影视动画行业的模型师，你们这是我今年见过最多的穿搭干到什么职位的，就是这职业往上好爬吗？大约工作几年就进入管理层了

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-03-17 15:11 标签： 这是我今年见过最多的穿搭
  • B. 新型电子阅读器激起强烈反响

文段第一句首先介绍了新型电子阅读器出现的背景，第二句叙述新型电子阅读器激起的强烈反响。A项是属于无中生有，C项只是新型电子阅读器出现的背景，D项不是作者的观点。B项最符合题意。

正确答案 * B. 新型电子阅读器激起强烈反响 详细解析 文段第一句首先介绍了新型电子阅读器出现的背景，第二句叙述新型电子阅读器激起的强烈反响。A项是属于无中生有，C项只是新型电子阅读器出现的背景，D项不是作者的观点。B项最符合题意。

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关键信息：人工智能将让就业机会变得更多，而不是更少。到2020年，人工智能将创造220万个工作岗位。同时那薪酬也是高的离谱。

关键数据：与人工智能或机器学习有关的工作岗位数量增长了近日发布报告称，自2015年6月到2018年6月，与人工智能或机器学习有关的工作岗位数量增长了分析了2015年6月至2018年6月期间在美国发布的数百万份公开招聘信息。其中20%以上的职位描述或工作地点及薪资待遇的相关信息中都包括“人工智能”或“机器学习”。

从数据上来看，如果你想进入人工智能领域工作，那就把目光投向纽约市吧。

人工智能和机器学习职位分布最集中的大城市排名。按城市计算，纽约市发布的AI相关职位数站比例最高，但硅谷地区的总职位仍占全国的五分之一。资料来源：

发布的数字不包括员工奖金，股票期权等福利，这些都会使年薪大大提高。而且，在公共招聘平台上提供的优厚待遇，比起企业直接招募或通过猎头招募的更高级职位相比，有时可能更显得微不足道。

在职位发布信息与AI或机器学习的相关性方面，机器学习工程师的招聘职位信息中有94.2%提到了“机器学习”和“人工智能”。排在第二位的是数据科学家，比例为75.1%，计算机视觉工程师以64.6%的比例位居第三。

据市场研究机构Gartner预测，人工智能将让就业机会变得更多，而不是更少。到2020年，人工智能将创造220万个工作岗位，同时减少180万个工作岗位。

数据科学革命：各行各业无所不包

今年在人工智能和机器学习相关职位中，数据科学家的招聘信息量排第二。

现代数据科学在科技领域内的应用越来越广，可以优化Google搜索排名和LinkedIn建议，还能影响Buzzfeed上的头条新闻。而现在，数据科学有望改变所有行业，从零售业、电信业、农业到医疗，货运和刑罚制度。

然而，有时人们不是很理解“数据科学”和“数据科学家”这类词。

DataCamp的数据科学家Hugo Bowne-Anderson博士接触了35位一线数据科学家，描述了他们的日常工作内容。

数据科学家是做什么的。我们现在至少在科技行业内，了解数据科学的运行方式。首先，数据科学家要奠定坚实的数据基础，以便执行可靠的分析。然后使用在线实验以及其他方法来实现可持续增长。最后，他们构建机器学习流程，打造个性化的数据产品，以更好地了解他们的业务和客户，并做出更好的决策。

换句话说，在技术领域，数据科学涉及基础设施、实验测试，用于决策的机器学习以及数据产品。

几乎所有人都明白，工作数据科学家通过数据收集和数据清理，来制作日常工作的原料，通过图表和报告、数据可视化、统计结论等方式将结果传达给主要利益相关方，并努力让决策者相信他们的结果。

PPT做得好，可能比懂技术还重要

科学家所需的技能正在不断发展（具备深度学习的经验并不是最重要的）。在与西雅图地区的数据科学家Jonathan Nolis的对话中，我们提出了一个问题，“对于数据科学家来说，哪种技能更重要：是能够使用最复杂的深度学习模型，或还是制作更优秀的PPT幻灯片的能力？“他表示后者更重要，因为沟通结果仍然是数据科学工作的重要组成部分。

数据科学专业化大趋势下道德问题是最大的挑战

Nolis将数据科学分为三个部分：（1）商业智能，主要是以仪表板、报告和电子邮件的形式“获取公司所拥有的数据并将其提供给合适的人员”；（2）决策科学，即“获取数据并利用它来帮助公司做出决定”；（3）机器学习，即“如何采用数据科学模型并将它们持续投入生产。”尽管许多数据科学家都是通才，他们同时从事所有三种工作，但我们看到了截然不同的职业道路，例如机器学习工程师的案例。

道德是该领域面临的最大挑战之一。你可能会认为这个职业为其从业者提供了很大的不确定性。当我询问Hilary Mason，问她数据科学界是否还面临其他重大挑战，她说：“你认为不明确的道德规范、缺乏实践标准、缺乏一致的术语这些挑战，对我们来说还不够重大吗？”

整个行业和社会的数据科学革命才刚刚开始。数据科学家这一头衔是否会继续成为“21世纪最性感的工作”，是否会变得更加专业化，还是会成为大多数专业工作者需要具备的技能，目前尚不清楚。正如Hilary Mason所说：“10年后我们还会有数据科学吗？我记得我们有过没有数据科学的时代，如果告诉我说那时候数据科学家的头衔是’网站管理员’，我也不会惊讶。”

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