如今，數據科學(xué)家，人工智能專(zhuān)家和機器學(xué)習開(kāi)發(fā)人員的需求量很大，以至于這些都是最難填補的工作。

根據Glassdoor的今年最佳工作報告，數據科學(xué)家是美國最好的工作，它也是2017年和2016年的最高工作，從2015年的第9位上升。

該網(wǎng)站上的職位空缺數量從3,449個(gè)增加在2015年增加到今年的4,524。IBM預測，到2020年，美國數據科學(xué)家和類(lèi)似的高級分析職位的空缺人數將達到61,799，其中數據科學(xué)技能的預測增長(cháng)率為93%，其次是機器學(xué)習的預測增長(cháng)率為56%。

隨著(zhù)需求的增加，可以填補這些職位的候選人數量也顯示出無(wú)法趕上的跡象。根據彭博社的數據，在2015年1月至2017年1月期間，Indeed上為數據科學(xué)家提供的職位增加了75%，但職位搜索僅增長(cháng)了65%。

難怪企業(yè)很難找到合格的人才。根據2018年CIO狀況報告，有36%的受訪(fǎng)者表示，填補商業(yè)智能和數據分析角色將很困難，僅次于網(wǎng)絡(luò )安全。人工智能也進(jìn)入前十名，有18%的受訪(fǎng)者表示，他們預計AI角色將難以填補。

卡內基梅隆大學(xué)的機器學(xué)習教授湯姆·米切爾說(shuō)：“對具有人工智能和機器學(xué)習專(zhuān)業(yè)知識的人有巨大的需求。”