默里·韦布刚刚步入弗吉尼亚的一所名不经传的大学时，对学习兴趣缺缺。后来，他转到位于亚特兰大郊区的肯尼索州立大学攻读应用统计学硕士学位，毕业后获得了四份工作机会。现年33岁的韦布每年收入为16万美元，工作是为他的客户——各家医院计算保险额度，他称自己每周都会遇到物色数据科学家的企业猎头。

韦布的经历是当前全美就业趋势的一个缩影，现在的形势是，Airbnb和Uber Technologies这样的科技公司在人才招聘网站上数据科学家一栏下面，统统标着“急聘”字样。

洛杉矶的BigDATA内部杂志执行编辑丹尼尔·古铁雷斯说：“目前的形势是，数据科学的人才短缺。很多人正在从经济学，心理学，数学等其他领域跳槽过来，因为他们看到这个领域正在爆炸式增长，钱多人少。”

事实上，即使在Facebook公司的隐私丑闻和其他大数据公司的负面新闻频发的今天，寻找能够将社交媒体点击和用户发布的照片转化为可获利的二进制代码的人才仍然是美国企业面临的最大挑战之一。数据分析学家是最受商业界欢迎的专业人才类型之一，一些拥有数据科学博士学位的顾问随随便便就能拿到30万美元的咨询费用，有时甚至更多。

肯尼索州立大学统计与数据科学教授詹妮弗·普里斯特利说：“我想说我们看到的就业岗位，就像是发生了挤兑的银行，所有人都在同一时间追逐同一拨人才。”

2015年1月至2018年1月，在Indeed.com上，从 2015 年 1 月 至 2018 年 1 月，数据科学家的招聘信息增长了75%，对数据科学家的职位搜索增长了 65%。越来越多的目光瞄准到一种叫做 “情感数据分析”的专业技能上，它的方向是，找到一种方法来量化公众对你的公司的爱憎程度。

根据人力资源部门Robert Half Technology的数据，一位典型的数据科学家的工作薪水中位数为119000美元，第95百分位为168000美元。(95百分位是统计学术语，所给数集中超过其95%的数)

数据科学专家的行业内部弥漫着狂野西部的氛围，几乎没有人能准确界定这个领域，同时所有人都毫不犹豫地将“科学家”头衔添加到他们的简历中，不管它是不是真的。一种常见的定义称，数据科学是统计学，数学和计算机科学构成的网状知识技能结构，从事者使用Python和R编程语言为“推荐引擎”创建算法——这些程序根据你的需求——或者单纯是你最近的搜索项——来预测你可能想要购买的产品。

“以前的情形是，如果你是数学家，你也可以当一名教师；然后，你要是一名地质学家，你可以帮着找石油，华尔街欢迎你。”数据分析协会□□吉姆·斯特恩说。“现在，就像是那句网络谚语所说，我们这一代最优秀的人才正在为如何制造高点击量的内容绞尽脑汁。”

本文译自 bloomberg，由 majer 编辑发布。
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