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導語
随着全國各省聯考分數線的公布，考生和家長也投入到了報考志願的戰争中。高薪、市場需求居高不下的資料科學家正在成為衆多年輕人的理想職業。那麼想要進入大資料領域并成為佼佼者，如何從聯考選專業開始科學規劃？
大資料文摘聯合資料派（datapi）策劃了本期專題，針對“資料科學家”的專業成長路徑，采訪了清華大學徐葳教授、阿裡資料專家劉智勇、哥倫比亞大學資料科學在讀碩士王昱森，希望他們從各自不同的角度，給想要走上大資料這條路的年輕人選擇專業提供一些參考。
資料分析師：市場需求增長,五成年薪在50萬以上
2015年12月，大資料文摘聯合獵聘網釋出《獵聘：分析70萬線上職位後，告訴你資料分析師前景》（背景回複“資料分析師”檢視報告原文），分析獵聘網上相關資料，總結出了資料分析師職位的發展特點以及未來發展方向。
從報告中可以看出，2015年資料分析師職位需求呈現“井噴式”增長，占所有職位數的比例也得到持續攀升。此外，無論是初級還是進階崗位，企業都願意為分析師提供高于行業平均水準的薪酬，五成以上資料分析師年薪在50萬以上。
而資料分析師從業者的專業背景中，計算機、統計、數學、資訊管理等專業的占比相對較高，但其他專業也不少。
是以從資料來看，想要走上資料分析行業，首選專業是計算機、統計、數學、資訊管理。當然，隻要培養相應技能，其他專業也有機會成為資料分析師。
如何從選專業開始科學規劃走上大資料之路
除了相關資料分析給出的科學路徑，大資料文摘還針對大資料行業的專業背景分析、職業技能要求，對國内外行業内人士進行采訪，給出“大資料”相關方向的專業解讀。
1清華大學資料科學院徐葳：
跨學科的交流和團隊溝通能力是關鍵
“徐葳，清華大學交叉資訊研究院助理教授，助理院長，資料科學研究院管理委員會委員，教育部線上教育研究中心國際合作總監。研究方向是分布式系統和機器學習。美國加州大學伯克利分校計算機碩士、博士，賓夕法尼亞大學計算機學士（在清華計算機系大學學習兩年）。2013年入選“青年千人計劃”，曾獲得谷歌、微軟、ibm的教授科研獎。回國前曾是谷歌碼農，負責基礎架構研發。
大資料文摘: 怎樣定義國内大資料人才？我們現在最缺少哪類大資料人才？清華等高等學府又怎樣培養這樣的人才？
徐葳： 大資料人才分若幹種，我們認為具有大資料戰略思維的管理者可能是最欠缺的，這種思維不等于他每天說大資料這幾個字，他要知道大資料對于他自身企業意味着什麼，怎麼用好大資料。我覺得這個不是學校能培養的人，這樣的人需要在工作中成長出來。作為學校來說，我們隻是希望培養具有資料思維和能力的，具有跨學科協作能力的學生，這樣的學生通過5-10年的實際工作，才有可能成長為一個成功的上司者。
大資料文摘：剛入學需要選專業的同學很多都有這樣的疑問：選擇專業到底是應該從興趣出發還是從發展前景出發？您有哪些建議給他們？
徐葳：我是個理想主義者，我以前會說“顯然應該從興趣出發”。但是我現在也看到了現實的殘酷、生活的艱辛，是以我現在的建議是，“在你確定能養活需要你養活的人的前提下，應該去追求自己的興趣。”
另一個建議是，什麼叫做“發展前景”。這個東西是對未來的一個預測。與之相關的 一個問題是，你能預測得準麼？大資料就一定好麼？學醫學生物就一定差麼？這個目前是這樣的，但是你好幾年之後畢業，是否還是這樣的市場呢？我覺得這個事情要發展的看。如果看不準，還是找個不會特别差，但是自己喜歡且擅長的比較好。
大資料文摘：您曾經在伯克利學習過，在美國待過12個年頭，您怎麼看待國内外高校在資料科學研究和課程設定方面的異同？
徐葳：不僅是大資料領域，我感覺美國學校的課程課業負擔更重，意思是作業和課程項目更多，學生每周花費的時間也更多。我認為這是學會大資料這一領域的知識和技能所必不可少的。再有美國課上團隊合作的項目特别多，雖然可能會因為抱大腿的問題導緻評分不公平，但是團隊協作無論如何在課上還是應該訓練的。
大資料文摘：對于将來希望成為資料分析師的同學，您對他們選擇專業以及之後的學業發展路徑有何建議？
徐葳：跨學科的交流和團隊溝通能力是關鍵。世界上并不缺做模型的，做統計的，寫程式的，缺的是這些人還能夠跟不同領域的人（尤其是非理工科，包括生物醫學類我們也先假裝他們是非理工科）交流與合作的人。我覺得未來的資料分析師可以植根于幾個行業，必須得成為幾個行業的的專家（意思是，哪怕失去了資料分析的能力，也是這個行業的專家）。另一條路，也是可行的，就是做個真正的技術大牛，且具備快速學習的能力，能夠了解各種行業的比較粗淺的知識，能夠為各種行業提供深層次的技術方案的支援。後者可能比較适合學計算機類的同學來嘗試。
大資料文摘：您在谷歌這樣的頂級網際網路企業和清華這樣的知名學府都曾供職過，您認為目前大資料行業的學術研究和業界需求有脫節嗎？
