IBM要向全球認證數據科學家了！這個崗位要井噴……

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小探因為寫文章需要，總會在各大科技公司的官網溜達，咦，突然藍色巨人 IBM 的一則新聞，讓小探打起了精神。因為它告訴我，他們準備針對「數據科學家」推出一項全球認證計劃！

（截圖自 IBM 官方博客）

說到數據科學家（Data Scientist）這個職業，你第一反應會想到什麼？是龐大的無處不在的數據？還是嚴謹的科學家？

事實上，到底什麼樣的人才可以被定義為「數據科學家」，業界是模糊的。這不，IBM 就希望在新年里先行一步了：

針對「數據科學家」職業，IBM 將推出全球認證計劃，為的就是解決兩大問題：一，缺人；二，職業定義不夠清晰。希望通過清晰、完善的職業認證，讓更多的企業招到想要的、符合要求的人才。同時，也讓通過認證的求職者，在勞力力市場上更有競爭力！

全美已超15萬個職缺，但定義依舊模糊？

盡管當前對「數據科學家」的定義並無統一標準，但維基百科對數據科學倒是有其相關定義的。根據維基百科的說法，數據科學是「一個跨學科領域，使用科學的方法、過程、算法和系統，從各種形式、結構化和非結構化的數據中提取知識和見解。」

早在 2009 年 1 月，Google 首席經濟學家 Hal Varian 就曾斷言，「能夠獲取數據 —— 能夠理解數據 —— 處理數據，從中提取價值，可視化並傳達信息，這將成為未來幾十年非常重要的技能……因為現在我們確實擁有基本上是免費和無處不在的數據。」

（截圖自IBM中國官網）

IBM 甚至表示，90%的數據是過去兩年創造的，數據幾乎每隔兩年就翻一番……

也就是說，數據科學家應該能夠幫助企業在這個數據泛濫的時代，提取更多有效信息。對於該職業的需求迅速增長的一個重要時代背景是：我們身邊的數據實在是太！多！了！

在 Glassdoor 2019年 新髮布的《50份最佳就業》報告（50 best jobs in America）中，「數據科學家」在各個職業中名列最佳工作，職業滿意度高，職缺多，且重要的是：薪水還很高。

著名求職網站 Indeed 今年 2 月的最新統計數據透露，全美平均數據科學家的平均年薪為 12 萬 7981 美元，像科技巨頭如 Facebook 等，薪資則會更高。

（截圖自Indded）

盡管有高薪吸引，但是，公司還是招不到人吶！

不像會計師有CFA、CPA這樣的專業認證，公司招人的時候可以很容易對候選人進行篩選。數據科學家作為一個只存在僅短短不到10年的新興職業，盡管在行業內很稀缺，但對於企業來說，在魚龍混雜的簡歷中找到真正合適、有實力的求職者，尚且是個難題。

2018 年 8 月 Linkedin 發布的勞力力報告顯示，全美有超過 151,000 個數據科學家工作空缺，所有主要城市都出現短缺。其中，紐約、舊金山和洛杉磯出現「急劇」短缺。「數據科學家」的職位自2013年12月以來「飆升了344％」，職缺的速度甚至大於「軟件工程師」。

按照官方說法，美國勞工統計局甚至預測，到 2024 年，該領域的工作崗位將增加 11 個百分點。

可見，當前對數據科學家的急缺已經是業界和官方的一個共識，但到底什麼才是真正意義上的數據科學家呢？從哪里找這麼多符合要求的數據科學家呢？這就是問題所在了。

IBM專業認證：給求職者加分，為企業找到合適人才

很多公司都想聘請數據科學家，但對於數據科學家究竟是什麼，其實業界是沒有一致意見的。所以 IBM 希望，作為全球第一家公司對數據科學家這個職業提供專業的認證。

IBM 宣布，此次將和中立的技術標準和認證全球聯盟 The Open Group 合作，推出「數據科學家認證計劃」，為任意規模的組織和個人提供能力實踐經驗評估和數據科學技能驗證。

