IBM要向全球认证数据科学家了！这个岗位要井喷……

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小探因为写文章需要，总会在各大科技公司的官网溜达，咦，突然蓝色巨人 IBM 的一则新闻，让小探打起了精神。因为它告诉我，他们准备针对“数据科学家”推出一项全球认证计划！

（截图自 IBM 官方博客）

说到数据科学家（Data Scientist）这个职业，你第一反应会想到什么？是庞大的无处不在的数据？还是严谨的科学家？

事实上，到底什么样的人才可以被定义为“数据科学家”，业界是模糊的。这不，IBM 就希望在新年里先行一步了：

针对“数据科学家”职业，IBM 将推出全球认证计划，为的就是解决两大问题：一，缺人；二，职业定义不够清晰。希望通过清晰、完善的职业认证，让更多的企业招到想要的、符合要求的人才。同时，也让通过认证的求职者，在劳动力市场上更有竞争力！

全美已超15万个职缺，但定义依旧模糊？

尽管当前对“数据科学家”的定义并无统一标准，但维基百科对数据科学倒是有其相关定义的。根据维基百科的说法，数据科学是“一个跨学科领域，使用科学的方法、过程、算法和系统，从各种形式、结构化和非结构化的数据中提取知识和见解。”

早在 2009 年 1 月，Google 首席经济学家 Hal Varian 就曾断言，“能够获取数据 —— 能够理解数据 —— 处理数据，从中提取价值，可视化并传达信息，这将成为未来几十年非常重要的技能……因为现在我们确实拥有基本上是免费和无处不在的数据。”

（截图自IBM中国官网）

IBM 甚至表示，90%的数据是过去两年创造的，数据几乎每隔两年就翻一番……

也就是说，数据科学家应该能够帮助企业在这个数据泛滥的时代，提取更多有效信息。对于该职业的需求迅速增长的一个重要时代背景是：我们身边的数据实在是太！多！了！

在 Glassdoor 2019年新发布的《50份最佳就业》报告（50 best jobs in America）中，“数据科学家”在各个职业中名列最佳工作，职业满意度高，职缺多，且重要的是：薪水还很高。

著名求职网站 Indeed 今年 2 月的最新统计数据透露，全美平均数据科学家的平均年薪为 12 万 7981 美元，像科技巨头如 Facebook 等，薪资则会更高。

（截图自Indded）

尽管有高薪吸引，但是，公司还是招不到人呐！

不像会计师有CFA、CPA这样的专业认证，公司招人的时候可以很容易对候选人进行筛选。数据科学家作为一个只存在仅短短不到10年的新兴职业，尽管在行业内很稀缺，但对于企业来说，在鱼龙混杂的简历中找到真正合适、有实力的求职者，尚且是个难题。

2018 年 8 月 Linkedin 发布的劳动力报告显示，全美有超过 151,000 个数据科学家工作空缺，所有主要城市都出现短缺。其中，纽约、旧金山和洛杉矶出现“急剧”短缺。“数据科学家”的职位自2013年12月以来“飙升了344％”，职缺的速度甚至大于“软件工程师”。

按照官方说法，美国劳工统计局甚至预测，到 2024 年，该领域的工作岗位将增加 11 个百分点。

可见，当前对数据科学家的急缺已经是业界和官方的一个共识，但到底什么才是真正意义上的数据科学家呢？从哪里找这么多符合要求的数据科学家呢？这就是问题所在了。

IBM专业认证：给求职者加分，为企业找到合适人才

很多公司都想聘请数据科学家，但对于数据科学家究竟是什么，其实业界是没有一致意见的。所以 IBM 希望，作为全球第一家公司对数据科学家这个职业提供专业的认证。

IBM 宣布，此次将和中立的技术标准和认证全球联盟 The Open Group 合作，推出“数据科学家认证计划”，为任意规模的组织和个人提供能力实践经验评估和数据科学技能验证。

“随着数据科学家认证的推出，我们迈出了第一步，为个人和组织提供行业范围的专业协议，帮助企业识别顶尖人才，并确保个人有机会展示自己的价值，改善您获得奖励的前景，加快薪水和职业发展，并获得更高的同行认可。” The Open Group 官方表示。

“这也将帮助揭开招聘流程的神秘面纱，进一步提升数据科学领域，为企业带来清晰和自信。”IBM 首席经济学家兼首席分析官（Chief Analytics Officer） Martin Fleming 以及首席数据官（Chief Data Officer） Seth Dobrin 在博客文章中说道。

小探简单理解就是，IBM 这个认证，既是针对人才提出，也是针对雇主的。因为数据科学家的缺乏，当然要帮助顶尖人才脱颖而出，让人才更好地证明自己，更快地实现职业上升。同时，也能够帮助企业，在招聘、运营过程中，更清晰地判断真正优秀的人才。

具体的认证方式是什么呢？小探看到，不需要书面考试，申请者只需要提供书面申请，然后会进行同行访谈、评议（Peer-reviewed），从而证明申请者拥有的一系列的技能和经验。

具体认证计划将分为三个等级：第一级，认证数据科学家（Certified Data Scientist）；第二级，数据科学家专家（Master Certified Data Scientist）；第三级：杰出数据科学家（Distinguished Certified Data Scientist）。显然，级别越高，越厉害。

除了 IBM 之外，随着数据的急剧增加，导致了对云技术熟练的人员需求的相应增加。这也是为什么在 IBM 推出数据科学家认证计划的同时，Google 也推出了 Google Cloud 相关的工程师认证计划，这是对之前 Google 提供数据工程师认证计划在内的补充。

那么，什么样的技能和经验是被行业所认可的呢？拥有怎样的技能才能获得认证呢？

IBM首席分析官 Martin Fleming 解释说：“参与认证的人需要了解一系列相关的主题知识，包括统计学、机器学习、人工智能和商业沟通，以及通过项目展示相关知识的能力。”

没错，小探咨询了硅谷 IT 界黄埔军校来 offer 的老师，他们明确地告诉小探，数据科学领域是需要有项目经验的。来 offer 最新一期人工智能与数据科学强化课提供给学员们的项目，就超过了 8 个工业界数据分析项目！

也就是说，对于刚踏出校门的毕业生而言，数据科学家并非遥不可及。

那么，初学者如何成为一名有“认证光环”的数据科学家？

首先，来 offer 的老师告诉小探，数据科学家通常能够流利地使用一种或多种用于统计分析的编程语言。通过对 10000 条 Data Scientist 岗位招聘信息的分析，Glassdoor 整理出了最受雇主欢迎的技能：分别是Python、SQL、Hadoop、Java、R、SAS、Spark、Matlab、Hive 和 Tableau。

可以说，几乎所有求职者都接受过统计建模和机器学习以及编程方面的培训，“编程能力也是必须的，公司规模越小，对Data Scientist 的编程能力要求越高。”

除了掌握必要的技能，和相关项目经验之外，还有什么是必备的技能吗？

当然，基础知识是必不可少的。来 offer 老师表示，作为一名数据科学家，工作中需要运用大量的统计学、数据库、数据结构等基础知识，从而更好地建立商业模型，为企业提供解决方案。

以上三大必备技能，都会在来 offer 人工智能与数据科学强化课上传授给各位学员们！

除了理论知识课，来Offer还为同学们提供大量的动手实践项目！

项目覆盖大数据深度学习、人工智能、商业分析等多种领域。学员可以根据自己的求职方向，选择自己喜欢的project（数量不限），丰富自己的技能和履历！