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    雖然中小型企業并不會像大企業那樣擁有大量數據，但通過篩選數據來提取有用的信息依然可以成為強大的競爭優勢。
    數據科學家有必備技能
    研究表明，自2011年以來，94％的數據科學學科畢業生已經在該領域找到了工作。數據科學家需求的急增標志著數據科學職業未來的前景無量。求職網站Indeed.com的統計數據顯示，多年來其發布的數據科學工作崗位數量一直在穩步增長。
    確切地說，自2013年以來，崗位數量已經增長了256％，這表明企業已經認識到數據科學家的價值，并希望招募合適的人才。
    數據增長勢不可擋
    大多數人都不曾留意，他們每天都會產生各種數據。根據一項關于當前和未來數據增長的研究表明，“每天有50億消費者產生各種數字化信息，到2025年這個數字將增加到60億，占世界人口的四分之三。”
    這將需要更多的數據科學從業人員。專家對美國數據科學家的方方面面進行了研究，得到了令人難以置信的數據：
    數據科學家
    平均基本工資：130,000美元
    職位空缺數：4,000+（56％）
    職業晉升分數（滿分10分）：9分
    頂尖技能要求：數據科學，數據挖掘，數據分析，Python，機器學習
    以下是某個知名互聯網公司對于“數據科學”從業者的要求：
    7個原因告訴你數據科學家為什么“供不應求”
    職業發展機會
    領英將數據科學家評為2019年最有前途的職業之一。其中一個原因是其平均薪水為130,000美元，此外，領英的研究還表明數據科學職位更容易獲得晉升。
    數據科學工作的需求量很大，實際上，各種數據科學課程的設立也印證了這一巨大的需求，數據科學家需要融合不同的技能和知識，如果你想進入這一領域，可以在線學習各行業相應的課程。
    數據科學職位不僅需要分析技能，還需要針對較軟技能的培訓，這些已成為數據科學職位的必備條件。

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