CDA LEVEL 3数据科学家培训是符合「CDA数据分析师人才行业标准」较高等级准则的一套能够将数据分析师（Data Analyst）培养为数据科学家（Data Scientist），具备专业性、科学性、高端性、先进性的级人才培养方案。该课程主要面向从业多年的、有技术基础的大数据及数据分析专业人士、数据工程师等，为他们提供一个成为数据的跳板。 课程内容是在CDA LEVEL 1和LEVEL 2大纲的基础之上，进一步涉及更先进的技术、更系统的架构、更的管理，包含计算机科学技术（高性能），大数据架构设计，机器学习，深度学习，数据治理，项目管理等内容，让数据科学是技术的同时，也能成为艺术。

　　数据科学家课程简介

　　课程安排

　　联动式学习：线下场景案例沉浸式教学（主）+ 线上技术互动式教学（辅）

　　课程周期：三个月，线上约20课时，线下50+课时（周末面授）

　　报名方式：申请名额，考核严选（可以先下订单提交信息，考核通过后再缴费报名）

　　招生规模：限额30人

　　学习目标

　　让数据分析师、工程师，成长为数据科学家

　　弥补缺陷，掌握数据科学家应具备的全方位综合技能

　　学习到先进、前沿的算法模型及高性能技术，大大提升工作效率

　　掌握大数据治理、架构设计，提升宏观视角，决策企业战略

　　掌握项目管理能力，学会搭建数据团队，部门沟通协调，较大化利用资源

　　课程对象

　　数据相关岗位的专业人士，如数据分析师，数据咨询顾问，大数据、机器学习、算法工程师等；数据相关部门的管理人士，如数据部主管、总监，首席数据官（CDO），CTO，CIO等；数据领域的研究或教育人士，如科研人员、研究员，高校数据相关专业教师等

　　学员基础

　　需要具备CDA LEVEL 1+2的知识技能，包括数据分析、数据挖掘、大数据等技术

　　掌握java基础编程，python、R等相关数据分析编程软件，实现数据挖掘全流程

　　有一定的工作经验，具备良好的沟通交流能力

　　大数据时代：数据科学家供不应求

　　数据科学家是一种很宽泛的职称。虽然对于数据科学家和数据工程师有更具体的职业发展路径，但其技能需求并不存在泡沫。“

　　打开诸如“猎聘”等一些招聘网站，主页如下，不限公司和薪酬搜索“数据工程师”职位

　　总能看到许多公司对于“数据工程师”这一职业的需求，而且明码标价，薪酬不菲，对于数据科学这个市场为什么总是感觉“供不应求”呢？

　　据领英（LinkedIn）称，目前数据科学工作需求增加了56％。因此，现在正是进入此领域的较佳时机。

　　在大数据和人工智能的背景下，数据科学家的需求正在增长。但是，由于缺乏合适人选，雇主们要雇佣数据科学家难上加难。

　　一个热门求职网站给出了令人震惊的统计数据，“1月份数据科学家的需求增长了29％。自2013年以来，增长率已达到344％。虽然从职位发布看需求持续大幅增长，但数据科学方面的求职者搜索量增长却较慢（14％），这表明供需之间存在差距。“

　　在过去几年中，各行各业都拥有各种形式的海量数据，包括内部数据、合作伙伴、客户以及大规模业务信息。

　　对数据科学家的需求改变了市场趋势，以下是影响印度数据科学工作需求统计的主要因素：

　　企业数据管理之困境

　　企业通过客户的查询、搜索和喜好等行为收集数据，这不仅可以帮助企业了解客户，还可以基于这些统计数据来创建产品和服务。

　　数据科学家的核心职责是组织和推演数据，以分析预测未来的问题。数据的再计算或数据冲突，以及数据格式转换等工作是导致数据科学工作需求增加的较重要原因之一。

　　数据不准确或管理不善是企业的问题，因此，他们急需寻找数据科学家，帮助公司正确管理大数据。一些研究表明，由于数据不准确而导致的公司损失每年可能超过1300万美元。

　　毫无疑问，高度先进的分析工具和数据采集工具已经使数据分离变得非常简单，但是这并不能取代专业和经验丰富的数据科学家。对能够组织数据并从中抽取有用信息的数据的需求永远不会减少。

