不得不说，数据科学是

英国未来最有前途的行业之一！

数据科学在近年来变得越来越重要，随着人工智能技术的发展，为新的应用奠定了基础。

数据科学发展的一个关键驱动因素是人工智能技术的发展——有如现在当红的ChatGPT，就是AI正在改变我们生活和工作方式重要的例子。

在英国，数据科学在各行各业中都有很高的需求，就连咨询和金融领域都需要工程师工作，从事这个领域的专业人士可以获得很客观的薪资。

根据Glassdoor的数据，英国数据科学家的平均年薪£50,031。但是，这个数字可以根据行业和经验水平而大幅变化，例如，在金融和医疗保健行业工作的数据科学家可能比零售或教育领域的数据科学家赚得更多。

图/Glassdoor

LinkedIn的数据显示，在英国目前有超过12,000个与数据科学相关的工作岗位，其中大部分位于伦敦, 预计未来几年该领域将继续增长。

图/LinkedIn

若想要在数据科学领域有所发展，那么少不了一些技能和知识，当中包括数学、统计学、编程和机器学习等。在数据科学领域工作也强调团队合作精神和创造力，同时需要不断更新自己的知识和技能，以跟上快速变化的技术和市场趋势。

你很可能会用到一些主要的编程语言，比如 C++、Java、Python等。然而，随着你的岗位越来越专业化，对其他编程语言的了解变得更加有吸引力。以下是一些专业编程语言以及它们在特定情况下优于通用语言的情况。

今天我们就来谈谈，若想要这领域脱颖而出，需要具备这5种专业编程语言。

R

R语言在数据科学和人工智能方面备受推崇，但在金融领域却鲜有使用。R语言被认为是面向数学家的最佳语言之一，主要特点是线性和非线性建模、时间序列分析、分类和聚类。

加密交易和研究公司ProfitView的创始人Richard Hickling说，R语言在人工智能方面非常有用。R语言在FAANG（Facebook、亚马逊、苹果、Netflix和谷歌）领域受到了极高的关注。亚马逊、谷歌和Meta是该领域主要的R语言用户。

那么，为什么金融领域没有采用R语言呢？尽管像前Citadel分析师Jeffrey Ryan等顶尖量化分析师对R语言赞不绝口，但银行更加注重计算机科学而非数据科学，因此更倾向于使用Python。此外，与R语言相比，Python更适用于交易系统，因为R语言存在一些影响其性能速度的输入问题。

那么学习R语言值得吗？当然，如果你觉得金融和咨询是唯一的出路，学习R语言可以丰富您作为数据科学家的技能，并赢得R语言支持者的好感，同时也为您开启进入FAANG的可能性。

根据Stack Overflow的调查，不到5%的工程师使用R语言，使其成为一种罕见的技能。

KDB+

随着时间的推移，KDB语言在开发人员中的流行度有所下降，但雇主对它的需求却比以往任何时候都强烈。使用KDB语言可以获得非常有吸引力的薪资待遇：在纽约，KDB开发工作的报酬可以达到60万美元。

那么，是什么使KDB语言如此有吸引力呢？它可以有效地处理大量的高频数据，使其非常适合算法的交易系统。

如果你使用R语言，只能在Python和R语言择一，但KDB可以与Python并用，以简化处理流程。

VHDL

在高频交易中，每一皮秒都至关重要。不同的交易公司尝试各种方法来加快其算法。对于热衷于物理组件的工程师来说，VHDL似乎是学习的完美语言。

Lua

如果你想更好地了解其他语言如何处理编程。根据Stack Overflow的调查，Lua在专业领域并不广泛使用，仅有3%的受访者表示他们以专业为基础使用它。然而，那些使用它的人获得了不错的薪资；调查显示，Lua编程人员的平均薪资为79.6k美元，高于Java、C++和Python。

Solidity

Solidity是建立在以太坊区块链上的面向对象编程语言。使用它的开发人员发现自己被安置在加密市场制造商、去中心化交易所和对冲基金中。通常，雪山姑娘毕业后的薪资高达50万美元。

说真的，咨询业和银行业是数据科学需求量较高的一个领域，因为这些领域需要理解大量数据，以便对贷款、风险管理和欺诈检测做出明智决策。

数据科学家在这个过程中发挥着关键作用，使用机器学习算法和统计模型分析大型数据集，识别模式和趋势。有如我们的Eddie导师，他在人工智能领域有3年半的工作经验，目前在伦敦一家成长迅速的初创AI咨询公司担任数据科学家。

Eddie导师从事AI项目的研发，与公司的工程团队和商务团队协作为各行业的客户提供技术咨询和解决方案。工作涉及的内容包括数据分析与可视化，数据工程，机器学习与深度学习，机器视觉，自然语言处理等。

更厉害的是，导师以超过80分绩点和年级前五的成绩毕业于G5大学，数据科学硕士学位呢！看到这里，如果你对数据科学岗位有兴趣如果你想了解更多有关这个行业，那就别错过即将来临的活动了！可以直接跟导师对话聊天哦！

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