在全球科技行业持续增长的背景下，数据科学（DS）和数据分析（DA）岗位面临着越来越严峻的就业形势。以下是对这一现象的详细分析及其原因：

就业形势恶化的现状

全球裁员潮

• 2024年初裁员情况：国内大厂、东南亚巨头、美国的Google和Unity等公司纷纷宣布裁员计划，科技行业的就业形势愈发严峻。

• 受影响岗位：数据科学（DS）和数据分析（DA）岗位成为重灾区，尤其是非核心岗位的员工。

DS和DA岗位的现状分析

主要工作内容

1. 搭建报表和Dashboard：

• 搭建和生产报表、创建Dashboard，展示公司业务数据。

2. 业绩评估：

• 进行策略、实验和业绩的评估，判断其有效性。

3. 效果归因：

• 进行增长、效果和异动的归因分析。

4. 预测分析：

• 进行收入预测、用户量预测和销量预测等。

这些工作内容通常符合在硕士课程中学习的SQL、Python和机器学习技术栈。

核心问题

1. 不创造价值：

• 很多DS和DA岗位的工作内容重复且简单，难以直接创造显著的商业价值。

2. 门槛低，容易被替代：

• 这些岗位的技能门槛相对较低，容易被新毕业生或自动化工具所替代。

3. 岗位定位落后于时代发展：

• 随着科技和商业需求的变化，许多DS和DA岗位未能及时调整，导致其在公司中的定位尴尬。

建议和应对策略

提升个人竞争力

1. 拓展技能：

• 学习更高级的机器学习和深度学习技术，提升在人工智能领域的竞争力。

• 掌握数据工程和云计算相关技能，提高数据处理和存储的能力。

2. 提高业务理解力：

• 深入了解所在行业的业务逻辑和需求，提升数据分析的商业价值。

• 通过与业务部门的紧密合作，找出数据驱动业务增长的实际案例。

寻求职业转型

1. 向数据产品经理转型：

• 结合数据分析和产品管理的技能，推动数据产品的开发和优化。

2. 探索数据工程方向：

• 从事数据管道建设、数据湖和数据仓库的搭建，提升数据基础设施能力。

3. 进入人工智能和机器学习领域：

• 参与机器学习模型的开发和应用，推动智能化决策。

加强职业网络和社交

1. 参与行业会议和论坛：

• 通过参加数据科学和分析领域的行业会议，了解最新趋势和技术。

2. 建立职业网络：

• 加入数据科学和分析的专业组织，扩大职业网络，获取更多就业机会。

结论

在当前的就业形势下，DS和DA岗位面临着较大的挑战。通过提升个人技能、拓展职业方向和加强职业网络，可以在竞争激烈的职场中找到更多的发展机会和可能性。希望每一位数据科学家和数据分析师都能在快速变化的环境中找到自己的职业发展之路。

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