高考志愿季|如何从选专业开始 科学规划走上大数据之路
导语
随着全国各省高考分数线的公布，考生和家长也投入到了报考志愿的战争中。高薪、市场需求居高不下的数据科学家正在成为众多年轻人的理想职业。那么想要进入大数据领域并成为佼佼者，如何从高考选专业开始科学规划？
大数据文摘联合数据派（datapi）策划了本期专题，针对“数据科学家”的专业成长路径，采访了清华大学徐葳教授、阿里数据专家刘智勇、哥伦比亚大学数据科学在读硕士王昱森，希望他们从各自不同的角度，给想要走上大数据这条路的年轻人选择专业提供一些参考。
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数据分析师：市场需求增长,五成年薪在50万以上
2015年12月，大数据文摘联合猎聘网发布《猎聘：分析70万在线职位后，告诉你数据分析师前景》（后台回复“数据分析师”查看报告原文），分析猎聘网上相关数据，总结出了数据分析师职位的发展特点以及未来发展方向。
从报告中可以看出，2015年数据分析师职位需求呈现“井喷式”增长，占所有职位数的比例也得到持续攀升。此外，无论是初级还是高级岗位，企业都愿意为分析师提供高于行业平均水平的薪酬，五成以上数据分析师年薪在50万以上。
而数据分析师从业者的专业背景中，计算机、统计、数学、信息管理等专业的占比相对较高，但其他专业也不少。
所以从数据来看，想要走上数据分析行业，首选专业是计算机、统计、数学、信息管理。当然，只要培养相应技能，其他专业也有机会成为数据分析师。
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如何从选专业开始科学规划走上大数据之路
除了相关数据分析给出的科学路径，大数据文摘还针对大数据行业的专业背景分析、职业技能要求，对国内外行业内人士进行采访，给出“大数据”相关方向的专业解读。
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清华大学数据科学院徐葳： 跨学科的交流和团队沟通能力是关键
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徐葳，清华大学交叉信息研究院助理教授，助理院长，数据科学研究院管理委员会委员，教育部在线教育研究中心国际合作总监。研究方向是分布式系统和机器学习。美国加州大学伯克利分校计算机硕士、博士，宾夕法尼亚大学计算机学士（在清华计算机系本科学习两年）。2013年入选“青年千人计划”，曾获得谷歌、微软、IBM的教授科研奖。回国前曾是谷歌码农，负责基础架构研发。
大数据文摘: 怎样定义国内大数据人才？我们现在最缺少哪类大数据人才？清华等高等学府又怎样培养这样的人才？
徐葳： 大数据人才分若干种，我们认为具有大数据战略思维的管理者可能是最欠缺的，这种思维不等于他每天说大数据这几个字，他要知道大数据对于他自身企业意味着什么，怎么用好大数据。我觉得这个不是学校能培养的人，这样的人需要在工作中成长出来。作为学校来说，我们只是希望培养具有数据思维和能力的，具有跨学科协作能力的学生，这样的学生通过5-10年的实际工作，才有可能成长为一个成功的领导者。
大数据文摘：刚入学需要选专业的同学很多都有这样的疑问：选择专业到底是应该从兴趣出发还是从发展前景出发？您有哪些建议给他们？
徐葳：我是个理想主义者，我以前会说“显然应该从兴趣出发”。但是我现在也看到了现实的残酷、生活的艰辛，所以我现在的建议是，“在你确保能养活需要你养活的人的前提下，应该去追求自己的兴趣。”
另一个建议是，什么叫做“发展前景”。这个东西是对未来的一个预测。与之相关的 一个问题是，你能预测得准么？大数据就一定好么？学医学生物就一定差么？这个目前是这样的，但是你好几年之后毕业，是否还是这样的市场呢？我觉得这个事情要发展的看。如果看不准，还是找个不会特别差，但是自己喜欢且擅长的比较好。
大数据文摘：您曾经在伯克利学习过，在美国待过12个年头，您怎么看待国内外高校在数据科学研究和课程设置方面的异同？
徐葳：不仅是大数据领域，我感觉美国学校的课程课业负担更重，意思是作业和课程项目更多，学生每周花费的时间也更多。我认为这是学会大数据这一领域的知识和技能所必不可少的。再有美国课上团队合作的项目特别多，虽然可能会因为抱大腿的问题导致评分不公平，但是团队协作无论如何在课上还是应该训练的。
大数据文摘：对于将来希望成为数据分析师的同学，您对他们选择专业以及之后的学业发展路径有何建议？
徐葳：跨学科的交流和团队沟通能力是关键。世界上并不缺做模型的，做统计的，写程序的，缺的是这些人还能够跟不同领域的人（尤其是非理工科，包括生物医学类我们也先假装他们是非理工科）交流与合作的人。我觉得未来的数据分析师可以植根于几个行业，必须得成为几个行业的的专家（意思是，哪怕失去了数据分析的能力，也是这个行业的专家）。另一条路，也是可行的，就是做个真正的技术大牛，且具备快速学习的能力，能够理解各种行业的比较粗浅的知识，能够为各种行业提供深层次的技术方案的支持。后者可能比较适合学计算机类的同学来尝试。
大数据文摘：您在谷歌这样的顶级互联网企业和清华这样的知名学府都曾供职过，您认为目前大数据行业的学术研究和业界需求有脱节吗？
