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    新經(jīng)濟(jì)中的數(shù)據(jù)科學(xué):第四次工業(yè)革命中的人才競爭

    2019-05-18 02:40黃玉潔
    關(guān)鍵詞:學(xué)習(xí)者技能科學(xué)

    黃玉潔

    一、主要發(fā)現(xiàn)

    本報告由世界經(jīng)濟(jì)論壇新經(jīng)濟(jì)與社會中心與Burning Glass Technologies、領(lǐng)英(LinkedIn)和Coursera合作,重點闡釋第四次工業(yè)革命中最具競爭力的技能之一——數(shù)據(jù)科學(xué),并揭示當(dāng)今勞動力市場中數(shù)據(jù)科學(xué)人才的成長和分布情況。

    本報告將介紹3種方法,幫助領(lǐng)導(dǎo)者了解新經(jīng)濟(jì)中數(shù)據(jù)科學(xué)技能的市場:一是通過Burning Glass Technologies的招聘廣告,分析各行業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)技能的需求;二是基于Coursera對學(xué)習(xí)者技能的見解,了解數(shù)據(jù)科學(xué)人才在各行業(yè)和各地區(qū)的分布和質(zhì)量情況;三是借助領(lǐng)英的用戶簡歷,分析數(shù)據(jù)科學(xué)技能在特定職業(yè)核心技能中的重要性。最后,本文總結(jié)了未來各行業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)技能的需求,并通過世界經(jīng)濟(jì)論壇所做的就業(yè)前景調(diào)查,吸收了全球大型企業(yè)高管們的見解。

    (一)主要觀點

    1、雖然數(shù)據(jù)科學(xué)崗位和技能目前在勞動力中所占比例相對較小,但呈現(xiàn)出成為需求最高職業(yè)的趨勢。

    2、對數(shù)據(jù)科學(xué)技能的需求不僅限于信息技術(shù)行業(yè),媒體與娛樂、金融服務(wù)和專業(yè)服務(wù)等很多其他行業(yè)也越來越重視數(shù)據(jù)。

    3、數(shù)據(jù)科學(xué)技能對于一些新興職業(yè)尤為重要,如美國的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)專家,而傳統(tǒng)職業(yè)只象征性地要求具備數(shù)據(jù)科學(xué)技能,但這些傳統(tǒng)職業(yè)所需技能也正面臨重大轉(zhuǎn)變。

    4、數(shù)據(jù)分析的新機(jī)遇和技術(shù)進(jìn)步,總是重新定義數(shù)據(jù)科學(xué)家需要的特定技能,因此數(shù)據(jù)科學(xué)技能時刻處于快速演變之中。

    5、數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)習(xí)者的成就差距表明,不同行業(yè)和經(jīng)濟(jì)體的數(shù)據(jù)科學(xué)人才水平各異:從行業(yè)看,信息通信技術(shù)(ICT)、媒體和娛樂、金融服務(wù)和專業(yè)服務(wù)行業(yè),在招聘數(shù)據(jù)科學(xué)人才和在線學(xué)習(xí)者的成就方面處于領(lǐng)先;從經(jīng)濟(jì)體看,對于大多數(shù)行業(yè),歐洲對數(shù)據(jù)科學(xué)技能熟練程度的要求排在首位,第二和第三分別是北美地區(qū)和新興經(jīng)濟(jì)體;但與此趨勢不同的是,對于信息通信技術(shù)等行業(yè),亞太地區(qū)、中東和非洲的學(xué)習(xí)者表現(xiàn)優(yōu)于平均水平。

    6、到2022年,數(shù)據(jù)科學(xué)技能可能更加搶手,像人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)科學(xué)等將成為大多數(shù)行業(yè)中最受歡迎的職業(yè)。

    (二)對決策者的影響

    總體而言,數(shù)據(jù)科學(xué)崗位和技能的快速發(fā)展和演變,要求相關(guān)人員制定適當(dāng)經(jīng)營戰(zhàn)略和教育及培訓(xùn)政策,以滿足各行業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)技能數(shù)量和質(zhì)量需求。