徐葳：這個還是非常脫節的。主要是思維方式不同，比較符合我們常用的錘子和釘子的比喻。業界（當然谷歌這樣技術密集的公司例外）是看着釘子找不到錘子：很多公司有資料，但是也不知道幹啥用，更不知道怎麼用。學術界的人則是研發了太多的方法，但是想不到實際的問題，基本是拿着一個錘子看着哪兒都像釘子都要去敲（搞不好就敲到誰的頭上，反而讓人反感了）。但是我們把兩邊的人放在一起就能解決這個問題了麼？我覺得解決不了 — 主要是雙方的動機、時間安排、工作方法以及評價體系都不同。兩者需要長期的磨合。
另外，從好的方面來講，一些有用的大資料科研成果轉化比較快，目前很多大資料公司都是科研人員直接基于研究成果開的，這個在很多領域是不容易看到的。
大資料文摘：目前大資料行業的發展前景如何？您最看好哪個方向？
徐葳：我比較看好的兩類方向：一個是應用領域，特别是一些本身就已經積累了很多資料的領域，而且資料能迅速帶來價值，且不差錢的，例如金融和醫療領域。第二個是大資料通用技術領域，尤其是大資料處理的平台軟硬體架構，以及關于大資料安全和隐私保護的技術。當然我覺得第一類項目商業化會比較短平快，後者需要長期的積累，但是對整個領域的貢獻會更大，比較适合科研的投入。
2阿裡技術專家劉智勇：
紮實的計算機+機器學習相關知識
“劉志勇：阿裡大資料和人工智能方向專家，同時也是清華大學經管學院工商管理碩士。目前的工作内容主要是大資料模型和機器學習方向。
大資料文摘：具體的工作當中，資料分析涉及到哪些内容？
劉智勇：我主要具體負責公司多個大資料模型的研究和開發，内容涉及到買賣家分層模型和高危維權分層模型，負責資料的清洗、模型訓練、預測和調整參數等。
大資料文摘：如果想要從事這方面的工作，大學期間需要做哪些學科準備？
劉智勇：我在大學時攻讀的是計算機專業，當然建議以後想要從事“大資料”相關行業的同學們能夠在大學時攻讀“計算機”相關的專業，在大學時就把計算機程式設計等知識學好、學紮實，同時一定要把“機器學習”“計算機視覺”“自然語言處理”這些相關的科目掌握好。
大資料文摘：在創業領域，大資料行業發展前景怎麼樣？對于bat 這樣的大公司，大資料又有着怎樣的發展？
劉智勇：創業角度來看，目前大資料服務公司已經不少了，是以我認為創業公司更需要明确自身價值。如果隻是對企業服務，需要尋找深度垂直的領域去深耕，這樣才有機會。從企業角度來看，未來資料的增長和大資料挖掘需要大量的資料工程師和團隊，以實作人工智能對企業效率的提升。而對于bat這樣的大公司，發展大資料是一個長期的戰略，是以未來人才需求會較多，是處于朝陽階段的。
3哥倫比亞在讀碩士王昱森：
統計學和計算機科學的交叉融彙
當然，也有一部分年輕人會選擇出國學習大資料相關項目，6月29日，大資料文摘推出“資料也瘋狂－聽訪談”欄目，來自牛津大學的闫蒲和來自哥倫比亞大學的王昱森，用第一手的經驗，跟大家分享【如何從零開始成為資料科學家】。
“被訪人王昱森：哥倫比亞大學，社會科學定量方法資料科學方向碩士，大學經濟學專業，對大資料和社會公益的結合非常感興趣。
闫 蒲：你之前學習經濟學，後來轉而做資料挖掘，那麼如何從零基礎成為一個資料科學家？
王昱森：資料科學會用到統計和計算機，需要把不同學科的知識融彙到一起，比如軟體方面主要用到r和python，其它還有一些資料庫的應用，是以零基礎的同學更需要花大量的時間去學習這些東西。
闫 蒲：哥倫比亞大學在資料科學的課程設定是怎樣的？
王昱森：我現在讀的是哥倫比亞大學的社會科學定量方法課，這個項目是哥大兩個與資料科學直接相關的項目之一，它設定在文理學院。這個項目參與的人員都有着社會科學背景，比如管理學，社會學，政治學等。哥大的這個項目也主要分經濟學，實驗學，政治經濟學，資料科學四個方向。
整個學習過程在課程上有着很靈活很廣泛的選擇。我們的項目在實踐的過程中以小組為機關進行，可以互相交流，互相學習，對自己有很大的幫助。
闫 蒲：學習過程中遇到的挑戰，都是怎麼克服的？有怎樣的學習方法？
王昱森：除了和周圍的同學多交流，就是大量的利用網絡課程的内容。比如國内我們可以看到的“慕課”，國外也有很多，可以看到很多名校的課程，課後練習會有很好的幫助。
闫 蒲：目前資料分析的就業方向和未來的發展方向有哪些？
王昱森：可去的行業特别多，因為現在幾乎每一個行業都有資料。目前在紐約金融和經濟類的公司比較多，做資料模組化、資料分析，商業分析，網際網路公司則做市場分析和商業智能等。
結語：聯考是一個結束，更是美好人生的新開始，即将步入大學的你們也要開始真正的追夢之旅了。而築夢和逐夢之間，隻差你永不放棄的努力。不管是報考了自己心儀的學校或專業，抑或是因為種種原因沒有去讀那所魂牽夢萦的學校和自己想做的專業，這些都不足以使你放棄自己的理想。再過幾年回頭看，你終會明白：隻有那個努力的自己才會讓你感動，不管外界怎麼變化，“不忘初心，方得始終”。
原文釋出時間為：2016-07-08
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