这个时代正在奖励学Data Science的人

2005年，人类产生的数据总量约为130 Exabytes(1EB=1024PB=2^60字节）

预计2020年，人类产生的数据总量将会变成40900 Exabytes。

为了更好地展现数据变化，我们不妨画一张图。

       

我们发现，过去的15年间，数据总量呈指数增长，然而计算能力（蓝色线）、Data Scientists人员的增长速度却远远慢于数据的增长。

网上有这样一句话“数据是爆炸了，信息却很贫乏”，其实很好地反映了现状。

数据经过处理之后，才能变成有知识、能够有意义和价值的信息。数据没有好坏之分，同一批数据，从不同的角度分析的话，其实能够得出的结论都不一样。

由此看来，这个时代的确需要更多Data Scientists，而Data Science火得一塌糊涂自然也在情理之中了。

Data Science是北美大学里最热门的专业

Data Scientist是硅谷炙手可热的招聘岗位

即使不懂大数据、云计算、人工智能、算法、机器学习，这些名词之间的区别，也不妨碍这些内容成为人们茶余饭后的谈资。

facebook信息泄露可能会影响美国大选；

订机票和订酒店一不小心就被大数据杀熟；

头条和淘宝得推荐策略到底有多厉害；

阿尔法狗战胜人类顶级棋手；

人工智能未来将取代很多人的工作......

只是现在大家还没办法一直就某个话题聊下去，有限的谈资只能带来浅尝辄止的讨论.聊得越深，就越容易暴露自己学识浅薄。爱因斯坦说，我们知道越多，我们所知道的无知也就越多。

我们知道Data Science，但不知道Python、ANACONDA、Tableau、pandas、SQL的用途；

我们知道Data Scientists，但不知道Data Analyst、Data modeler、Business Analyst如何协作；

我们知道Data Science能和许多领域交叉，但不知道如何找到问题，更别说如何解决问题了。

即使无知，但我们仍然热情不减。

因为，我们看到了：

这个时代正在奖励学Data Science的人。

微软、亚马逊、谷歌这样的互联网巨头都在高薪招Data Science相关人员，即使在所谓的寒冬，招聘需求仍然逆势上扬。Data Science专业学生走出名校就能拿到大几十万甚至上百万的年薪。非CS专业的人也开始学习Python、SQL，主动拥抱变化。

如果你对Data Science的兴趣不满足于一知半解，

欢迎来听UCB的CS大神在线分享——《走进数据科学和大数据分析》，加入微信群免费报名。

本次嘉宾

Dr. Marshall

美国加州大学伯克利分校研究生导师

美国加州大学伯克利分校全额奖学金博士

劳伦斯伯克利国家实验室研究员

累计发表学术论文10篇，国家专利一项，国家软件著作权6项

本次分享内容包括但不限于：

• 怎样理解Data Science、Big Data Analysis？

• Data Science的应用场景和相关学科介绍

• DS从业者技能树、互联网公司DS热门岗位介绍

• 如果你想做DS，你应该了解哪些东西？

• 关于DS、BA的区别、Visualisation（数据可视化）、Data mining（数据挖掘）、Neurocomputing（神经网络计算）、Machine learning（机器学习）答疑

适合谁听？

想要了解Data Science、Big Data Analysis的同学

打算留学、正在择校考虑CS专业的同学

正在学习Data Science新知识的同学

不适合经验丰富的Data Science从业者

分享时间

美西时间3月19日21时

北京时间3月20日12时

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备注【DS占座】

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