    更確切地說,本報告提出的觀點具有以下內(nèi)涵:

    一是在第四次工業(yè)革命中,所有行業(yè)都要進(jìn)行根本性轉(zhuǎn)變,以充分吸收數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)帶來的紅利,為此,需要適當(dāng)投資以獲得數(shù)據(jù)科學(xué)技能人才。

    二是有些行業(yè)已吸納了大量具有更傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)科學(xué)技能人才,如統(tǒng)計或數(shù)據(jù)管理的高技能人才,而要想發(fā)揮創(chuàng)新潛力,這些行業(yè)還要對數(shù)據(jù)可視化或統(tǒng)計編程能力等新技能進(jìn)行投資。

    三是數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)發(fā)展迅速,要想時刻掌握最新技能,需具備動態(tài)的技能提升系統(tǒng),以響應(yīng)迅速變化的技術(shù)和相關(guān)技能需求。

    四是在線學(xué)習(xí)者的成就差異,表明不同行業(yè)和地區(qū)數(shù)據(jù)科學(xué)技能之間的潛在差距。這種差距如得不到彌補(bǔ),創(chuàng)新潛力和競爭潛力可能會落后,為此,應(yīng)考慮加大對數(shù)據(jù)科學(xué)技能的投資。

    二、Burning Glass? Technologies公司:各行業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)技能的新需求情況

    (一)各行業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)技能的新需求

    Burning Glass Technologies公司根據(jù)招聘廣告中在線市場技能和數(shù)據(jù)技能被提及的次數(shù)占所有被提及技能的比例,計算出不同行業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)技能的需求情況。

    (二)具體行動方案

    1、指標(biāo)數(shù)據(jù)

    Burning Glass Technologies的技能指標(biāo)反映的是新技術(shù)面世后,各行業(yè)對相關(guān)新技能的需求情況。新職位在網(wǎng)上發(fā)布后,算法會提取如崗位類型和崗位所需技能等相關(guān)數(shù)據(jù),然后計算分析招聘廣告中提及技能所占比例的變化情況,以得出對專業(yè)人才需求的變化趨勢。企業(yè)對專業(yè)人員的需求變化,也可反應(yīng)企業(yè)對技術(shù)的投資情況。

    這些指標(biāo)為人們了解各行業(yè)的技能需求提供了新見解。招聘廣告中涉及的技能是重要的、新的或不尋常的必要技能,也是勞動力市場中的崗位所要求的基本技能。

    當(dāng)勞動力市場處于轉(zhuǎn)型時,通過新招聘職位涉及的技能要求,可看出應(yīng)用新技術(shù)和相關(guān)流程變化的早期趨勢。這些技能要求體現(xiàn)了商業(yè)領(lǐng)袖的意圖,即將對新技術(shù)的投資與人力資本相匹配。

    2、主要觀點

    通過各行業(yè)對用戶和實體大數(shù)據(jù)分析相關(guān)技能的需求變化,將各行業(yè)對這種技能的需求與對應(yīng)用和網(wǎng)絡(luò)市場相關(guān)技能的需求進(jìn)行了對比。在《2018年就業(yè)前景報告》中,2022年之前,在線市場技能和數(shù)據(jù)技能是最有可能得到應(yīng)用的兩種技術(shù),其中應(yīng)用和網(wǎng)絡(luò)市場(即在線市場)技能主要包括:社交媒體、付費(fèi)搜索、電子商務(wù)和移動應(yīng)用程序設(shè)計;用戶和實體大數(shù)據(jù)分析技能(即數(shù)據(jù)技能)主要包括:Apache Hadoop(一種軟件框架)、Hives、大數(shù)據(jù)、Oracle大數(shù)據(jù)和AWS Elastic MapReduce。

    2013-2018年期間,不同行業(yè)對上述兩種技能的需求有共同之處。值得注意的是,投資較多的行業(yè)是媒體和娛樂(ME)、專業(yè)服務(wù)(PS)、信息通信技術(shù)和金融服務(wù)(FS)行業(yè)。

