现在怎么这么惨了，数据科学家不值钱了？

[J.X]

不知道这个打算怎么个找人套路

 

[Musers]

DS从PS的数据来看，一般工资比SE低一些的，数据分析虽然高大上，但好像没有直接产出经济效益。

 

[J.X]

我觉得数据分析是优化管理，做出最优决策的法宝，显然是跟直接生产挂钩的。平时的工作就是埋着头糊火柴盒，只有手里的那点工作在眼里，数据分析才是提高生产力的重要工具，要不然就不会这么流行了

 

[Musers]

数据分析也需要有高质量的数据才行啊，感觉一般中小公司都没有鸟这块，普通的大公司数据收集方面也做得一般

 

[fieldmarshal]

................

 

[bigeye]

数据分析也需要有高质量的数据才行啊，感觉一般中小公司都没有鸟这块，普通的大公司数据收集方面也做得一般

数据提纯是数据分析很重要的一块啊，不是所有数据拿来都可以直接用的

 

[chris_cc]

$20 - $23，我只能说呵呵。

说个特例，弯曲某独角兽公司DS职位，base $180K，6000 rsu，$100~/share。。。。。

不是DS不值钱，是qualified DS太少。

 

[chris_cc]

数据说话。

米帝总体来看DS比精算收入略高，但精算的bonus会比DS多一点，这个也合乎情理。

即使是金融行业中心的纽约，精算收入也比DS要低。

任何地区的精算和湾区的DS比收入的话都是完败。

长远来看，精算的稳定性和成长空间，就目前的状况，要比DS更好。但是，DS界正在发生的变化是几十年一遇的。几乎可以确定二十年后数据科学和人工智能仍然还会当红，但是精算这个职业还能剩多少就呵呵了。

anyway，“工资不到精算一半”这种说法极其业余。

就是这个价啊
正常啊
西方就是这个德行
其实数据分析 比精算还复杂
但是工资不到精算的一半
原因就是精算要考试 很难的考试
但是和实际工作基本无关的狗屁扯蛋考试
医生律师会计都是一样忽悠扯淡
西方人虚伪 就在于此 装模作样 你懂的
在西方 越能装蒜越牛比
最扯淡的 可以一步到位做总统
老老实实辛苦做工的最可怜
最典型的 医生这个职业99%(不是100%啊,别抬杠)都是忽悠 没啥技能的 或者说那个技能任何人一个月绝对学会 其余的你就忽悠装蒜吧

其实想想国内也是一样
啥鸡吧博士啊硕士啊 就是多浪费一些纸张和青春罢了 绝大部分是庸才！什么他妈清华北大忽悠吧 绝大部分毕业生狗屁不通的
因为老师就是狗屁不通的大忽悠
不能说一点都不通 3分成绩7分牛比吧
放之四海而阶准

 

[J.X]

主要还是美国这个行业发达，大家稍微充充电，会点python, r, sql就可以进入这个行业了。要知道涨水平就主要靠实干，光自己学习要多少光年了。估计那个招聘也是抄的，要那个水平估计美国好多正儿八经的在职都没有那个会那么多的。我看mitbbs数据科学版，好多就会点sql, python就开了数据科学生涯的，本来会这些也够了，关键是水平估计好多就是入门级别，关键是人家当地有这个产业啊，只要干几年大项目，个个都已数据科学家和资深数据分析自称了。不行了，最近我也开始学R了， 它的ggplot2画图真的还是很厉害的，关键是可以随心所欲，批量处理，提高一下处理工程数据的格调，还是不错的，有高手可以介绍一下怎么结合一下R超强的数据分析和视图能力和工程数据的结合产生出火花的例子，当然大部人是用来分析商业数据的，但是我是工程，希望工程的分析上点档次，呵呵

 

[J.X]

补充一点，我这里说的数据科学不是严格意义上搞算法的，是用的广义的定义，大部分工作还是涉及怎么收集，处理和可视化数据

 

[chris_cc]

补充一点，我这里说的数据科学不是严格意义上搞算法的，是用的广义的定义，大部分工作还是涉及怎么收集，处理和可视化数据

这些是数据工程师的话。

 

[J.X]

我觉得很多地方title都是乱给的，据很多ds介绍他们的工作内容大部分也是数据工程师的活，哪有那么多算法需要设计

 

[J.X]