「隨著數據科學家認證的推出，我們邁出了第一步，為個人和組織提供行業範圍的專業協議，幫助企業識別頂尖人才，並確保個人有機會展示自己的價值，改善您獲得獎勵的前景，加快薪水和職業發展，並獲得更高的同行認可。」 The Open Group 官方表示。

「這也將幫助揭開招聘流程的神秘面紗，進一步提升數據科學領域，為企業帶來清晰和自信。」IBM 首席經濟學家兼首席分析官（Chief Analytics Officer） Martin Fleming 以及首席數據官（Chief Data Officer） Seth Dobrin 在博客文章中說道。

小探簡單理解就是，IBM 這個認證，既是針對人才提出，也是針對雇主的。因為數據科學家的缺乏，當然要幫助頂尖人才脫穎而出，讓人才更好地證明自己，更快地做到職業上升。同時，也能夠幫助企業，在招聘、經營過程中，更清晰地判斷真正優秀的人才。

具體的認證方式是什麼呢？小探看到，不需要書面考試，申請者只需要提供書面申請，然後會進行同行訪談、評議（Peer-reviewed），從而證明申請者擁有的一系列的技能和經驗。

具體認證計劃將分為三個等級：第一級，認證數據科學家（Certified Data Scientist）；第二級，數據科學家專家（Master Certified Data Scientist）；第三級：傑出數據科學家（Distinguished Certified Data Scientist）。顯然，級別越高，越厲害。

除了 IBM 之外，隨著數據的急劇增加，導致了對雲技術熟練的人員需求的相應增加。這也是為什麼在 IBM 推出數據科學家認證計劃的同時，Google 也推出了 Google Cloud 相關的工程師認證計劃，這是對之前 Google 提供數據工程師認證計劃在內的補充。

那麼，什麼樣的技能和經驗是被行業所認可的呢？擁有怎樣的技能才能獲得認證呢？

IBM首席分析官 Martin Fleming 解釋說：「參與認證的人需要了解一系列相關的主題知識，包括統計學、機器學習、人工智能和商業溝通，以及通過項目展示相關知識的能力。」

沒錯，小探咨詢了矽谷 IT 界黃埔軍校來 offer 的老師，他們明確地告訴小探，數據科學領域是需要有項目經驗的。來 offer 最新一期人工智能與數據科學強化課提供給學員們的項目，就超過了 8 個工業界數據分析項目！

也就是說，對於剛踏出校門的畢業生而言，數據科學家並非遙不可及。

那麼，初學者如何成為一名有「認證光環」的數據科學家？

首先，來 offer 的老師告訴小探，數據科學家通常能夠流利地使用一種或多種用於統計分析的編程語言。通過對 10000 條 Data Scientist 崗位招聘信息的分析，Glassdoor 整理出了最受雇主歡迎的技能：分別是Python、SQL、Hadoop、Java、R、SAS、Spark、Matlab、Hive 和 Tableau。

可以說，幾乎所有求職者都接受過統計建模和機器學習以及編程方面的培訓，「編程能力也是必須的，公司規模越小，對Data Scientist 的編程能力要求越高。」

除了掌握必要的技能，和相關項目經驗之外，還有什麼是必備的技能嗎？

當然，基礎知識是必不可少的。來 offer 老師表示，作為一名數據科學家，工作中需要運用大量的統計學、數據庫、數據結構等基礎知識，從而更好地建立商業模型，為企業提供解決方案。

以上三大必備技能，都會在來 offer 人工智能與數據科學強化課上傳授給各位學員們！

除了理論知識課，來Offer還為同學們提供大量的動手實踐項目！

項目覆蓋大數據深度學習、人工智能、商業分析等多種領域。學員可以根據自己的求職方向，選擇自己喜歡的project（數量不限），豐富自己的技能和履歷！

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