    與此同時,通過比較數(shù)據(jù)顯示,對兩種技能的需求也具有明顯差異:與在線市場技能需求相比,數(shù)據(jù)技能需求仍然相對較小,但數(shù)據(jù)技能的需求正在快速增長。具體而言,2013年至2015年間,信息通信技術(shù)、媒體和娛樂、專業(yè)服務(wù)及金融服務(wù)行業(yè)對數(shù)據(jù)技能的需求分別增長了59%、50%、69%和88%,而同一時期上述行業(yè)對在線市場技能的需求僅分別增長了18%、14%、7%和44%。

    進(jìn)一步研究在線市場技能的需求趨勢,會發(fā)現(xiàn)一些行業(yè)在特定年份對該技能的需求處于高峰期,比如,非營利性行業(yè)及政府和公共部門行業(yè)對該種技能的需求,分別在2014年和2017年達(dá)到了最高水平。對于這些需求出現(xiàn)高峰可做如下解釋,即隨著新技術(shù)的應(yīng)用,企業(yè)開始急需專業(yè)人力資本,隨后新技術(shù)逐漸成熟,對相關(guān)技能的需求也隨之放緩。

    通過Burning Glass Technologies的指標(biāo)數(shù)據(jù),人們能夠及時細(xì)致地了解整個勞動力市場對專業(yè)人才需求的變化情況。這些數(shù)據(jù)使決策者能夠跟蹤各行業(yè)和地區(qū)的技能需求和技術(shù)應(yīng)用情況,并了解勞動力市場對特定技能的需求規(guī)模及提高員工技能的工資激勵措施。

    3、對決策者的影響

    這些數(shù)據(jù)的價值在于能夠使個人、企業(yè)和政策制定者了解各行業(yè)對新技能的需求變化,以便隨時應(yīng)對技能短缺或不匹配問題。這些數(shù)據(jù)還有助于領(lǐng)導(dǎo)者對行業(yè)內(nèi)外的專業(yè)人力資本進(jìn)行投資。

    (三)源數(shù)據(jù)和模型

    Burning Glass Technologies編制的數(shù)據(jù)集基于網(wǎng)上招聘信息,具體而言,該公司首先從求職網(wǎng)站和雇主網(wǎng)站等在線資源中“獲取”職位詳細(xì)數(shù)據(jù),然后分析每個招聘廣告并提取關(guān)鍵信息,其中具體包括崗位介紹和所需技能。

    之后,該公司通過聚類算法等進(jìn)一步細(xì)分職位和技能等信息類別,以獲得由一致的職業(yè)和技能分類法(如O*NET職業(yè)分類)組織的數(shù)據(jù)點。就目前分析而言,Burning Glass Technologies的技能分類進(jìn)一步與世界經(jīng)濟(jì)論壇所發(fā)布《2018年就業(yè)前景報告》定義的新技術(shù)相對應(yīng)。

    由上述程序產(chǎn)生的技能需求度數(shù)據(jù),表示某年某組特定技能在招聘廣告中的提及次數(shù)占所有被提及技能的百分比,這些百分比可解釋為對技能的需求程度。在各行業(yè)中,鮮少提及技能需求的招聘廣告超過10%。在統(tǒng)計的技能和職業(yè)組合中,約95%列出了重要性低于10%的技能,應(yīng)重點關(guān)注各行業(yè)的百分比和隨時間推移的增長趨勢。

    三、Coursera:各行業(yè)和地區(qū)的數(shù)據(jù)科學(xué)技能學(xué)習(xí)成就情況

    (一)各行業(yè)和地區(qū)的數(shù)據(jù)科學(xué)技能學(xué)習(xí)成就(見表1)

    表1 各行業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)技能(按技能分組)熟練程度。來源:Coursera

    (二)具體行動方案

    1、指標(biāo)數(shù)據(jù)