从华人上面转的，美国市场就是好啊

想找FB data scientist工作的jms 可以给大家refer
估计想找data scientist工作的姐妹们不少，可以帮大家提供Facebook DS的refer。说是DS，但其实是product analytics, 围绕product的data analyst。。职位叫data scientist, analytics。当然也有core data scientist。一般都是general hire，但是如果你在facebook的网站看到pre-allocated到某些组的职位也是可能的。地点在总部menlo park， seattle， new york 和london。 https://www.facebook.com/careers

一般来说，new grads只在每年的一段时间招，很快就招满了，有工作经验的(at least 1 year) 全年都在招。现在招人很凶，给的level比以前高不少，是进来的好时机。如果你在半年内面过被拒的也可以试试，一般来说是有冷冻期的，但是现在放宽了很多。有经验的内推，一般都给电面。当然，简历不能太差，学校也ok的。

有兴趣的可以站内我或者留下你的邮箱，然后把简历和job的link发到我邮箱。

补充一点skills吧。SQL要很熟练，Python or R最好会一个，然后面试前好好用用Facebook。要求有product sense。对之前的工作背景不是很care。

以前考，这两年面试完全没有算法题了。hadoop这些也不会问

 

[J.X]

看见没有，连facebook招的data scientist都不考算法和Hadoop。现在数据科学就是定义这样了，看来还是分析的市场大啊

 

[chris_cc]

FB的DS有两种，一种就是上面说的product analytics DS，被业内戏称为“唱唱跳跳型”的DS；另外一种DS的title是 Research Scientist/Research Engineer，代表人物是最好的深度学习框架之一Caffe的作者贾扬清和仅次于AlphaGo的围棋人工智能黑暗森林的作者田渊栋，这才是真正的Hardcore Data Scientists。

Hadoop不考是真的，但原因不是FB不用Hadoop，恰恰相反，FB作为拥有有世界上最大的Hadoop集群之一的公司以及Hive的发源地，FB内部对Hadoop的应用已经非常成熟，基本上DS/DE绝大部分时候不需要直接和Hadoop底层细节打交道而只需要在Hive/Presto上写SQL，并用基于Python的调度框架（Swarm）来schedule job就好。所以他们可以把工作重心从技术上适当的迁移到业务影响上，这也是为什么他们对DS更看重business sense和product sense而不是特别在乎technical skills的原因。嗯，这里说的“不在乎”其实相对其它公司已经是相当在乎了。白板代码是必须的，算法题虽然不像SDE要求那么高但是leetcode中等难度还是需要的。另外FB家对A/B testing要求也比较高，这是传统DA的一块短板吧。面试的内容深度，广度和强度都还是很挑战的，感觉他们找的是真正能解决问题的人才而不是简单的答题机器。

从华人上面转的，美国市场就是好啊

想找FB data scientist工作的jms 可以给大家refer
估计想找data scientist工作的姐妹们不少，可以帮大家提供Facebook DS的refer。说是DS，但其实是product analytics, 围绕product的data analyst。。职位叫data scientist, analytics。当然也有core data scientist。一般都是general hire，但是如果你在facebook的网站看到pre-allocated到某些组的职位也是可能的。地点在总部menlo park， seattle， new york 和london。 https://www.facebook.com/careers

一般来说，new grads只在每年的一段时间招，很快就招满了，有工作经验的(at least 1 year) 全年都在招。现在招人很凶，给的level比以前高不少，是进来的好时机。如果你在半年内面过被拒的也可以试试，一般来说是有冷冻期的，但是现在放宽了很多。有经验的内推，一般都给电面。当然，简历不能太差，学校也ok的。

有兴趣的可以站内我或者留下你的邮箱，然后把简历和job的link发到我邮箱。

补充一点skills吧。SQL要很熟练，Python or R最好会一个，然后面试前好好用用Facebook。要求有product sense。对之前的工作背景不是很care。

以前考，这两年面试完全没有算法题了。hadoop这些也不会问

看见没有，连facebook招的data scientist都不考算法和Hadoop。现在数据科学就是定义这样了，看来还是分析的市场大啊

 

[J.X]

我就是谈所谓的那个data science的title。我开始发的的那个data scientist的工作描述给20块钱一个小时，是不是秒杀这个facebook的工作描述。华人上面一帮转行的都在投类似的职位，所以说真不要把这个title看的都神奇。除了少数机构严格对待，很多大公司都在随便给这些title了

 

[chris_cc]

那个posting完全瞎扯，不用在意。