大数据职场火爆，但数据科学家叫好不叫座(附大数据学习线路图)

专业招聘网站Indeed.com最近公布的数据显示，雇主们发布“数据科学家”职位招聘的数量正在锐减，但与“数据科学”相关的职位招聘数量在快速增长。（下图）

在企业发布的数据科学家招聘说明的职位描述中，混杂了SQL、Hadoop、统计、机器学习、编程等多种技能，而这些要求的参考依据通常都是在大数据社区们流行的，很炫但不切实际的一些说法，因为能够同时掌握如此多的数据科学知识和技能（下图）的超级人才凤毛麟角，这也导致数据科学家成了江湖中的传说，身价暴涨但一将难求，让许多追求数据科学人才的企业望洋兴叹望梅止渴。

IBM Watson执行架构师Swami Chandrasekaran绘制的数据科学技能地图

那么到底数据科学家应当具备哪些技能呢，在“Facebook数据科学家需具备的六大技能”一文中Facebook对数据科学家的定义和要求可做参考。

其实，正如我们在“成功大数据团队的三驾马车”一文所言，很多时候企业并不需要一个全知全能的数据科学家，他们需要不同大数据分析领域的专才组成团队，而数据科学家这个职务抬头会吓跑绝大多数的应聘者。

事实上那些真正的数据科学家，如果有的话，不是去了大型互联网公司拿高薪加股权，就是加入了创业团队，对于那些需要招募数据分析人才的企业来说，是时候重新修改一下你们的大数据人才招聘说明了。