英國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展

2012年5月，世界上首個(gè)非營(yíng)利性的開放式數(shù)據(jù)研究所ODI(The Open Data Institute)在英國(guó)成立。2013年，英國(guó)政府投資1.89億英鎊發(fā)展大數(shù)據(jù)技術(shù)，2014年又投入7300萬英鎊。通過高效運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，政府每年約節(jié)省支出330億英鎊。

到2017年，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以為英國(guó)提供5.8萬個(gè)新的工作崗位，并直接或間接帶來2160億英鎊的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。大數(shù)據(jù)革命已經(jīng)觸及英國(guó)的各行各業(yè)，正在改變著傳統(tǒng)商業(yè)模式。作為工業(yè)革命的發(fā)源地，英國(guó)渴望成為大數(shù)據(jù)時(shí)代的引領(lǐng)者。

大數(shù)據(jù)就業(yè)前景

Big Data運(yùn)用最成功的領(lǐng)域是e-Commerce，代表公司為阿里巴巴、Amazon等。另外還有各大航空公司，酒店連鎖的reservation系統(tǒng)都加入了Big Data的運(yùn)用。

常見就業(yè)公司：IBM,AT&T,Google,Facebook,Microsoft,EMC,Thompson- Reuters,Foursquare,Etsy an Twitter. 醫(yī)藥行業(yè)，金融行業(yè)，保險(xiǎn)行業(yè)和證券等行業(yè)的數(shù)據(jù)分析也依賴于大數(shù)據(jù)。

簡(jiǎn)單回答幾個(gè)掃盲問題：

1. 本科不是CS專業(yè)讀Data Science是否吃力？

其實(shí)大部分讀Data Science的都不是CS出身，主要來自各種理工科專業(yè)：數(shù)學(xué)、自動(dòng)化、機(jī)械工程等等，因此理工科出身應(yīng)該不會(huì)有太大問題；來自商科或文科背景的會(huì)比較吃力，需要彌補(bǔ)相關(guān)專業(yè)知識(shí)，或者申請(qǐng)相對(duì)偏商科的Business Analytics。

2. 數(shù)據(jù)科學(xué)人才需要還會(huì)繼續(xù)增長(zhǎng)嗎？會(huì)不會(huì)是三分鐘熱度？

目前人才缺口還是非常大，大部分招來的人沒有經(jīng)過數(shù)據(jù)科學(xué)的專業(yè)訓(xùn)練，需要公司自主培養(yǎng)，時(shí)間和機(jī)會(huì)成本很高，他們非常希望能招到更多具備專業(yè)技能的對(duì)口畢業(yè)生。因此，我感覺未來幾年內(nèi)找工作應(yīng)該不難。當(dāng)然，數(shù)據(jù)科學(xué)是靠本事吃飯，要是沒學(xué)明白，哪怕從哥大出來也不好找工作。

3. 數(shù)據(jù)科學(xué)跟機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能是什么關(guān)系？ 現(xiàn)在人工智能、阿法狗、機(jī)器人等概念被媒體炒的越來越火，人人自危，無人超市、無人駕駛、智能投資經(jīng)理等等，感覺大家的飯碗要被搶了。那么數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)會(huì)學(xué)習(xí)如何做人工智能嗎？
一般來說是不會(huì)的，數(shù)據(jù)科學(xué)雖然會(huì)涉及到一些機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘的算法，但主要是在應(yīng)用層面，不會(huì)深入到研發(fā)新算法或開發(fā)人工智能系統(tǒng)的程度，主要是學(xué)習(xí)一些成熟的數(shù)據(jù)分析方法和工具，學(xué)習(xí)跟數(shù)據(jù)分析相關(guān)的編程技術(shù)，在工作中幫企業(yè)分析商業(yè)數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，或者幫金融機(jī)構(gòu)分析金融數(shù)據(jù)，做投資決策等。如果是想研究機(jī)器人或者人工智能，請(qǐng)申請(qǐng)專門的機(jī)器人碩士項(xiàng)目或者人工智能方向比較強(qiáng)的計(jì)算機(jī)系。

【微語】你踏上異國(guó)的土地,追逐那遠(yuǎn)方的夢(mèng)想,每一步都閃耀著勇氣的光芒。