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今天刚好和自己部门的一个同事聊了一下,他是在南洋理工大学毕业的,研究的是数据分析方向,在我们部门做数据分析相关的业务。
我这个同事也是中国人,在本科的时候就出来了,然后在南洋理工大学本硕博连读,已经拿到了新加坡绿卡,主要研究的方向就是数据科学,也就是我们通常说的数据分析。
这里面跟大家简单介绍一个数据业务相关的背景,在数据方向一般会分成两类大类。第一类叫做数据工程,第二类叫做数据科学。
第二类叫做数据科学,或者说叫数据分析。不知道为什么最近大家会喜欢用数据科学,感觉可能名称更高大上吧,但本质上来说其实是基于数据来做分析。
那到底分析一些什么呢?其实也比较简单,一般来说都是基于大数据来做业务上的分析。这些分析有可能是归因,有可能是决策。目的简单,但是手段比较复杂,有很深的数学和统计学的要求。
归因指的是我们已经有了一大批数据,以后要分析这些业务变化的根本原因。比如突然发现了订单量大涨,那么作为数据科学要归因上涨的原因。
除了这个之外,数据分析一个更大的作用是为业务提供分析决策。很明显的一些例子,比如说在地图规划里面就依赖了数据分析做实时的决策,规划出最近的道路。比如说在电商行业里面的订单数据分析,就能够分析出商品的销售趋势以供业务做选品优化。
而现在更进一步是基于这些数据分析,自动化的做决策和调控,基本上就不用任何人为的干预。
一般来说数据科学需要用到比较多的一些数学的模型,所以非常适合博士研究型的人才来做这块业务。
那再说说我的同事为什么焦虑?
整体来说,几乎所有的企业都对这种研究类的人才并不是特别友好,所以大部分顶尖级的理论研究都出自高校而非企业。所有的企业都是以利益为导向的,没有极大的宽容度和时间周期去培养一个研究型的命题。
说的再直接点,对于公司来说,所有的岗位要不就直接产生利益,要不就间接的支持作用。而一般来说,起支持作用的成本不应该太高,比如说公司的安全部门风控部门,对于大公司来说是有存在的必要的,但是也不会花费天价的成本。
只有在一些相对极端的情况,才会提供一些研究性的岗位,比如说像华为,阿里和字节都有研究型的岗位。但是这些研究型的岗位并不是那么稳定的,当业务目标发生了调整之后,这些研究型的岗位往往就会调整或者裁撤。
比如,号称不计成本投入的达摩院,说裁员就裁员。
我问他,我说那你为什么不考虑在新加坡当个老师呢?
他说现在如果想去新加坡稍微好一点的大学当老师,就必须要斯坦福、牛津之类的博士背景。如果只是一般的名校,诸如南洋理工和新加坡国立大学毕业的博士生,基本上去不到好的大学,更别提去国立大学或者南洋理工当老师了。
我继续问他,我说那以你这个条件回国去一个普通的211当老师还是有机会的呀,这个为什么不考虑?
他说,在新加坡至少从他的经历来说,生活读书比国内轻松多了,他不太希望他的小孩又重新回国经历那一套上学的无比内卷。
这是他不下决心回去最大的理由。他还是有一个传统的中国的文化观念“一切为了孩子”,还是想尽量的让孩子能够活的轻松,哪怕他自己焦虑一点,劳累一点。
总结一下,我觉得现在的这个社会,以华人视角来看,普通人都有自己非常焦虑的点。甚至,不同国家的华人都在焦虑,华人和中国人一样,上一辈吃了太多的苦,把“不安感”刻在了文化基因里。
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