科学员工队伍也就不足为奇了。亚马逊和微软拥有类似数量的数据科学员工。尽管谷歌和苹果很受欢迎，但它们却排在倒数第二位。为什么会这样？这可能与他们如何吸引和留住数据科学家的态度有关。报告没有明确提到这些排名的原因。
然而，数据科学家希望为向他们提供正确挑战、正确工具、正确授权水平以及正确培训和发展的公司工作。当这四个人和谐地走到一起时，它为数据科学家提供了在公司中茁壮成长和出色的工作空间。
拥有数据科学专业人员的前五个国家：美国、印度、英国、法国、加拿大
美国拥有数据科学职称的人数比任何其他国家都多。格拉斯多实际上将"数据科学家称为2019年美国最佳工作"。在美国之后，按以下顺序排列：
- 印度
- 英国
- 法国
- 加拿大
- 澳大利亚
- 德国
- 荷兰
- 意大利
- 西班牙
- 中国
中国的数据科学职称数量最少，为1，829个，而美国为152，608个。但是欧洲的数据科学家的情况如何呢？什么是需求和供给？
主要发现表明，对数据科学家的需求远远大于欧洲的供应。老牌公司和新兴初创公司的结合，为数据科学家提供了许多选择他们想要工作的地方的绝佳选择。
最抢手的数据科学工作角色：数据科学家，数据工程师和数据库管理员。
在所有公司中，最常见的工作角色是数据科学家、数据工程师和数据库管理员。数据科学家是所有公司中最常见的工作角色，数据库管理员排在第二位。如果删除数据库管理员，您就会发现 Microsoft 在数据科学员工方面处于领先地位。这意味着 IBM 在数据科学劳动力中处于领先地位的原因可能是其数据库管理员数量巨大。不出所料，在数据科学的每个职称中，男性都比女性多3：1或更多。同样有趣的是，此比率仅存在于数据库管理员类别中。在数据科学家类别中，该比率为 6：1。
数据科学家在LinkedIn前十名中排名第一也就不足为奇了。其工作得分为4.7分，工作满意度为4.3分，其中6，510个空缺职位在美国的底薪中位数为108，000美元。然而，必须指出，这些立场并非孤立地运作。向数据科学协作的方向发展，增加了对数据科学家的需求，他们可以单独和团队工作。通过利用上述所有不同工作角色的优势，公司的数据科学项目仍然能够管理，其目标变得更加可实现。主要收获是，尽管拥有大量的职称，但每个角色都带来了自己独特的专业知识。
数据收集和分析
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