随着analytics/data science的迅速发展,我描述的场景,正在被逐步被实现。这其中名气最大的当属Target(美国一家大零售商)的analytics team,他们分析客户消费行为的变化做判断,比如猜测某些顾客很可能怀孕了就往她们家里邮寄孕妇和婴儿产品的广告,顾客被吸引到target购买这些产品的同时,也会买其他东西,Target就赚钱了。但是这也带来的一个意想不到的结果:某个早孕的teenager被盯上了,而她的父母是在不停收到target广告之后才意识到女儿怀孕!Target比父母知道的更早!这个意外的故事让Target的统计师Andrew Pole名声鹊起,他目前的team得以迅速扩充,已经有30+个人在美国、30+个人在印度 – 嗯,如果公司不扩充他的team,不给他更好的职位的话,外面有无数公司会哄抢他。And yes, he is also hiring,对在明尼苏达就业感兴趣的同学可以去LinkedIn加他,此人对所有connect请求,来着不拒。如果你无法直接加他,那么你需要加入他参加的GROUP,然后就可以直接加他了。
Warald很留意美国工业界动态,以前就在博客里举过一个很好的 data science例子,一家公司要打广告,有多个选择:搜索引擎、各种风格迥异的social media、传统媒体,到底应该把钱投入到那里会带来最大的回报?详情可以参考我的文章《[美国就业机会] Marketing is the next big money sector in technology, 需要统计分析+软件编程人才》。
另外,data science这个名词在IT行业更常用,其他行业里(比如Target这类零售商)很多时候称呼为analytics。Warald觉得,只要某个职业的本质上是分析数量较大、不太规整的数据 ,crunch the numbers to support decision making,那就是data science;从事这类工作的人,就是data scientist,不管你的具体job title是啥。