　　根据数字安全公司金雅拓（Gemalto）所提供的2018年数据安全信心指数报告，“ 接受调查的企业中有65％表示他们无法分析或分类他们存储的所有数据。此外，89％的企业表示如果能够正确分析各种信息，他们将拥有竞争上的优势。”

　　实际上，这些公司一直在寻找经验丰富的、经验丰富的数据科学家，他们可以帮助企业管理数据并利用这些信息为公司的发展服务。

　　新数据隐私法规

　　2018年，通用数据保护条例（GDPR）开始在欧盟各国实施。实时数据分析和数据的正确存储是导致市场对数据科学家需求不断增加的两个因素。

　　这些数据可以帮助企业了解重要数据和垃圾数据之间的差异。GDPR允许客户向企业申请删除个人信息，因此企业必须明白他们需要如何存储此类信息。

　　这使得对客户喜好和流行趋势的分析产生了巨大的变化，因此，企业再也不能失去对客户数据的管控。这些数据可以帮助企业在隐私规定的前提下正确地使用数据。

　　数据科学仍处在萌芽阶段

　　一个领域停滞不前，就吸引不了人才。但数据科学的发展并没有放缓的迹象，因此对于想要进入该领域的人才来说是个好消息。

　　随着时间的推移，数据科学也在发生着细微的变化，数据科学家这一职称变得更加具体，也使以此为职业的人可以细化其专业方向。

　　并非科技巨头才需要数据科学家

　　需要数据科学家的不再局限于Facebook，雅虎，Gmail或谷歌等大型科技公司，许多小公司也意识到他们同样需要数据分析来支持决策。

　　《哈佛商业评论》（HBR）发表大数据报告称，“各行业分之一的企业中，使用了数据驱动决策分析的，其生产率平均比竞争对手高5％，利润率高6％。”

　　虽然中小型企业并不会像大企业那样拥有大量数据，但通过筛选数据来提取有用的信息依然可以成为强大的竞争优势。

　　数据科学家有必备技能

　　研究表明，自2011年以来，94％的数据科学毕业生已经在该领域找到了工作。数据科学家需求的急增标志着数据科学职业未来的前景无量。求职网站Indeed.com的统计数据显示，多年来其发布的数据科学工作岗位数量一直在稳步增长。

　　确切地说，自2013年以来，岗位数量已经增长了256％，这表明企业已经认识到数据科学家的价值，并希望招募合适的人才。

　　数据增长势不可挡

　　大多数人都不曾留意，他们每天都会产生各种数据。根据一项关于当前和未来数据增长的研究表明，“每天有50亿消费者产生各种数字化信息，到2025年这个数字将增加到60亿，占世界人口的四分之三。”

　　这将需要更多的数据科学从业人员。对美国数据科学家的方方面面进行了研究，得到了令人难以置信的数据：

　　数据科学家

　　平均基本工资：130,000美元

　　职位空缺数：4,000+（56％）

　　职业晋升分数（10分）：9分

　　技能要求：数据科学，数据挖掘，数据分析，Python，机器学习

　　以下是某个互联网公司对于“数据科学”从业者的要求：

　　职业发展机会

　　领英将数据科学家评为2019年较有前途的职业之一。其中一个原因是其平均薪水为130,000美元，此外，领英的研究还表明数据科学职位更容易获得晋升。

　　数据科学工作的需求量很大，实际上，各种数据科学课程的设立也印证了这一巨大的需求，数据科学家需要融合不同的技能和知识，如果你想进入这一领域，可以在线学习各行业相应的课程。

　　数据科学职位不仅需要分析技能，还需要针对较软技能的培训 ，这些已成为数据科学职位的必备条件。