    Coursera的全球技能指數(shù)旨在評估各經(jīng)濟(jì)體和行業(yè)的學(xué)習(xí)者,并提供方法以評估學(xué)習(xí)者對關(guān)鍵技能的熟練程度。對每個國家、地區(qū)或行業(yè)的學(xué)習(xí)者都要進(jìn)行比較評估,評估結(jié)果分為四種,即:前沿(0.76-1.00分)、有競爭力(0.51-0.75分)、新興(0.26-0.50分)和滯后(0.00-0.25分)。

    學(xué)習(xí)者在Coursera在線學(xué)習(xí)平臺上學(xué)習(xí)的課程和相關(guān)評估,為評估各行業(yè)和經(jīng)濟(jì)體的技能水平提供了寶貴見解,并為評估各行業(yè)和地區(qū)人才的技能熟練程度提供了衡量依據(jù)。

    在第四次工業(yè)革命期間,做上述評估尤其重要,因為各地區(qū)和行業(yè)需要了解、培養(yǎng)和開發(fā)專業(yè)人才,以確保在長期內(nèi)具有人才和經(jīng)濟(jì)競爭力。

    2、主要觀點

    表1中顯示的是數(shù)據(jù)科學(xué)技能在線學(xué)習(xí)者相關(guān)能力的差異,反映了各行業(yè)和地區(qū)的個人技能投資情況,以及學(xué)習(xí)者通過在線學(xué)習(xí)的成果。

    近年來,在數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、統(tǒng)計編程、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)可視化6種數(shù)據(jù)科學(xué)技能中,統(tǒng)計編程、數(shù)據(jù)可視化和機(jī)器學(xué)習(xí)實現(xiàn)了重大創(chuàng)新。

    總體而言,無論從總體層面還是在技能集合看,處于第四次工業(yè)革命最前沿的技術(shù)行業(yè)擁有最具競爭力的數(shù)據(jù)科學(xué)技能人才,緊隨其后的兩個行業(yè)分別是專業(yè)服務(wù)行業(yè)和通信行業(yè)。

    在統(tǒng)計或數(shù)據(jù)管理等較傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)技能方面表現(xiàn)良好的行業(yè),如希望發(fā)揮創(chuàng)新潛力,還需要投資數(shù)據(jù)可視化或統(tǒng)計編程等更具創(chuàng)新性的數(shù)據(jù)技能,金融行業(yè)就屬于這類行業(yè)。從歷史上看,金融行業(yè)在數(shù)量分析技能,尤其是統(tǒng)計技能方面擁有強(qiáng)大的人才儲備。學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)成就表明,盡管技術(shù)行業(yè)對人才的競爭日益激烈,但該行業(yè)在傳統(tǒng)專業(yè)領(lǐng)域仍然具有競爭力。然而,金融行業(yè)學(xué)習(xí)者的成就表明,該行業(yè)人員在較具創(chuàng)新性的技能方面表現(xiàn)較差,如在統(tǒng)計編程和機(jī)器學(xué)習(xí)方面分別排名第5和第6。

    學(xué)習(xí)者的技能熟練程度也因地區(qū)而異。例如,在金融行業(yè)中,歐洲的學(xué)習(xí)者被評估為“最前沿”人才,而拉丁美洲的學(xué)習(xí)者被認(rèn)為是“新興”人才。平均而言,歐洲在線學(xué)習(xí)者的數(shù)據(jù)科學(xué)技能熟練程度高于北美,其次是新興地區(qū)。例如,在亞太、中東和非洲地區(qū),通信行業(yè)和技術(shù)行業(yè)的學(xué)習(xí)者具有較高的技能熟練程度。同樣,在中東和非洲,汽車行業(yè)的學(xué)習(xí)者掌握了最前沿的數(shù)據(jù)科學(xué)技能。

    在比較不同行業(yè)和地區(qū)學(xué)習(xí)者技能學(xué)習(xí)成就時,有些結(jié)果是高度兩極化的。例如,在醫(yī)療保健行業(yè),歐洲的學(xué)習(xí)者在數(shù)據(jù)管理技能方面取得了“最前沿”的成果,而北美的學(xué)習(xí)者處于滯后水平,媒體和娛樂行業(yè)的數(shù)據(jù)可視化技能學(xué)習(xí)者也符合上述模式。但對于數(shù)學(xué)技能而言,結(jié)果卻正好相反:在消費(fèi)品行業(yè),北美的學(xué)習(xí)者優(yōu)于歐洲學(xué)習(xí)者。

