Working With BigData, 大数据时代，年薪百万的数据科学工作者日常与技能
数据科学工作者的日常任务都围绕着数据展开，花了大量时间收集数据、查看数据、塑造数据。
数据科学工作日常：
爬取数据、清洗处理数据、分析数据、多种数据处理工具使用，包括R、Tableau、Python、Matlab、Hive、Impala、PySpark、Excel、Hadoop、SQL和/或SAS、开发和测试新算法、简化数据问题、创建算法和数据模型以预测结果、使用机器学习技术来提高数据或产品的质量、数据可视化、数据分析报告、结果的理论分析与证明。
重要的是要记住，尽管数据科学家正在研究数据和数字，但其背后的原因是由业务需求驱动的。
数据科学家的收入：
Glassdoor[1]的数据显示，截至2022年4月，一名数据科学家在美国的平均工资为122499美元。
美国劳工统计局表示，从2020年到2030年，对数据专业人员的需求很高，数据科学家和数学科学职业预计将增长31%，统计学家将增长33%[2，3]。这比所有工作岗位8%的平均增长率要快得多。
据《日本经济新闻》网站3月27日报道，日本高端信息技术（IT）人才的薪酬上涨乏力，在亚洲进一步处于劣势。日本与中国的“数据科学家”职位的薪资差距在2019年是30%左右，而现在已经扩大到70%。
英国大型人力资源服务供应商瀚纳仕3月20日发布了2022年亚洲五个主要国家和地区的薪酬调查结果。从事分析大数据等工作的“数据科学家”的最高年薪在中国为2350万日元（约合123万元人民币），在日本为1400万日元， 中国比日本高出950万日元（接近70%），而2019年高出约400万日元（约30%）。
高需求与大数据的兴起及其对企业和其他组织日益重要有关。
数据科学家的技能：
1、编程语言：数据科学家可能会花时间使用编程语言对大块数据进行排序、分析和管理。数据科学的流行编程语言包括：python，R，SQL，SAS
2、数据可视化：能够创建图表是成为数据科学家的重要组成部分。
3、机器学习：将机器学习和深度学习融入你作为数据科学家的工作中，意味着不断提高你收集的数据的质量，并有可能预测未来数据集的结果。
4、大数据：一些雇主可能希望看到你对大数据有一定的熟悉程度。一些用于处理大数据的软件框架包括Hadoop和Apache Spark。
5、沟通与交流：如果最出色的数据科学家不能很好地沟通他们的发现，他们将无法影响任何变化。口头和书面交流想法和结果的能力是数据科学家经常寻求的技能。
1. Glassdoor. "Data Scientist, Accessed April 17, 2022.
2. US Bureau of Labor Statistics. "Occupational Outlook Handbook: Data for Occupations Not Covered in Detail, Accessed April 17, 2022.
3. US Bureau of Labor Statistics. "Occupational Outlook Handbook: Mathematicians and Statisticians, . Accessed April 17, 2022.
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