关于数据科学的25个有趣事实

数据科学趣闻

提到数据，您或许会想到代码与数字。但数据科学也能用来做一些真正令人惊叹的事情，您甚至可以用下面这些来玩“两真一假”的游戏。事实上，Instagram 上的 DataCamp 就曾经这样玩过一周！

1. 一个由 AI 生成的文本预测模型被训练来写一部哈利·波特小说。
2. 使用数据可视化影响公共政策的最早案例，源于为英国士兵争取更好的卫生条件。
3. 波士顿的 Wyss 研究所正在开发由 AI 驱动的机器蜜蜂，用于农作物授粉、气候监测和安防等用途。
4. 芝加哥市使用 R 预测哪些餐馆在卫生检查中更可能违规，基于上次检查时间、附近卫生投诉数量以及被检查设施类型等因素。通过优先审查这些场所，平均可提前一周发现违规者。
5. 一款由 AI 驱动的软件被创建用来预测奥斯卡结果，准确率达90%。
6. 许多企业大量使用 Python，但 Dropbox 在 2008 年创业时几乎是完全基于该编程语言构建的。Python 对 Dropbox 如此重要，以至于 2013 年他们说服了 Python 之父 Guido van Rossum 加入团队。他同意了，但前提是不会被安排管理或领导岗位。

关于数据科学应用的事实

随着数据改变世界，企业也意识到它是一股不容小觑的力量。

1. 从时间起点到 2003 年，谷歌共创建了 5 个艾字节（exabyte）的数据。到 2010 年，这样规模的数据每两天就会被创建一次；到 2021 年，则每 40 分钟就会被创建一次。
2. 地球上每一粒沙子，大约对应 400,000 字节的数据。
3. 根据 麦肯锡的数据，使用客户分析的公司在获客方面击败竞争对手的可能性高出 23 倍（在留存方面高出 9 倍）。

1. 企业在 2020 年分配给营销分析的营销预算增加了198%。
2. 2019 年的报告显示，只有27% 的组织能够充分利用数据生成可操作的洞见，而不断扩大的数据技能缺口是主要原因。
3. 组织的70%数字化转型举措未能实现既定目标。DataCamp for Business 正是在此处大显身手！

关于数据科学职业的事实

综上所述，数据科学与分析为何炙手可热就不难理解了。掌握这些技能的人拥有光明的职业前景，并可在多种岗位中做出选择。

1. 根据世界经济论坛 2021 年的一份报告，数据科学被认定为缺口最大的技能。
2. 在 2020 年，数据科学职位发布数量与求职者数量之比达到3 比 1。
3. 据美国劳工统计局数据，数据科学家的平均薪资为 100,000 美元，分析师为 70,000 美元。
4. 许多数据科学家岗位只要求拥有定量学科的学位。如果您具备以下领域的学位，您或许已经符合这些岗位的要求：

1. 英国国家医疗服务体系（NHS）估计，到 2040 年，其90%的员工需要具备数据素养。
2. SQL 和 Python 在专业开发者中分别是第三和第四大最受欢迎的技术。
3. 数据科学家 80% 的时间都花在整理数据上。
4. 高效的数据叙事是数据科学家可以学习的最有力的技能之一。
5. 自 2010 年以来，数据分析师的数量已增长了两倍多。

数据科学培训与教育的事实

1. 据 Discover Data Science 称，五年前数据科学学士学位课程几乎不存在。如今美国已有 50 多所高校开设了此类课程。
2. 2015 年，英国对在校学生及其家长的调查发现，大多数人更愿意学习 Python 而非外语。
3. 63% 的公司使用在线学习来培训员工新技能并强化现有技能。
4. 如今，数据科学驱动了大型公司在 Adwords、Facebook 和 Amazon 上 90% 以上的数字营销竞价。诸如 NeuralEdge（Adwords）和 Adverio（Amazon Ads）等代理机构使用数据科学来计算最优广告出价。
5. 99% 的组织正在积极投资数据转型举措。

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