据美国猎头公司 burtch works 调查：
今年，初级数据科学家的薪资水平首次出现下降，至少在美国是如此。
首先要说明，该调查对数据科学家的定义是处理非结构化与流式数据的职位，不包含 bi 等传统数据分析、预测工作。
除去薪资水平，该报告还列出了数据科学家招聘市场出现的三大变化，它们在不同程度上影响了人才供应：
大概不会有人对此感到惊讶。近几年的大数据热潮，鼓励了更多年轻人把数据科学作为自己的职业选择。不过，其中绝大多数人仍是理工科背景。burtch
works 发现，80% 的数据科学家来自数学/统计、工程、计算机、自然科学这些学科。文科出身仍然寥寥。另外，去年的调查揭示出美国高校
stem（科学、技术、工程、数学）学科的入学率在升高。burtch works
认为，年轻一代对理工科领域兴趣的提升，增加了数据科学人才市场的新鲜血液供应。
行内越来越多人的深造计划，倾向止步于研究生而不攻读博士。工作经验 3 年以内的数据科学家，有博士学位的人数不断降低，已从 2014 年的 43% 降到 2017 年的 25%。burtch works 认为，按照人才市场的一般规律，通常工作年限 0~3 年的区间，最能代表该人才市场的大趋势。
更多年轻人想要更快的学习路径，尽快进入工作，从这轮大数据热潮的人才红利中受益。burtch works 采访了一些选择中断博士学位的数据科学家，他们认为，相比花费数年的时间搞学术研究，立刻开始工作更有吸引力。
这是导致数据科学领域人才供应大幅增加的另一主要因素。虽然这两个职业紧密相关，但 burtch works 认为，相比传统数据分析师，数据科学家掌握了处理非结构、流式数据的工具和技能，it 水平也更高，因而值得把他们区别开来。
近几年来，数据科学人才缺乏导致的高薪资待遇红利，毫无疑问正在大幅拉升行业的低端人才供应。我们不禁发问：这轮人才缺口红利会持续多久？更多人选择不读博士尽早入行，透露出些许唯恐赶不上末班车的焦灼。但雷锋网小编认为，这背后的原因或许不仅仅是诱人的高薪资——是否，更多人认为博士期间的学术研究经历，对业界工作的帮助有限？又或许，数据科学入门门槛的不断降低，使得博士学位对于大多数产业界职位显得多余？
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