    評估學(xué)習(xí)者的差異可能反映供應(yīng)和需求方面的因素,例如教育系統(tǒng)的質(zhì)量或工作場所對技能的需求。從長遠(yuǎn)來看,不同地區(qū)和行業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)技能差距可能會加劇創(chuàng)新和競爭力的分化,并阻礙特定國家、地區(qū)和行業(yè)的發(fā)展。

    數(shù)據(jù)資產(chǎn)日益重要,勞動力市場對數(shù)據(jù)科學(xué)技能的需求也日益增強(qiáng)。因此,政策制定者和企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者必須考慮為新的勞動力市場更好地培養(yǎng)和部署有競爭力的人才。這里提出的衡量標(biāo)準(zhǔn)可以擴(kuò)展,以進(jìn)一步評估產(chǎn)出衡量標(biāo)準(zhǔn)間的關(guān)系,比如基于學(xué)習(xí)者不同學(xué)習(xí)成就的股市指數(shù)和行業(yè)生產(chǎn)力數(shù)據(jù)。

    3、對決策者的影響

    詳細(xì)分析各行業(yè)和地區(qū)的在線學(xué)習(xí)者技能熟練程度,有助于各行業(yè)和地區(qū)確定未來專業(yè)化人才的優(yōu)先級,并發(fā)現(xiàn)技能提升和再培訓(xùn)機(jī)會,從而確保在新的全球經(jīng)濟(jì)中保持長期競爭力。

    要與第四次工業(yè)革命中的市場變革保持同步,不僅是個人,世界各地的企業(yè)和政府都應(yīng)在技能培訓(xùn)方面進(jìn)行適當(dāng)投資。

    (三)源數(shù)據(jù)和模型

    Coursera的全球技能指數(shù)基于技能與在線課程內(nèi)容的一一對應(yīng),對學(xué)習(xí)者的表現(xiàn)進(jìn)行了評估。該指數(shù)利用了技能標(biāo)簽訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,這些技能訓(xùn)練標(biāo)簽眾包來自Coursera平臺上的數(shù)千萬名學(xué)習(xí)者和幾千名教師。

    基于學(xué)習(xí)者在所有測試評估中的表現(xiàn),Coursera會為每位學(xué)習(xí)者建立技能檔案,以便調(diào)整學(xué)習(xí)難度。在本報告中,某地區(qū)某行業(yè)的技能熟練度值,是該地區(qū)該行業(yè)所有學(xué)習(xí)者技能水平的平均值,計算時,要對每個學(xué)習(xí)者的技能水平值進(jìn)行加權(quán),即乘以其技能檔案的確定性系數(shù)。如果某地區(qū)某行業(yè)至少有100名學(xué)員在Coursera平臺上進(jìn)行了相關(guān)評估,則該地區(qū)該行業(yè)的技能熟練程度排名就視為有效。技能熟練度值根據(jù)相應(yīng)技能指數(shù)得分進(jìn)行排名,當(dāng)某地區(qū)某行業(yè)的學(xué)習(xí)者在某一技能評估中表現(xiàn)更好,該地區(qū)該行業(yè)的技能熟練度值排名會更靠前。

    對每個地區(qū)擁有足夠數(shù)量學(xué)習(xí)者的行業(yè),Coursera都計算了相應(yīng)的技能熟練程度百分比,并進(jìn)行了排名,以得出各地區(qū)各行業(yè)技能熟練程度排名,然后將這些百分比分為四類,即滯后、新興、有競爭力和前沿。基于某地區(qū)某行業(yè)在某一技能方面的表現(xiàn),可將該地區(qū)該行業(yè)劃入相應(yīng)類別,作為對該地區(qū)該行業(yè)人力資本能力的整體評估。

