大家好，我是新加入的篱笆老师Hugh，在北美从事DS方向的工作7年了，未来将持续为大家分享ds行业干货。
2023年以来，相信大家都注意到了ChatGPT的火热与普及，其实，这只是AI渗透入我们生活方方面面的前奏。你感知到了吗？AI正在成为guardian（智能交通），AI正在成为healer(智慧医疗）,AI正在成为helper（智能制造），不久的将来，它会为交通，医疗，制造等行业带来颠覆性的体验。那么，这对数据科学行业意味着什么，哪些新的市场需求将会产生？下面，老师将从DS目前的就业情况，行业趋势，岗位需求变化三个方向展开介绍。
从目前的就业情况来看，需要数据科学家的行业包括金融、互联网、医疗保健、零售等。
但不可否认的是，目前DS就业市场竞争呈现逐渐激烈的状态。原因在于：
数据科学的热度和需求大幅增加。一方面，随着大数据时代的到来，越来越多的企业和组织意识到数据的重要性，开始积极招聘数据科学家来帮助分析和利用数据。另一方面，网络上大量对DS相关岗位的宣传与讨论，使得更多人认识到了这个热门、风口职业，想要尝试入局。
近年来，ds相关专业爆发式增长。随便找一个学校都开设有ba，ds，ist，stat，math等专业，会python，sql，r等基础技能的毕业生并不是稀缺人才。事实上，数据科学岗位对于ng不友好，比起ng，公司更需要senior level的数据科学家来带领团队。
ds方向行业壁垒相较于其他热门职业不明显。有许多从事软件开发，机器学习，金融统计的小伙伴随时可能转行来参与DS竞争，在DS领域，有较强的数学统计和编码能力往往能够脱颖而出。
因此，在AI发展的关键时期，了解DS行业可能的变化与发展趋势，对有志于DS岗位的大家来说无疑是有益的。下面为同学们推荐几个赛道。
智能交通逐步发展，AI成为guardian。ds岗位将会在道路数据统计分析，交通模型与优化，智能交通系统设计等方面迎来新的机遇。
具体说来，智能交通系统将大量生成交通数据，如交通流量、车辆位置、路况等。数据科学家可以利用交通数据建立模型，研究交通流动规律，提出优化方案，改善交通拥堵和效率问题。通过数据分析和建模，可以减少交通事故和提高交通运输效率。开始尝试智能交通的公司有Waymo（谷歌旗下的自动驾驶技术公司），Tesla，Uber等。
智慧医疗逐步发展，AI成为healer。ds岗位将会在医疗图像分析，健康监测和预测，个性化医疗等方面将开拓新的可能。
具体说来，智慧医疗系统可以提供大量的医学影像数据，如CT、MRI等。数据科学家可以利用机器学习和图像识别算法，进行医学图像分析，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高医疗诊断的准确性和效率。相关公司有IBM Watson Health（利用人工智能和认知计算技术来改进医疗保健领域），Google Health，Tencent医疗等。
智能制造逐步发展，AI成为helper。ds将会在实时分析处理数据，制造过程优化，新技术的应用等环节开启新的挑战。
具体说来，智能制造业强调实时监测和实时决策，数据科学家将有机会开发实时数据分析和预测模型，以支持及时的决策和调整生产。智能制造业的发展将为数据科学家提供机会来分析和优化制造过程，通过数据分析和预测模型提高生产效率、降低成本和提升质量。相关公司有Siemens（提供智能工厂解决方案，帮助制造业实现数字化转型和智能化生产），General Electric通用电气（全球能源和工业解决方案提供商）。
具体公司对于数据科学的岗位需求正在发生什么样的变化呢？
说一个现在也非常热门的公司nvida英伟达， 我也曾在两年前参加过他们的数据科学岗位面试。
AI技术的核心是机器学习和深度学习，因此英伟达会要求面试者对机器学习和深度学习算法有很深的理解和应用能力。例如他们会要求你现场推导logistic regresiion gamma function 并且能回答出来 multiclass classification (多类别分类）的loss function 等等。
随着AI技术在各个行业的广泛应用，英伟达也更加注重面试者对业务的理解和 解决方案能力提出，以便能够将AI技术应用到实际业务场景中。例如我面试了nvida cloud gaming analytics (云游戏分析）资深数据科学家 岗位 他们要求能提供一个end to end 解决方案去侦测游戏中作弊玩家等。
今天老师的分享就到这里，希望能给ds方向的职场新人和同学们提供帮助。关于ds你还有什么想要了解的问题？欢迎留言，我们下期见!
