數據科學(xué)家是收入最豐厚的科技職業(yè)嗎？最新報道說(shuō)是的！

CrowdFlower報道顯示，約88％的數據科學(xué)家表示他們對工作感到滿(mǎn)意。

譯者按：本文由Pony編譯自TechRepublic。原文作者：Alison DeNisco。圖片來(lái)自：iStockphoto/Rawpixel Ltd。

數據科學(xué)家可能是“21世紀最酷的工作”：近日，人工智能眾包企業(yè)CrowdFlower新發(fā)布的一份報告顯示，大約88％的數據科學(xué)家表示，他們對自身地位感到滿(mǎn)意或相當滿(mǎn)意，而2015年的這一數字是67％。此外，其中64％的專(zhuān)業(yè)人士認為他們正在從事的數據科學(xué)工作是本世紀最酷的工作。

他們職業(yè)滿(mǎn)意度較高的一部分原因可能是市場(chǎng)對他們技能的需求：基于全球179位數據科學(xué)家的調查顯示，其中有將近90％的人表示每月至少接觸一次新的就業(yè)機會(huì )，而超過(guò)50％的受訪(fǎng)者表示他們每周都能接觸到新機會(huì )。此外，報告指出，30％的數據科學(xué)家表示每周有幾次受到獵頭邀請。

在Indeed近期發(fā)布的基于薪資、招聘人數和增長(cháng)機會(huì )維度的美國最佳工作榜上，數據科學(xué)家位列第二。Indeed報告指出，這些職位的平均年薪為129,938美元，自2013年以來(lái)增長(cháng)了108％。

除了采訪(fǎng)中數據科學(xué)家們所表達出的職業(yè)滿(mǎn)意度，53％的受訪(fǎng)數據科學(xué)家也表示，他們把大部分時(shí)間花在他們最不喜歡的部分上，包括清理和組織數據、標注數據和收集數據集。

據調查顯示，數據科學(xué)家們表示，他們最喜歡的工作是數據建模、挖掘數據模式和改進(jìn)算法。這三項智力密集型工作內容在數據科學(xué)家中的受喜愛(ài)程度排名相較于更為重復性的勞動(dòng)幾乎高出了8倍，但是只有19％的數據科學(xué)家表示其將大部分時(shí)間用于排名最高的工作，即數據建模中。

然而，報告指出盡管完成不喜歡的任務(wù)需要花費時(shí)間，但這些專(zhuān)業(yè)人士仍然樂(lè )在其中，因為他們看重能夠為無(wú)偏差的人工智能模型提供準確的數據。超過(guò)一半的受訪(fǎng)者表示，獲得高質(zhì)量的訓練數據或改進(jìn)訓練數據集是成功完成人工智能課題的最大障礙。

調查發(fā)現，數據科學(xué)家也關(guān)注人工智能的倫理層面：大約63％的受訪(fǎng)者表示將人類(lèi)的偏見(jiàn)置入機器學(xué)習中是人工智能發(fā)展最讓人擔憂(yōu)的問(wèn)題。大約一半的數據科學(xué)家表示，他們擔心在戰爭和情報中使用人工智能和自動(dòng)化，而41％的人對技術(shù)取代人類(lèi)工作者深感不安。

CrowdFlower首席執行官Robin Bordoli在此次報告發(fā)布后的新聞稿中說(shuō)：“需要投入大量艱巨的工作才能使人工智能系統達到預期，而核心是正確獲得訓練數據。”

Bordoli也在這次數據科學(xué)家職業(yè)滿(mǎn)意度調查的發(fā)布會(huì )上表示：“清洗、標記和分類(lèi)數據既不酷也并非妙趣橫生，但卻至關(guān)重要。數據科學(xué)家明白這一點(diǎn)，這就是為什么他們仍耗費大部分時(shí)間做他們厭倦的工作。因為實(shí)際情況是，算法遠未臻于完美。但是因為有了由人類(lèi)自身智力活動(dòng)創(chuàng )造的更高質(zhì)量的訓練數據，即使使用這些并不完美的算法，我們也可以產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值。”

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