    基于為每個學(xué)習(xí)者編制的技能檔案,Coursera能夠計算60個國家的技能指數(shù)得分。本報告會評估2000名左右符合條件的學(xué)習(xí)者,以得出某地區(qū)某行業(yè)對某項技能的熟練程度。有一些列為“缺失”的數(shù)據(jù)點,表示Coursera無法準(zhǔn)確計算該地區(qū)該行業(yè)在該項技能上的熟練程度。

    四、領(lǐng)英:各職業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)技能的需求變化情況

    (一)各職業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)技能需求變化(見圖1)

    圖1 特定新興職業(yè)所需技能重要性排名變化。來源:領(lǐng)英

    (二)具體行動方案

    1、指標(biāo)數(shù)據(jù)

    根據(jù)領(lǐng)英會員在職業(yè)簡介中展示的技能信息,人們可了解各種職業(yè)的技能要求。當(dāng)領(lǐng)英用戶在個人資料中修改職業(yè)時,該用戶就與該職位相關(guān)聯(lián)。這種轉(zhuǎn)變的歷史趨勢可解釋為雇傭模式。通過這些數(shù)據(jù),可追蹤用戶在不同時間點從事的不同工作,以分析趨勢并進(jìn)行比較。通過分析2014-2018年間,1.77億名領(lǐng)英美國會員的招聘趨勢,得出圖1中所列的一系列新興職業(yè)。

    通過會員在領(lǐng)英職場社交平臺上對自身技能的介紹,人們能夠獲得很多新見解,涵蓋了新興職業(yè)和全球經(jīng)濟(jì)中勞動者不斷發(fā)展的技能。每個職業(yè)都需要一套獨(dú)特技能,而這些技能會隨著新技術(shù)和經(jīng)營模式的應(yīng)用而變化。在第四次工業(yè)革命期間,勞動力市場有兩個變化:一是職業(yè)的重要性正在發(fā)生改變,即一些職業(yè)的重要性下降,而另一些職業(yè),且大多是“新興”職業(yè)的重要性日益增加。二是隨著技術(shù)對工作內(nèi)容的改變,同一職業(yè)所需不同技能的重要性也會發(fā)生變化。

    領(lǐng)英技能評估的是在勞動力市場各個領(lǐng)域都很重視的獨(dú)特技能。勞動力市場可按特定的地理位置(如城市或自治市)、行業(yè)、工作類型(如數(shù)據(jù)科學(xué)家)或人口(如職業(yè)女性)劃分為不同領(lǐng)域。

    2、主要觀點

    圖1反映了2015-2018年間美國勞動力市場中,機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)專家所需技能的變化情況,這兩種新興職業(yè)都需要數(shù)據(jù)科學(xué)技能。本報告還將上述兩種職業(yè)的變化與傳統(tǒng)上不需要數(shù)據(jù)科學(xué)技能的兩個新興職業(yè),即銷售開發(fā)代表和關(guān)系顧問所需技能的變化情況進(jìn)行了比較。

    這使得人們可以更細(xì)致地分析當(dāng)今勞動力市場中出現(xiàn)的兩類職業(yè):一類是有助于開發(fā)、運(yùn)行和維護(hù)新技術(shù)的職業(yè),包括一系列技術(shù)職業(yè),如區(qū)塊鏈開發(fā)人員、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)專家和數(shù)據(jù)科學(xué)專家;另一類是開發(fā)客戶并銷售產(chǎn)品和服務(wù)的職業(yè),如應(yīng)用銷售主管、關(guān)系顧問、銷售開發(fā)代表和業(yè)務(wù)支持顧問。

