數據科學是現在最熱門的領域之一。據谷歌，術語“數據科學”一詞的搜索量在過去3年內增加了300％以上。如果你在這個階段問“為什麼”，祝賀！您清除了數據科學的基本要求之一，即在所有時間保持好奇並繼續挖掘，直到你理解為什麼發生一些事情。
這裡是一些原因人們對數據科學感到興奮，為什麼越來越多的人在多個行業被破壞的時候為數據科學進行數據科學。
4數據科學職業趨勢求職者需要了解
數據科學是指提取信息的科學來自數據。但是，為什麼會引起如此多的關注？當您看看廣泛的基本趨勢時，有四種潛在的趨勢推動了數據科學的增長。
讓我們快速查看這4個趨勢：
趨勢1：本宇宙中產生的數據量呈指數級增長
到行業估計，到2020年將在互聯網上接近500億連接設備。這些傳感器包括智能手錶，虛擬助手，中央電視台，筆記本電腦，智能手機等。 每個該設備正在生成可用於提取有意義的業務信息的數據。在過去24個月內生成了該宇宙中存在的超過90％的數據。
<強大的>趨勢2：存儲數據的成本繼續下降
從20世紀80年代開始，將1GB數據存儲為0.5百萬美元的成本。今天，這種成本將是幾美分，它繼續下降！因此，這些傳感器產生的所有數據都可以以非常低的成本存儲。
趨勢3：計算成本繼續下跌
所以您不僅生成更多數據-您還可以存儲它，然後運行計算。具有更快的芯片包裝越來越多的晶體管，我們可以在一個時代，我們可以在幾十年後運行甚至最好的科學家們難以想像的計算。
趨勢4：雲計算使得計算的大眾民主化
幾年後，如果您不得不設置數據科學練習-您必須購買自己的服務器。您需要提前提前投資。此外，隨著數據量增加，您需要越來越多的計算。因此，最終每隔幾個月/年度購買新服務器。
這四個趨勢基本上是推動數據科學和機器學習的增長的基本力量。他們正在擾亂多個行業，強迫人們思考新的商業模式。這就是為什麼今天各行業的數據科學專業人員有如此多的需求。
所以，如果您是對數學，統計或計算機科學的興趣，數據科學在當前情景中成為一個明顯的選擇。這個行業將僅在未來10年內增長，如果不是更多的話。
行業研究目前顯示了超過50,000個不合適的數據科學工作！
如何進入數據科學？
盡快開始學習數據科學和編程。您所在的域名或您過去的經驗是什麼並不重要。只要你有良好的量技能，愛情解決問題並有很多好奇心-你有一個很好的數據科學角色。首先學習Python，統計和線性代數的基礎知識。一旦完成了-您可以繼續使用學習數據科學算法和流程。
應用，應用，申請！數據科學實際上是一種應用科學，以及有什麼更符合您的索賠的方法，而不是顯示一些應用程序。您不僅了解如何使用這些工具和技術解決問題，而且還將您的簡歷與所有想要進行數據科學的人區分開來，但不會在方向上投入努力。
參加幾個哈克薩斯頓和數據科學競賽。您還可以在您興趣的區域中拾取開放數據集，以創建項目並解決問題。
參與數據科學社區並查找導師，與數據科學專業人員進行互動通過聚會，網絡研討會，鬆弛頻道並找到一些導師，以指導您的職業生涯。
-ByKunalJain，CEO＆創始人，AnalyticsVidhya
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