資料科學職位在美國市場的需求和機會
資料科學職位的需求
資料科學職位被認為是一個明智的選擇，需求不斷增加。資料科學家能從公司或客戶資料中獲取深入的洞察，這些洞察在商業決策中扮演著重要的角色。隨著更多人使用數位技術、應用程式和服務，透過資料分析來理解和定位使用者意圖的需求變得更加重要。美國勞工統計局（Bureau of Labor Statistics，BLS）也認同這一點：該機構預計每年約有 17,700 個資料科學家的職位空缺，並預計到 2032 年，資料科學家的就業人數將增長 35％，遠高於所有職業的平均增長率。而美國新聞（U.S. News）的 2023 年「最佳職位 100 強」榜單也將資料科學列為頂尖職業，排名第 22 位。此外資料科學職位的薪酬也很豐厚，根據 BLS 的估計，2022 年 5 月資料科學職位的中位年薪為 103,500 美元。資料科學職位的地理分布
根據其他資料，資料科學家在機會和薪酬方面的某些地理位置更為優越。例如，華盛頓、紐約、特拉華、加利福尼亞和麻薩諸塞是美國資料科學職位的前五個州，無論是在機會還是薪酬方面都名列前茅。比如，華盛頓的平均年薪為 111,669 美元，最高 10％的資料科學家收入達到 155,000 美元。在紐約，平均資料科學薪酬為 98,821 美元，最高收入為 135,000 美元。當然盡管有利，但也存在不利的地方：資料科學家應該意識到，由於薪酬較低和就業機會較少的結合，俄克拉荷馬州的機會最少。內布拉斯加州、佛羅裏達州和密西西比州的機會也較差。因此如果你正在尋找新職位，現在有很多地方可以考慮。VentureBeat 的職位招聘平臺是一個很好的起點，它在全國各地都提供數千個技術職位，如下面的三個資料科學職位。招聘職位示例
以下是 VentureBeat 職位招聘平臺上的三個資料科學職位示例：1. 首席資料分析師，DP Professionals，哥倫比亞
在這個部分在場的首席資料分析師職位中，你將支援日常、每週、每月和特定報告，並為終端使用者和管理層進行效能監控和決策。作為資料的準確度負責人，你將審核、提取和分析用於制定程式、流程和其他要求的資料，包括資料完整性和質量控制。你還將根據不斷變化的方法論修改現有報告並開發新的報告。你應該精通 MS Office、SQL、MS Access、Power BI、Tableau、Business Objects，並具有高級 MS Excel 公式和樞紐功能。需要至少六年的研究和分析經驗。2. 高級網路工程師-資料技術工程，彭博社，紐約
彭博社的資料技術工程部正在尋找一位熱愛全棧網路應用程式開發的高級軟體工程師，具有強大的設計/實現技能和整合多個外部和內部系統的經驗。在這個職位上，你將設計、實施和擁有彭博平臺的關鍵應用程式和元件，理解客戶的需求，提供高效和創新的方法來將其轉化為平臺的功能和增強功能，並將最新的創新和技術堆疊功能從開源社區帶到公司的產品中。你需要擁有四年或以上的全面、可擴充套件且可延展的客戶端應用程式開發經驗，熟悉 JavaScript（ES2015+）/TypeScript、前端開發框架/工具（如 React、Angular、Vue、Webpack、Babel 和 Twitter Bootstrap），並具有 Python 的經驗，包括伺服器應用程式、框架、CLI 工具和構建微服務。3. 商業智慧和資料科學經理（Member Voice ML/NLP），海軍聯邦信用聯盟，維也納，維吉尼亞州
作為商業智慧和資料科學經理，你將負責計劃、管理和指導機器學習（ML）、自然語言處理（NLP）模型開發和資料科學功能。管理和協調以儀表板、模型和報告形式提供的資料分析的生產和交付給高級管理層至關重要，同時還需要管理大規模的分析專案，以改善運營。此外你還將為部門制定並維護資料和分析路線圖，並調查和利用人工智慧（AI）、機器學習（ML）、自然語言處理（NLP）、資料工程、模型開發和分析等新技術，以提高將資料轉化為見解的能力。你需要精通高級機器學習（ML）、人工智慧（AI）和 NLP 模型開發，具有在 Azure Databricks 等雲平臺上構建 ML/NLP 模型的經驗，並具有在 Python、SQL 和 Spark 等大資料分析方面的工作經驗。結論
資料科學職位在美國市場需求旺盛且機會眾多。資料科學家是當今商業決策中不可或缺的角色，並且薪酬水平也相當吸引人。如果你有興趣投身於資料科學領域，VentureBeat 的職位招聘平臺將是一個很好的開始，他們在全國各地都提供豐富的職位機會。請記住，不同地區的機會和薪酬存在差異，因此在選擇工作地點時要仔細考慮。編者的話
資料科學家是當代商業世界中的明日之星。他們的專業知識和技能在商業決策中扮演著至關重要的角色。隨著數位技術的不斷發展和普及，對資料科學的需求將持續增長。資料科學家必須不斷學習和跟進最新的技術和趨勢，以保持競爭力。我們鼓勵對資料科學有興趣的人積極探索機會，並保持對專業的承諾和熱情。"DataScience"-資料科學,職位,美國
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