    2015年,機(jī)器學(xué)習(xí)工程師通常表示,他們使用的技能包括編程語言、Apache Spark、數(shù)據(jù)科學(xué)、深度學(xué)習(xí)、算法、分布式計算和大數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)科學(xué)專家所使用的技能與之相似,但數(shù)據(jù)科學(xué)專家更重視其他技能,如R、統(tǒng)計和結(jié)構(gòu)化查詢語言(SQL)。到2018年,這兩種職業(yè)的技能需求都發(fā)生了重大變化,總的來說,兩者都開始重視自然語言處理技能,而編程語言Python的重要性在兩種職業(yè)中都有所下降,尤其是對機(jī)器學(xué)習(xí)工程師而言更是如此。兩者的不同變化在于,數(shù)據(jù)科學(xué)專家更加重視數(shù)據(jù)可視化和結(jié)構(gòu)化查詢語言技能,而機(jī)器學(xué)習(xí)工程師更傾向于使用專為機(jī)器學(xué)習(xí)而設(shè)計的新編程工具,如張量流圖、Keras和計算機(jī)視覺。

    與上述兩種職業(yè)相比,銷售開發(fā)代表需要不同的技能,掌握Salesforce.com等技術(shù)技能至關(guān)重要,但該職業(yè)的基本技能還包括客戶關(guān)系管理和業(yè)務(wù)開發(fā),這些技能被認(rèn)為是以人為中心的“軟”技能。此外,這種職業(yè)受技術(shù)變革的影響似乎較小,銷售開發(fā)代表所需技能與機(jī)器學(xué)習(xí)工程師或數(shù)據(jù)科學(xué)專家相比更具穩(wěn)定性,但開發(fā)潛在客戶技能的重要性正在明顯下降,這一變化表明銷售開發(fā)代表開發(fā)潛在客戶的方式發(fā)生了轉(zhuǎn)變。銷售開發(fā)這項日益重要的技能,更重視銷售代表與潛在客戶之間的互動,而不是讓企業(yè)與客戶進(jìn)行例行公事的溝通。

    關(guān)系顧問所需技能的變化表明,為適應(yīng)新技術(shù)的應(yīng)用,這一職業(yè)需要重新定位。金融機(jī)構(gòu)的代表通常是關(guān)系顧問,對這一職業(yè)而言,由于技術(shù)進(jìn)步,金融服務(wù)和信用評級評估取代了人力,兩大技能的重要性日益降低,而銀行業(yè)務(wù)、金融、借貸和財務(wù)技能等行業(yè)專門知識和技能正在重新引起重視。

    勞動力市場分析往往側(cè)重于就業(yè)崗位的總體增減情況。不斷變化的職業(yè)技能需求是當(dāng)今工作人員面臨的另一挑戰(zhàn):職業(yè)正在發(fā)生重大轉(zhuǎn)變,對勞動者的要求也隨之發(fā)生了變化。分析工作所需的技能,比僅僅分析工作崗位更能準(zhǔn)確地了解勞動力市場的需求。為分析當(dāng)今勞動力市場中最重要的變化,應(yīng)將技能視為新的分析因素。除上述功能外,領(lǐng)英的技能可提供職業(yè)、行業(yè)、城市和地區(qū)的技能組成?;诖耍杀容^技能變化的歷史趨勢,從而有助于相關(guān)人員確定各行業(yè)應(yīng)優(yōu)先掌握和提高的技能;該技能分析有助于使新興工作與具備合適技能的人群(如移民或婦女)相匹配,以填補(bǔ)崗位空缺;此外,還有助于新進(jìn)入勞動力市場的勞動者了解相應(yīng)職業(yè)和行業(yè)當(dāng)前和過去的情況。

    3、對決策制定者的影響

    將技能作為分析勞動力市場的關(guān)鍵因素,為政策制定者提供了工具,以積極準(zhǔn)備應(yīng)對未來工作的顛覆性變化。為深入、細(xì)致且動態(tài)地洞察勞動力市場中正在發(fā)生的變化,相關(guān)人員不應(yīng)僅僅關(guān)注工作崗位和勞動者年輕時獲得的教育資格。

