小叔现在在新西兰某政府机关担任资料科学主资深主管
整体上来说,要饿不死...走资料的后端就对了
如果你有其他资料视觉化,统计分析等等的技能那大概就可以一直跳挑战天花板
现代资料科学就跟网页手机软件等等一样,一堆工具可以节省时间
一套DataRobot AutoML平台一年五百万台币也不过就两个Data Scientist人头
但是可以做大概十个人的工作,连上线监测等等传统SE的工作都帮你包好
资料准备好剩下的工作从跑模组到上线最快半天就搞定
另外要讲视觉化现在市面上的工具都夸张地跟鬼一样
架个Snowflake只要把信用卡刷一下你的资料仓储就马上连线
管你用什么Tableau, PowerBI, Qlik,还是SAS Viya都无所谓
但是上面说的这些就是那10%在冰山上面大家都看的到的
水面下就还是那90%的传统Business Intelligence
尤其是现在资料多样化,流量大,即时性等等让传统资料仓储面临很多挑战
很多企业慢慢舍弃传统ETL改投ELT并利用现在云端运算的优势去加速准备资料的速度
这个部分是我个人认为市场上最缺的...
有一个笑话...某公司征资料科学家,来了两百个人大家都说会机器学习
同一时间也开了一个资料工程师,结果只有五个人应征
在我们这边,以上两种的薪水其实没什么差别,但是我们比较怕DE离职哇哈哈
大概是这样