公司应该具备怎样的数据科学家人才？

     据Diffbot称，IBM、亚马逊和微软等科技巨头雇佣了大量数据科学家、工程师、架构师和数据库管理员。

中国IDC圈讯过去四年，数据科学家荣登美国最佳工作排行榜榜首。人们对这一领域的兴趣呈爆炸式增长，许多应届毕业生和转行的人都希望能够在数据中心行业找到好的工作机会。

Diffbot研究了来自其人工智能)数据库的数据。该数据库收集了互联网上所有的公共知识，以确定有多少员工拥有与大数据工作相关的职位，以及哪些公司聘用了最多与数据工作相关的职位。

报告称，数据科学家、数据工程师、数据架构师、数据库管理员、机器学习、大数据工程师和人工智能等各行各业都拥有数量最多的数据相关员工。而从公司来看，排名靠前的是：

• IBM(2563名数据工作者)
• Amazon(1,846名数据工作者)
• 微软(1,800名数据员工)
• Facebook(1220名数据工作者)
• Oracle(1,210名数据工作者)
• 谷歌(904名数据工作者)
• 苹果(568名数据工作者)

总的来说，数据科学家、数据工程师和数据库管理员是最常见的职位。在剔除“数据库管理员”后，微软则成为员工中与数据相关的员工最多的公司，共有1992个职位。

报告称，所有与数据相关的职位都存在性别失衡的现象。在所有职位中，男女性别比例从未超过3:1。其中，数据库管理员的性别比例最高，分别为75%和25%，而大数据工程师的性别比例最低，分别为87%和13%。报告发现，在接受研究的数据科学家中，77%是男性，23%是女性。

在聘用数据人才方面，美国显然处于领先地位，拥有152,068名数据人才，其次是印度(27,602名)、英国(16,106名)和法国(10,297名)。

常见的大数据性能优化技术一般分为两部分，其一是硬件和系统层面的观测，从而来发现具体的瓶颈，并进行硬件或者系统级的调整；其二是主要通过对软件具体使用方法的调整来实现优化。