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专业解析|淘宝网易云背后的智能推荐机制,都是数据科学的魔力

作者:佚名    来源:互联网    发布时间:2020-03-11 11:41

在淘宝上买了一幅装饰壁画,第二天你再打开淘宝,发现推荐商品里面全是家装类的商品;

由于互联网的普及,网络用户每天使用网络能够产生非常庞大的数据量,网站的每一次点击、刷新、停留时间,都会被存储下来记录在案,

一家公司如果想要从这么庞大的数据流中找出他们的潜在客户以及顾客的消费趋势等信息,就要通过数据科学来进行分析。

比如说,美国20世纪90年代中期最大的零售商Target,在2008年的金融危机后完全输给了竞争对手沃尔玛,但是在2013年,该公司引入了一支优秀的数据分析团队。

他们通过预测客户的行为模式向顾客家里邮寄相关产品的广告,这样就会比一股脑地把所有产品的广告都塞给顾客要更精准,也能带来更大的购买量。

于是奇迹发生了,该公司2013年第三季度的销售额比去年增长了5%以上,而在8月份,线上收入的增长率高达41%——这是该公司有史以来的最高增幅。

再比如说,Facebook的数据分析团队会通过大数据来精准地判断你的喜好,并通过你的喜好预测出一系列你的个人属性数据,譬如对生活的满意度、智力、情绪稳定性、性取向等等。

同样拥有发达的推荐引擎的是今日头条,他们的推荐功能可以依据用户的喜好为其推荐个性化的信息,因此能够在信息过剩、碎片化的时代抓取用户的眼球。

甚至,Google每天会从全球各地收到超过2800份简历,无法光靠HR一双肉眼去把每一份简历都看过来,于是数据科学又起了作用,它可以通过关键词的筛选从几千份简历中把某个岗位最适合的候选人挑出来,大大减少了工作量。

数据使用的多样化促使越来越多的行业和企业开始重视数据科学,于是一门新的学科诞生了,“数据分析师”也在最短的时间内成为了“二十一世纪最热门的职业”。

但在这些大学中数据科学只作为计算机科学或商科的辅修专业,而不是一个独立的学位,并且还有很多学校的数据科学专业是用线上教学的方式开设的。

根据Data Science 的统计数据,美国现有50余所学校开设单独的数据科学(Data Science)专业,

今年5月,美国数据科学人才测评专业机构Correlation One公布了数据科学专业的世界大学排名,本科与硕士前10名的学校如下图所示:

这些学校尽管都开设数据科学专业,但课程设置却不尽相同,有些学校更偏向于统计学而有些学校更偏向于计算机科学,

比如,斯坦福大学数据科学专业的核心课程则是离散数学、概率分析、统计推断导论和数据挖掘;

其实看到上文大家应该就明白了,数据科学(DA)是一门交叉学科,它与计算机科学(CS)和统计学(Statistics)是分不开的。

在美国招聘平台Indeed上搜索数据科学家(Data Scientist)这个岗位,可以看到很少有公司要求求职者的学历必须是数据科学专业,

原因之一就是上文中提到的,目前正经开设数据科学专业的学校数量并不多,原因之二是因为许多其他专业毕业的人才也可以胜任这个职位。

那么数据科学方向的岗位更偏好什么专业呢?这要先从数据科学方向到底包括哪些岗位开始说。

机器学习工程师(Machine Learning Engineer)数据分析师(Data Analyst)数据科学家(Data Scientist)这三种职位的工作内容和难度各不相同。

举个简单的例子,在Indeed上分别搜索数据科学家、机器工程师和数据分析师三个职位,任职要求中所列出的技能是有很大区别的。

对于数据分析师,用人单位一般只会要求一些基础技能,对学历的要求也不高,而数据科学家和机器工程师则各自需要掌握不同方向的专业技能。

数据分析师比较偏向基础工作,类似于数据的提取和简单分析,撰写数据报告等,在分析层面上也没有太高的要求,统计学专业或者学过统计学的其他专业就可以胜任;

机器学习工程师则偏向于技术岗,他们比数据分析师工作的含金量要再上一个层次,可能需要用到专业的建模软件,或者编写一些程序进行数据的清洗、归纳和分析,而根据具体职位要求的不同,机器学习工程师这个岗位更多招聘计算机专业、人工智能专业的毕业生;

数据科学家则是最高难度的岗位,数据分析一定是用来支撑商务决策的,而不同的数据应该如何支撑决策?比如零售业需要用数据来预测购买趋势和客户需求,从而对产品的定价做出调整;而像ebay、淘宝、Amazon这种平台则需要根据数据来调整推荐顺序,这就需要数据科学家不仅需要熟悉各种复杂的分析软件,还需要清楚地知道你所分析的数据是用来做什么的。

因此数据科学家对于应聘者的学历背景要求就更为严格,不光要有编程的知识、统计学的知识,而且还要有商科的思维。

但是,对这个职位心仪的人也不用因此望而却步,不用觉得:那我岂不是要本科学计算机、硕士读商科、博士学统计学才能当数据科学家?

数据科学家需要有这几个方面的知识,但不用太深,譬如编程,数据科学家一定不需要像软件工程师那样,写出能经得起测试的代码;也不用比市场部总监还了解市场,而是只需要有一个全局观,能够利用数据优化产品,为公司带来利润就够了。

根据美国咨询公司麦肯锡发布的报告,数据分析师的人才缺口会在2018年前达到140000-190000,今天,在LinkedIn上搜索“数据分析师”这个岗位,会跳出38,601条结果。

这个行业对于人才有着庞大的需求量,不光是IT行业需要大数据,像是零售业、金融保险业和传统行业也早已开始使用数据分析——正如前文所言,我们生活在一个数据的时代,数据分析的兴起只能是大势所趋。

既然人才缺口大,企业想必就要通过提高报酬的方式吸引人才,那么,数据科学方向的工作能挣多少?

正如上文所说,数据科学方向的工作分为三大工种,既然他们所做的工作如此不一样、门槛如此不一样,那么薪资也是必定有差距的。

虽然几乎所有行业都需要数据科学类人才,但是就像软件工程师一样,大型互联网公司是数据科学类职位的招聘主力,对比其他行业,IT行业的起薪也会更高。

因此互联网公司聚集的加州或高科技产业区西雅图,一定会比其他地区的起薪要高,而根据各地的消费水平不同,起薪也会有差距。

根据Indeed在全国范围内的调查结果,数据科学家这一职位在加州的平均年薪为$144,330,比这一职位的平均年薪高出17%;

他们能够发现问题在哪,能够知道从何处下手去解决,并且还能自己制造工具去解决这个问题。

因此,数据科学类职业的前景比任何其他职业都要好,一个优秀的数据科学家,完全可以进入高级管理层,甚至走得更远。

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