    政策制定者和企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人可利用這些精細(xì)的動態(tài)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)技能差距,因為這些技能差距會進(jìn)一步導(dǎo)致性別、種族和民族間的社會經(jīng)濟(jì)不平等。此外,這些技能對比可用于發(fā)現(xiàn)需要類似技能的領(lǐng)域,這些領(lǐng)域具有協(xié)同效應(yīng),比如不同職業(yè)之間的相似性能夠決定勞動者的未來職業(yè)道路和前景黯淡的職業(yè)。最后,這些數(shù)據(jù)可幫助教育和培訓(xùn)提供者,使他們能以更靈活的方式使勞動者的職業(yè)能力與勞動力市場的技能需求保持一致。

    (三)源數(shù)據(jù)和模型

    用于開發(fā)領(lǐng)英技能的數(shù)據(jù)來自領(lǐng)英平臺上專業(yè)人員的會員資料。具體而言,這些數(shù)據(jù)來自于會員簡介中列出的技能、職位和工作地點。上述技能使用詞頻-逆文檔頻率(TF-IDF)模型進(jìn)行計算。

    為分析技能,領(lǐng)英根據(jù)技能在特定領(lǐng)域中的重要性(例如特定地理位置、行業(yè)或職業(yè)),計算每項技能的權(quán)重,并進(jìn)行比較。例如,在一定時期內(nèi),與其他職業(yè)相比,某一職業(yè)最重視的技能。首先,所有在這一時期內(nèi)從事該職業(yè)的人員都應(yīng)納入分析中。然后,統(tǒng)計會員在領(lǐng)英個人資料“技能”部分列出的技能,并計算每項技能出現(xiàn)的頻率。注意,只有個人在擔(dān)任職位期間專門添加的技能,才能包含在相應(yīng)分析中。反之,為減少“無效”數(shù)據(jù),由10個或10個以內(nèi)會員在未擔(dān)任職務(wù)期間添加的技能將被刪除。這樣可以確保只統(tǒng)計與職業(yè)相匹配的技能,并且可在一段時間內(nèi)分析技能的變化情況。最后,對每項技能進(jìn)行加權(quán),在多種職業(yè)中出現(xiàn)的通用技能的權(quán)重較小。通過上述計算,將得到最能代表該職業(yè)的技能。

    五、未來數(shù)據(jù)科學(xué)工作崗位需求展望

    2018年的就業(yè)前景調(diào)查,要求首席人力資源官和其他商業(yè)領(lǐng)袖確定其企業(yè)需要的技術(shù),以及他們認(rèn)為重要的新興職業(yè),得到的答案都與數(shù)據(jù)科學(xué)工作和技能相關(guān)。在接受調(diào)查的商業(yè)領(lǐng)袖中,85%的人表示他們計劃在2022年之前整合用戶實體和大數(shù)據(jù)分析技術(shù),使其成為所有行業(yè)中最重要的因素。

    此外,商業(yè)領(lǐng)袖們還確定了一系列新的重要職業(yè),預(yù)計這些職業(yè)到2022年也會變得更加重要。數(shù)據(jù)分析師和科學(xué)家,以及人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)專家在各行業(yè)中的排名很重要。大多數(shù)行業(yè)的商業(yè)領(lǐng)袖計劃將在用戶和實體大數(shù)據(jù)分析技術(shù)方面投資,與創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)崗位相匹配。更確切地說,在接受調(diào)查的12個行業(yè)中,有7個行業(yè)的商業(yè)領(lǐng)袖認(rèn)為在2022年之前最熱捧的新職業(yè)是數(shù)據(jù)分析師和科學(xué)家。為滿足這一需求,政策制定者和企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)共同努力,以提高當(dāng)今數(shù)據(jù)科學(xué)人才的能力。本報告中的數(shù)據(jù)表明,除基本的數(shù)據(jù)科學(xué)技能教育外,還應(yīng)開展動態(tài)的、響應(yīng)性的技能提升項目。這種投資將為個人、企業(yè)和經(jīng)濟(jì)體帶來快速回報,包括更高的工資、創(chuàng)新力、競爭力和社會經(jīng)濟(jì)流動性。

    譯自:Data Science in the New Economy: A new race for talent in the Fourth Industrial Revolution, July 2019 by World Economic Forum

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