我觉得，在全球范围内，对具有图像分析、文本分析和数字数据分析专业知识的数据科学家的需求将非常大。自动驾驶汽车、视觉检查、文档处理、娱乐业等许多任务都需要图像分析和计算机视觉。所有企业都需要文本分析和 NLP 来处理他们拥有的大量文本数据。BFSI、医疗保健、制造业，随便什么都需要 NLP 专家。传统数字数据需要处理过大量特征和不同数据集的 ML 专家。同样，几乎所有行业都有这样的数据。
据说，6 家企业中有 5 家没有充分 阿尔巴尼亚电报数据 利用其拥有的数据。那些充分利用数据的企业如今处于领先地位。数据科学的趋势将在未来 5 年内轻松延续。
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全栈数据科学家：0 3
数据科学家要想被聘用，就必须是“全栈”人才。这意味着他们应该了解机器学习、深度学习、R/Python/SAS/Scala 编码、大数据项目 (PySpark)，以及机器学习模型的生产化。他们应该了解云 (AWS / Azure/ GCP)，并接触过 Docker 和 Kubernetes
应届毕业生需要具备技能和项目。对于没有经验的数据科学家来说，要想获得面试机会，他们应该具备技能——R/Python/PySpark 技术等工具——机器学习和深度学习以及实习、教育或私人教育、实习、kaggle 以及 Github 中的项目。此外，他们还应该参与 Stack Overflow，而不仅仅是阅读。
数据科学家需要做好为客户提供咨询的准备。数据科学家仅仅了解工具、技术和应用程序是不够的。他们应该知道如何解决特定的业务问题，以倾听咨询的态度与客户接触，并为进一步的项目构建用例
数据科学招聘趋势在世界各地带来了大量机会，这一切都归功于技术和数据导向决策的日益普及。公司期待聘用能够理解和分析数据的专业人士。
既然您现在已经了解了数据科学招聘趋势，那么现在是时候充分利用它并提升您作为数据科学家的职业生涯了。
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