徐葳：这个还是非常脱节的。主要是思维方式不同，比较符合我们常用的锤子和钉子的比喻。业界（当然谷歌这样技术密集的公司例外）是看着钉子找不到锤子：很多公司有数据，但是也不知道干啥用，更不知道怎么用。学术界的人则是研发了太多的方法，但是想不到实际的问题，基本是拿着一个锤子看着哪儿都像钉子都要去敲（搞不好就敲到谁的头上，反而让人反感了）。但是我们把两边的人放在一起就能解决这个问题了么？我觉得解决不了 — 主要是双方的动机、时间安排、工作方法以及评价体系都不同。两者需要长期的磨合。
另外，从好的方面来讲，一些有用的大数据科研成果转化比较快，目前很多大数据公司都是科研人员直接基于研究成果开的，这个在很多领域是不容易看到的。
大数据文摘：目前大数据行业的发展前景如何？您最看好哪个方向？
徐葳：我比较看好的两类方向：一个是应用领域，特别是一些本身就已经积累了很多数据的领域，而且数据能迅速带来价值，且不差钱的，例如金融和医疗领域。第二个是大数据通用技术领域，尤其是大数据处理的平台软硬件架构，以及关于大数据安全和隐私保护的技术。当然我觉得第一类项目商业化会比较短平快，后者需要长期的积累，但是对整个领域的贡献会更大，比较适合科研的投入。
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阿里技术专家刘智勇： 扎实的计算机+机器学习相关知识
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刘志勇：阿里大数据和人工智能方向专家，同时也是清华大学经管学院工商管理硕士。目前的工作内容主要是大数据模型和机器学习方向。
大数据文摘：具体的工作当中，数据分析涉及到哪些内容？
刘智勇：我主要具体负责公司多个大数据模型的研究和开发，内容涉及到买卖家分层模型和高危维权分层模型，负责数据的清洗、模型训练、预测和调整参数等。
大数据文摘：如果想要从事这方面的工作，本科期间需要做哪些学科准备？
刘智勇：我在本科时攻读的是计算机专业，当然建议以后想要从事“大数据”相关行业的同学们能够在本科时攻读“计算机”相关的专业，在本科时就把计算机编程等知识学好、学扎实，同时一定要把“机器学习”“计算机视觉”“自然语言处理”这些相关的科目掌握好。
大数据文摘：在创业领域，大数据行业发展前景怎么样？对于BAT 这样的大公司，大数据又有着怎样的发展？
刘智勇：创业角度来看，目前大数据服务公司已经不少了，所以我认为创业公司更需要明确自身价值。如果只是对企业服务，需要寻找深度垂直的领域去深耕，这样才有机会。从企业角度来看，未来数据的增长和大数据挖掘需要大量的数据工程师和团队，以实现人工智能对企业效率的提升。而对于BAT这样的大公司，发展大数据是一个长期的战略，所以未来人才需求会较多，是处于朝阳阶段的。
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哥伦比亚在读硕士王昱森： 统计学和计算机科学的交叉融汇
当然，也有一部分年轻人会选择出国学习大数据相关项目，6月29日，大数据文摘推出“数据也疯狂－听访谈”栏目，来自牛津大学的闫蒲和来自哥伦比亚大学的王昱森，用第一手的经验，跟大家分享【如何从零开始成为数据科学家】。
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被访人王昱森：哥伦比亚大学，社会科学定量方法数据科学方向硕士，本科经济学专业，对大数据和社会公益的结合非常感兴趣。
以下为访谈精彩对话，想要收听完整音频请点击超链接。【听·访谈|牛津博士对话哥大硕士：如何从零开始成为数据科学家】
闫 蒲：你之前学习经济学，后来转而做数据挖掘，那么如何从零基础成为一个数据科学家？
王昱森：数据科学会用到统计和计算机，需要把不同学科的知识融汇到一起，比如软件方面主要用到R和python，其它还有一些数据库的应用，所以零基础的同学更需要花大量的时间去学习这些东西。
闫 蒲：哥伦比亚大学在数据科学的课程设置是怎样的？
王昱森：我现在读的是哥伦比亚大学的社会科学定量方法课，这个项目是哥大两个与数据科学直接相关的项目之一，它设置在文理学院。这个项目参与的人员都有着社会科学背景，比如管理学，社会学，政治学等。哥大的这个项目也主要分经济学，实验学，政治经济学，数据科学四个方向。
整个学习过程在课程上有着很灵活很广泛的选择。我们的项目在实践的过程中以小组为单位进行，可以相互交流，互相学习，对自己有很大的帮助。
闫 蒲：学习过程中遇到的挑战，都是怎么克服的？有怎样的学习方法？
王昱森：除了和周围的同学多交流，就是大量的利用网络课程的内容。比如国内我们可以看到的“慕课”，国外也有很多，可以看到很多名校的课程，课后练习会有很好的帮助。
闫 蒲：目前数据分析的就业方向和未来的发展方向有哪些？
王昱森：可去的行业特别多，因为现在几乎每一个行业都有数据。目前在纽约金融和经济类的公司比较多，做数据建模、数据分析，商业分析，互联网公司则做市场分析和商业智能等。
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结语：高考是一个结束，更是美好人生的新开始，即将步入大学的你们也要开始真正的追梦之旅了。而筑梦和逐梦之间，只差你永不放弃的努力。不管是报考了自己心仪的学校或专业，抑或是因为种种原因没有去读那所魂牵梦萦的学校和自己想做的专业，这些都不足以使你放弃自己的理想。再过几年回头看，你终会明白：只有那个努力的自己才会让你感动，不管外界怎么变化，“不忘初心，方得始终”。
文|大数据文摘记者袁璐 图|魏子敏