你是数据科学家吗？如果是，那你肯定觉得自己很”Sexy”。Sexy的做着本世纪最热门的工作。性感是最高的地位，性感的与迷人的人工智能、机器学习、大数据等打交道。

这个性感的工作年收入约12万美元，你可以过着你梦想的生活，做着所谓的梦想工作。

好吧，我也不想告诉你，但你其实已经不再性感了。

8年前的2012年，《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)发表了一篇题为《数据科学家》的文章，称其为21世纪最性感的工作。

但现在不是这样了。

根据英国《金融时报》最近的一项研究，“数据科学家平均每周花2小时找新工作。

Stack Overflow的一项研究发现，13.2%的数据科学家正在寻找新工作。如果你在LinkedIn上搜索“数据科学家”，你可能会惊讶地发现，很多这方面专业人士的简介标题都是“寻找新职位”。

现在的趋势正在改变，需求不再像以前一样，数据科学正在停止散发魅力。

但是，如果大家觉得数据科学家是很酷或者很性感的，那为什么他们会放弃这个工作呢？最性感的工作并不意味着它的一切都是性感的。数据科学的许多方面令人畏惧，有时甚至令人恐惧。

以下是数据科学（曾经被认为是一项性感的工作）正逐渐失去魅力的几个原因。

01 人们不知道什么是数据科学

什么是数据科学？

这是一个简单的问题，但答案往往令人困惑。

如果你仔细的想一想，“数据科学”并不是什么有趣的东西，但由于其令人困惑的概念，人们已经制造了n个关于数据科学的内部笑话：

• 1. 数据科学是80%的数据准备工作，20%的时间抱怨数据准备工作。
• 2. 人们称数据科学家为居住在加州的数据分析师，或居住在旧金山的统计学家，或在Mac上从事统计工作的人。

但事实上，这个行业并非如此。有很多东西可以用来做数据科学项目或任何类似于我们在在线科学竞赛中发现的东西。

“我认为数据科学家是一份被误解的工作”，数据科学技术招聘人员Kate Cascaden说。“编程语言很吸引人，数据原则也很有趣，它们绝对会影响未来的技术发展方式。但这也是一个许多组织都没有完全了解的市场。”

许多人认为数据科学是一个只执行特定任务的行业，但事实并非如此。数据科学家的工作结合了许多不同行业的东西。

02 期望与现实——差距太大了！

数据科学领域最常见的问题之一就是期望与现实之间的巨大差异。数据科学家的预期和他们实际在行业内所做的工作之间的差距越来越大。

“大数据就像青少年的性行为：每个人都在谈论它，没有人真正知道如何去做，每个人都认为其他人都在做，所以每个人都声称自己在做。”

——Dan Ariely

这句话是真的。很多人都在敦促你进入数据科学，因为这是关于用新的学习算法来解决复杂问题，这些算法会对企业产生巨大影响。他们认为数据科学家是性感的，这会让他们看起来更酷。

但事实并非如此，不是你看到的那样——人们并不真正了解什么是数据科学，这导致他们对行业和进入行业时产生不同的期望。Boom!! Boom!!就这样，他们所有的期望都破灭了。

人们的期望和现实不一致，这就是为什么这么多数据科学家离开的主要原因。

03 缺乏数据科学专业人员的技能提升

“有句谚语说:‘万事通，样样稀松。作为一名数据科学家，你需要有点像这样，但或许更好的说法应该是“万事通，样样精通”。

——Brendan Tierney

我们都喜欢新的挑战，不是吗？但许多人不同意这样的事实，即数据科学领域已经成熟到可以应对这些挑战，因为它的发展速度很快。

考虑到技术正在迅速发展，公司聘用知识科学家的必要性也在不断发展。随着对新兴技术的需求不断增加，企业正在努力寻找能够熟练使用新时代技术的数据科学家，而不是像R、Ada、C、Haskell等旧的编程语言。

目前，很多公司都在寻找更新的技能，比如数据可视化、机器学习，以便在竞争环境下做出更明智的决定。数据科学家现在需要了解计算和集成大型数据集的高级数学工具和方法。因此，随着技能要求的提高，进入这个领域变得越来越难，这反过来造成了市场上的人才短缺。

这个领域有很大的发展空间，但是由于缺乏具备实际技能的人才，很多人都想抢走“最有前途的工作”和“最性感的工作”的头衔，所以很多人都选择离开。

04 你不可能假装“性感”

很多人可能不同意这个观点：要么你是要么你不是——要么你有，要么你没有。

即使一些组织不知道如何最好地利用他们的数据科学家的才能，但如果这些专业人士是“真正的人才”，这种吸引力是不可否认的。

Crawford说:“数据科学家仍然是21世纪最性感的工作。”“这一领域的专业人士非常令人惊叹，他们非常聪明。在其他领域，你可以既是侦探，又是创新者，还可以是国际间谍，这取决于你为谁工作。”

数据科学家的角色发生了巨大的变化，这反过来影响了整个行业及其人员。很多公司曲解了“数据科学”，其实他们真正寻找的是数据分析师、数据工程师或商业智能分析师。

“许多公司需要停止寻找独角兽，开始组建数据科学团队，”数据应用公司Lattice的首席执行官表示。

05 人们不愿意等待

数据科学家是一份需要大量辛勤工作、持续努力、坚持不懈，最重要的是需要耐心的工作。耐心……这就是主要问题所在。

我们这一代缺乏耐心的技能，他们需要一切按照他们预期的时间线，他们需要立即得到结果，而不做实际的艰苦工作。这就像他们想要一份披萨，却没有付出任何努力去订购或去耐心等待它的递送。这是不可能的。

如果想要一份披萨，就得花点力气打个电话订，然后等着送到，需要勤奋和耐心。

要学习的东西太多了，没有人愿意付出艰苦的努力。对任何人来说，从基础开始并在这一领域做到出类拔萃都是非常困难的。这需要长期不懈的努力，很多人根本没有耐心。

那么，我们还应该称数据科学家为最性感的工作吗？

Huxley Associates的数据科学招聘人员Frazer Spackman表示:“我会说‘是的’，但这取决于你如何以及为什么使用它。”“如果你在一家把数据科学当做产品、愿景和成功不可或缺的企业工作，那么这句话是正确的。但很多公司在寻找数据分析师、数据工程师或商业智能分析师时，却在歪曲‘数据科学’的概念，在这种情况下，上述说法并不适用。”

原文作者：Nishi Kashyap
翻译作者：过儿
美工编辑：过儿
校对审稿：Dongdong
原文链接：https://medium.com/illumination/the-sexiest-job-of-the-21st-century-isnt-sexy-anymore-fd5335a5d4d4