不得不說，在加拿大找工作是比較困難的，特別是相較於美國、中國、印度這樣的經濟持續發展的國家來說。有不少朋友抱怨來自家人的壓力，其實都是源自於中國和加拿大求職市場的巨大差異。加拿大統計局數據顯示, 2015年在加拿大找工作一般要花4-5個月，這在中國是難以想象的。
在新冠疫情之下要找到一份理想的工作就遠遠不止4、5個月了。疫情對加拿大求職市場打擊嚴重。雖然這幾個月加拿大失業率穩步下降，但還沒恢復到正常水平。目前還是比2008年的金融危機時的最高失業率7.8%還高。
隨著第二波疫情的來臨，政府又出臺了相應的措施關閉了眾多商店和餐館，這對經濟又是一輪新的打擊。Indeed是北美最大的求職平臺之一，他們的數據顯示加拿大新增的工作數量在第四季度有所放緩。
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今年畢業的大專院校的同學們更是苦不堪言。投了50幾封簡歷連一個面試都沒拿到的大有人在。
有這樣一個行業，受疫情影響小。而且在後疫情時代，因為市場對線上服務的需求增加，有著爆發式前景。起薪在$60k，平均薪資在$85k-$91k加幣，並且對專業背景要求不高，無論你之前學的是數學、物理、化學、經濟、商科、統計、電腦或是工科都有大量機會。這個行業就是被《哈佛商業評論》稱為21世紀最性感的工作 ——
數據科學因為新冠疫情對線上訂餐，購物，教育，娛樂的需求，數據的處理和存儲需求也達到了前所未有的大爆發。你也許不知道，加拿大在大數據、人工智能領域（AI）有著舉足輕重的地位。人工智能三大教父、圖靈獎獲得者Yann LeCun、Geoffrey Hinton和Yoshua Bengio都是在加拿大開展他們的研究在人工智能領域取得突破。加拿大政府現在也是在大力扶持人工智能產業。
而當你遭遇暫時的失業，這正是你彎道超車的好時機！正如同股市暴跌是抄底、讓你資產翻番的好時機。這次的暫時隔離，也將是你職業生涯的一次機遇。充實自己，學習新技能，換一個跑道，進入一個快速發展的領域，絕地逢生！
作為一個連續四年被Glassdoor評為最棒的工作，究竟數據科學有什麼魅力？
需求大——根據“INFORMATION AND COMMUNICATIONS TECHNOLOGY COUNCIL” 顯示，加拿大在2020年對數據科學、大數據人才需求將達到43,000比2016年增長28%。在中國和美國更是在這5年間工作崗位分別增長了3.3和3.7倍。
收入高——加拿大數據科學收入中位數在$85k-91k左右，起薪在$60k-69k，而最高則可達到$200k。
滿意度高——越來越多的公司認識到了數據的重要性，並且在向數據驅動型企業轉型。數據科學家們的工作成果對公司決策有著至關重要的影響，工作價值感很高。工作壓力卻沒有其他崗位那麼高。
01
數據科學有哪些必備技能？
現在是加入數據科學領域最好的時機。這個行業才起步不久，新的工具層出不窮，這就把所有人，不管有經驗的還是沒經驗都拉到同一水平線上，因為都要學習新的工具和技能。
而且，數據科學已經慢慢向自動化和人工智能發展。那種只會最基礎的Excel和過時的數據分析軟件已經在逐漸被淘汰了。連投行也開始要求所有新員工學習編程。
數據科學有哪些必會技能呢？
第一，基礎編程技能
具體包括，Python，Linux，Apache Spark等等
第二，數據庫/SQL編程
運用SQL編寫複雜的查詢，調用提取數據，整合數據，並對其進行優化節省時間，減少執行困難和查詢時所需編程量。
第三，機器學習和人工智能
包括監督學習、決策樹、羅輯迴歸、神經網絡、強化學習、對抗學習等等不同模型。
第四，大數據以及雲計算
現在隨著公司開始收集越來越多的數據，作為數據科學家很有可能在分析數據時遇到數據量超出系統內存的情況。因此，對於大數據技術和雲計算也必須掌握。
此外，還有數據可視化和其他一些軟性技能，例如團隊合作、溝通能力、商業頭腦等等。
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如何高效掌握數據科學技能？
當然了，想要一下子掌握這麼多技能，不是一時半會的事情。你可以自己學習、慢慢跟著網上的資源摸索，像編程、統計、機器學習這樣的每一個技能完全掌握，都可能需要一年半載。
數據科學是一個多領域結合的特別行業，而且數據科學這個領域工具迭代特別快，你要有著剛學完一個技能馬上就出現新型替代工具的準備。
如果你想成為數據科學家，成為各大公司銀行瘋搶的人才，要快速地掌握所有技能，瞭解公司需求，跟著有成熟經驗和人脈的導師應該是最合理的選擇。對於成年人來說，效率才是第一要素。
