未明学院：数据科学真的有传说中那么热门吗？用大数据看看近年来的变化趋势！
掌握数据分析有多重要？
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奥巴马大选连任成功也离不开团队对竞选数据的挖掘
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然而，随着“信息爆炸”时代的来临，尤其在医疗、零售、IT、咨询、*部门，传统的分析方法已经不能处理海量的数据。要再现“啤酒+尿布”的成功，各行各业就必须掌握处理、运用大数据的能力。
因此，数据科学应运而生，越来越多人开始谈论、学习数据科学。可是你真的了解它吗？
今天，小明通过分析数据科学群体在不同国家、行业、公司规模的占比及增长趋势，来带你一探究竟！
01、从2011—2018数据科学群体人数的增长趋势如何？
图一
我们可以看到，数据科学群体在软件开发人员中增长迅速。2014年这一趋势还不明显，但是2015年以后迅速上升。
其实，由于数据的爆发式增长，在全球范围内与数据处理相关的职业变得热门起来，相应的新岗位也不断产生。
02、数据科学群体在哪些国家有所增加？
图二
从2011年至2018年，美国一直走在数据科学群体增长的前列，依次是印度、德国、英国等等。
的确，美国坐拥硅谷，在IT、银行、金融和保险、医疗健康、教育等方面也都是佼佼者，这些行业每天创造的数据量十分庞大。因此，美国也就需要更多的数据科学专家。
图三
这其实揭示的是数据科学在各国的普遍发展规律：从2011年开始，数据科学始终处于前进的状态。
可见各国对于数据科学的重视程度。各国乐于培养数据科学专家，以更好地应对经济、文化、政治、军事等问题。
03、不同国家的数据科学群体的增长趋势是什么？
图四
出人意料的是，在2011年，并非所有排名前十的国家都已经开始运用数据科学，仅美国、英国、澳大利亚和德国等少数国家有数据科学群体的存在。
不过随着时间的推移，各国都已经走上了应用数据科学之路。
04、在哪些行业，数据科学群体有所增长?
所占比例是多少？
图五
由于数据缺失，上表仅包含2011—2016年的数据
可以看到，应用数据科学的主要领域包括软件、金融和银行、咨询、医疗保健和教育等。
而排名第一的“其他”行业，其实包括各类研究、制药、电子商务、建筑、运输、保险、旅游及酒店、公共事业、自然资源和能源行业等。
也就是说，几乎所有的行业都或多或少地在使用数据科学。
因为，在大数据时代，所有的行业和组织都被淹没在指数级增长的数据之下，如果没有掌握处理数据的能力，他们也就难以做出准确的决策。
图六
图六表明，2014年以后，几乎所有行业都在应用数据科学。
当然，不同行业之间存在着差异：
软件产品、金融和银行领域数据科学群体的增长趋势相对更显著
而在咨询、教育、医疗保健等行业，虽然仍然呈上升趋势，但上升势头略缓（基数较大导致）
互联网、*、媒体/广告和制造业等领域也有增长趋势，但仅仅在2014年后，而且相较于其他行业而言增长较缓。
05、在哪种规模(小、中、大)的企业中，数据科学群体的数量增长了? 比例是多少?
由于数据缺失，我们仅使用2011—2013、2016—2018年两个时间段的数据，两个时间段的行业规模的类别也各有不同。
2011—2013年的数据如下表：
图七
注：2011—2013年间，小型企业是初创公司（1—25人）和小型成熟公司（100—999人）的结合,中型企业是指中等规模的公司（100—999人），大型企业即拥有1000人以上的公司。
显然，在2011—2013年间，小、中、大型企业中数据科学专家所占的份额大致相同。
2016—2018年的数据如下表：
图八
注：2016—2018年，小型企业0—499人，中型企业500—4999人，大型企业5000—10000+人，超大型企业10000人以上
与2011—2013年不同，在这一阶段，不同规模的企业所占的数据科学专家比例并不相同。
上表显示，79%的数据科学专家集中在小型企业和超大型企业。
也就是说，数据科学专家们要么选择小型企业要么在超大型企业工作。此外，与早期相比，2016—2018年间，小型企业拥有的数据科学专家比例有所增加，而中型和大型企业的比例有所下降。
关于小型企业所占比例增加的原因，可能有以下两点：
正如大型企业在早期做的那样，小型企业也开始聘请越来越多的数据科学专家，以处理和存储日益增长的数据，来制定更明智的商业决策。
随着数据的指数级增长，各行业对数据的处理、存储、运用的需求也将增加。瞄准这一商机的企业开始涌现，他们通过聘请训练有素的数据科学专家，来满足不同企业的数据分析需求。
06、在不同规模的企业中，数据科学群体的增长趋势是怎样的?
2011—2013年的数据如下表：
图九
在2011—2013年间，初创企业和大型企业拥有的数据科学专家比例不断上升，而中型企业和小型成熟公司的比例不断下降。
大型企业之所以拥有更多的数据专家，一方面可能是因为企业的研发活动需要更多的技术、数据支撑；另一方面，由于在2011—2013年间数据科学专家的数量较少，大型企业才有能力聘请他们。
而初创公司可能本身就是由数据科学专家自己启动，所以他们也更倾向于聘请志同道合的专家加入。
以下是2016—2018年间的数据：
图十
2016—2018年间，小型企业拥有的数据科学专家比例逐年增加，而中型企业和大型企业的数据科学专家所占的比例逐年下降。
在此期间，超大型企业的数据科学专家所占比例每年都处于前四位。
因此，2016—2018年间，在不同规模的企业中，小型企业和超大型企业的数据科学专家数量占的比例最大。
经过这六个问题的“洗礼”，你是不是对数据科学的发展、应用趋势有一定了解了？为了让大家更好地把握这一重要趋势，小明也特意准备了笔记：
随着数据的指数级增长，我们应该明智地察觉到：我们无法忽略这场数据革命。
考虑到数据的飞速增长，对于数据科学专家的需求也迅速增长。但由于不同国家、行业的需求、地理位置和市场环境不同，相应的需求迫切度也不同。
大部分的数据科学专家都集中在美国、印度、德国、英国、加拿大等国家。
几乎所有的行业都或多或少地在运用数据科学技术，最主要的行业包括软件工程、金融和银行部门、咨询、医疗保健和教育部门等。
直到2018年末，在不同规模的企业中，小型企业和超大型企业拥有的数据科学专家比例最高。
尽管有时数据的增长会有所减缓，但不能否认的是企业和消费者每天都在创造着新的数据。这为所有的行业都提供了机会，他们可以为企业提供创建、存储、管理和分析数据的服务。
总之，数据科学一定是学习和创业的风口，希望大家都能把握住这一机遇！
原文作者 ：Gaurav Ansal
本文在原文基础上有删改