2021 年，就业市场增速放缓的数据科学行业，还有多少“钱“景？

译者 | 王强

策划 | 刘燕

过去十年里，数据科学就业市场发展迅速，但在 2020 年增长放缓了，这让许多数据科学人才对就业前景感到疑惑。本文从多个角度讨论了这个话题，作者认为数据科学就业市场需求放缓只是暂时的，它终将随着经济复苏而回升，数据科学职业在 2021 年仍然有利可图。

数据科学的就业市场在过去十年里一直蓬勃发展。数据科学家是 IT 行业最需要的技术专家之一。研究表明，2013-2019 年期间，在几大招聘网站上的平均招聘职位数量同比增长了约 30%，而相应地，数据科学就业市场在这一时期呈现出 344% 的增长 [1]。

在过去十年里，几乎所有人应该都会同意《哈佛商业评论》[2] 对数据科学职业的看法：这是 21 世纪最性感的工作！

然而，2020 年数据科学就业市场的增长却放缓了，这让许多数据科学人才对就业前景感到疑惑。据研究，2020 年数据科学就业市场的增长与前一年相比放缓了 15%。

此外，数据科学的姊妹领域 -- 数据工程的就业市场在 2020 年增长速度则变得更快了 [3]。这或许能解释为什么大数据行业的一些专家认为数据工程将取代数据科学的位置，成为数据从业者的下一个热门职业 [4]。有些人甚至认为，数据科学行业是一个已经破灭或即将破灭的泡沫 [5]。

1数据分析是一个快速增长的全球市场

据市场调研，到 2026 年，全球人工智能（AI）软件市场的收入预计将增长超过 1260 亿美元。事实上，有专家认为全球数据分析和人工智能市场在未来五年将保持 30%-40% 的增长 [6]。

这种水平的增长意味着数据分析和 AI 软件公司必须不断招聘数据科学人才，来追赶市场的整体增长，也意味着市场上的人才将有更多的工作机会。

2新冠大流行导致的数据科学就业市场放缓可能是暂时的

2020 年，企业为项目雇用数据科学人才的速度放缓，导致许多人认为数据科学是一个破裂的泡沫。

然而，根据 Gartner 的调查 [7]，47% 的企业决策者并没有改变投资人工智能和机器学习技术的计划，其中 30% 的人甚至打算增加投资。

另外，Gartner 认为，机器学习及其相关领域，如深度学习、计算机视觉、自然语言处理等，已经越过了泡沫期 [7]，这对数据科学家来说是个好消息。

越过技术成熟度曲线的峰值（泡沫期）说明公司已经开始针对机器学习和数据科学做出更实际的规划。不久之后，数据科学可能会像软件工程一样成为一种标准和职业，这样的需求也一直都存在。

3其他数据领域的增长利好数据科学

网络媒体上有一种说法，数据工程将取代数据科学在最热门工作列表中的地位 [4]，不过换个角度看，其他数据相关领域的发展实际上对数据科学的就业市场是有利的。

任何从事过大数据项目的人都知道，构建数据驱动的软件是一项团队工作。你可能需要一个由软件工程师、数据工程师、云计算和 DevOps 专家以及数据科学家组成的团队，来共同构建高性能的人工智能软件。为人工智能产品的软件团队引入更多专家或自动化工具，这有助于数据科学家专注于他们实际的工作，即数据分析、构建和优化高性能的机器学习模型，以及将可实操的洞见呈现给相关利益方。

4新冠大流行后的经济复苏需要一个专门的数据科学团队

对新冠大流行后的经济预测中，企业为了发展将不得不采用更多大数据分析和机器学习技术。在 AI 技术驱动的自动化趋势下，企业不得不聘请 AI 和数据科学专家来为企业软件训练机器学习模型。

另外，随着数据驱动战略的趋势越来越明显，公司也将有动力开发更多的分析仪表板和工具来协助决策。可能会有一些专家认为，这些任务可以通过现有的软件即服务和云解决方案实现自动化。

但其实企业极难找到一种一劳永逸的方案来应对所有艰巨的工作，比如从原始数据获得有意义的商业洞察或训练高性能机器学习模型。因此，新冠大流行之后的经济增长将推动对各类数据从业者的需求，包括数据科学家和数据工程师。

5全球性企业仍然倾向于将技术发展留在内部

许多专家认为，随着数据科学和机器学习相关的软件即服务和云解决方案越来越多，自动化最终将替代数据科学家的角色。

但如果观察一下全球性企业内部所做的 AI 和机器学习项目，尤其是财富 500 强企业，会发现一种将数据和专业知识留在内部的强烈趋势。

这可能有多方面原因，比如数据安全、商业机密保护、复杂功能要求或高性能期望等。但由此可预见的是，财富 500 强这样的企业将坚持在内部开发基于 AI 的定制软件解决方案，而非采用现成的软件解决方案。

也就是说，对具有企业思维并能在此类公司的大型 IT 项目中工作的数据科学家和机器学习专家的需求将始终存在。

6总结

在过去十年中，数据科学就业市场一直在持续增长。但是，数据科学就业市场的增长放缓让许多人才怀疑他们是否有必要把精力投入到其他领域。

鉴于上文列举的原因，我们认为 2020 年期间数据科学就业市场的需求放缓或许只是暂时的，随着经济复苏，就业市场终将回升。

另外，其他与数据相关的领域，如数据工程、DevOps 和云计算的发展，也将提升此类专业知识在大型软件项目中的定位。总之，我们的结论是数据科学职业与其他数据相关职业一样，仍然是一个非常有利可图的职业，也仍是就业市场上需求的一种技能。

作者介绍：

PouyanR. Fard，Fard AI 创始人，专注数据科学和 AI 领域。

原文链接：

https://towardsdatascience.com/data-science-career-is-it-still-lucrative-in-2021-f37d433d1da5