機器人與資料分析，將取代原本需要累積多年的專業(yè)判斷，各行各業(yè)都離不開數(shù)據(jù)，在全面數(shù)據(jù)化的時代，究竟資料探勘人才會有多搶手?
麥肯錫預(yù)估，2018 年前，光是美國資料分析人才供需會出現(xiàn) 50-60% 的缺口，目前航天航空、保險、醫(yī)藥、金融就已經(jīng)出現(xiàn)求才若渴的現(xiàn)象。
另外一家顧問公司 Accenture 調(diào)查客戶的大數(shù)據(jù)策略，超過 90% 的企業(yè)表示計劃招募更多資料科學(xué)專家，但是 41% 企業(yè)表示找不到合適人才。
西班牙外換銀行 (BBVA) 有一個 20 人的資料探勘團隊，大部分都有博士或后博士研究的學(xué)術(shù)背景，專業(yè)遍布納米、物理、數(shù)學(xué)、機器人領(lǐng)域，能夠從非結(jié)構(gòu)性的大量資料中找到答案。
非結(jié)構(gòu)性資料是指 email、影像、照片、社交媒體、與其他使用者產(chǎn)生的內(nèi)容。資料科學(xué)家撰寫演算法，從這些大量訊息中產(chǎn)生見解。但資料科學(xué)家很稀有。
如線上房地產(chǎn)公司 Zillow 經(jīng)濟學(xué)家所言，“你可以找到統(tǒng)計學(xué)背景的開發(fā)人員，一流的研究人才，以及解決問題的專家，但很難找到具有這些專長于一身的人。”
麻省理工學(xué)院準(zhǔn)備成立資料科學(xué)研究所，該中心將于 2016 年開始招生。維吉尼亞大學(xué)與斯坦福去年開始提供碩士學(xué)位。
英國華威大學(xué)去年成立三年期的資料科學(xué)學(xué)程，該計劃主持人 David Firth 表示，許多大企業(yè)都跟他抱怨找不到人才，他說，“金融業(yè)最缺，其他還包括大型保險業(yè)、線上零售業(yè)、高科技新創(chuàng)公司，政府機構(gòu)，都有非常大量的資料探勘人才需求。”
斯坦福大學(xué)電腦與機械學(xué)院教授 Margot Gerritsen 表示，許多學(xué)生還沒畢業(yè)就被企業(yè)挖走，給的薪水比教授還多，剛進去年薪就高達 20 萬美元。就連暑期實習(xí)生，月薪也有 6,000-10,000 美元之間，還外加許多福利，如免費供餐、免費健身房會員、宿舍等。
另外一份最新公布的美國 2014 年大學(xué)畢業(yè)生薪水調(diào)查，平均起薪是 48,190 美元，其中工程學(xué) (engineering) 起薪最高，達 62,194 美元，其次為電腦科學(xué) (computer science) 與工程技術(shù) (engineering technology)。工程技術(shù)就業(yè)率達八成最高，電腦科學(xué)有七成已就業(yè)，工程學(xué)為六成，整體平均就業(yè)率為 55%。
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