就在昨天，美國最大保險企業State Farm突然放出一則轟動學術界的訊息——他們將向伊利諾伊州立大學承諾捐贈300萬美元，用於支援該校新的跨學科資料科學學士專案，涵蓋教師和學生的招募與留用！
該專案將於2025年秋季迎來第一批學生，State Farm也明確表示：“這是對下一代領導者的投資，他們將學習如何利用和解讀大資料，造福公眾。”
截圖來自Illinois State University官網, 版權歸其所有
這一新聞也被業內人士看做是一種行業訊號：那就是在未來，各行各業會更需要“特定專業+資料科學”這一技能組合的複合型人才。
早在幾年前，資料科學家這個崗位就曾被《哈佛商業評論》稱為“21世紀最性感的職業”。到現在這句話不僅沒過時，反而讓更多行業開始意識到資料科學的重要性：上到大公司老闆、小到產品實習生，全民都開始學SQL了。
截圖來自Harvard Business Review, 版權歸原作者所有
如果你是市場/傳媒專業的文科生，未來想去LV、保潔、可口可樂、Nike等傳統行業頭部公司，那麼他們對複合型人才的能力要求就會是：
市場專業理論知識+資料分析/商業分析能力
比如奢侈品巨頭LVMH的Market Analyst崗位，明確要求候選人具備處理大規模資料、使用資料庫系統，以及解讀並應用市場資料洞察的分析能力。
圖片來自網路, 版權歸原作者所有
運動品牌巨頭Nike的供應鏈分析師崗位，要求熟練使用Excel，並具備SQL、Tableau等分析工具的經驗，Python/R 則是加分項。
快消巨頭寶潔（P&G）的業務分析師崗位，明確要求具備SQL、Databricks程式設計能力和Power BI使用經驗，起薪高達 82,000 美元/年。
來自飲料巨頭可口可樂的審計資料分析師崗位，要求具備SQL、R或Python的資料分析能力，用於處理和分析大規模業務與財務資料。
那麼2025年，各行業資料崗位到底卷在哪、漲在哪、變在哪？其他文商科專業如何借鑑？讓我們一起看看最新發布的《The Future of Data Science》報告！
截圖來自365 DataScience, 版權歸其所有
原文連結：https://365datascience.com/career-advice/the-future-of-data-science/#h_65054751319111737374708307
薪資穩步上漲角色分工更清晰
根據報告，2025年的資料崗位在薪酬上展現出強勁的上升趨勢，且不同角色之間的分工也更加清晰，專業化程度持續提高。
資料顯示年薪範圍：
資料分析師（Data Analyst）：
$60,000 – $100,000
資料科學家（Data Scientist）：
$160,000 – $200,000
資料工程師（Data Engineer）：
$120,000 – $160,000
機器學習工程師（ML Engineer）：
$160,000 – $200,000
這些薪資區間不僅說明了資料相關技能的市場含金量，也進一步反映出企業對高階資料能力（如機器學習、AI 建模等）的強烈需求。尤其是對具備跨學科背景、專案經驗和溝通能力的候選人，企業願意支付更高的薪資來留住他們。
根據報告進一步預測，預計2025年四大主流資料崗的平均年薪如下：
不僅如此，和2022年比，三年內薪資漲幅最高的崗位是 ——
資料分析師：上漲 $30,000（+40%）
機器學習工程師：上漲 $70,000（+48%）
也就是說，資料相關職業不僅沒有降溫，還在穩步升溫，門檻也越來越職業化、體系化。
崗位技能要求更明確不能“通用模板走天下”
不同資料崗位對技能的要求也不盡相同，但從這張圖你可以看出👇🏻
不管你想做資料分析師、資料科學家，還是奔著工程崗去，SQL和Python 基本是“入場券”，誰都得會。只不過每個崗位在後面加的技能組合不太一樣——比如分析師更在意Excel和BI工具，科學家玩的是模型和演算法，工程師講究部署能力，而搞機器學習的則是PyTorch、TensorFlow都要熟。
總結一下：核心技能相通，分工各有偏好，關鍵是你想走哪條路！
不僅要會分析更要能解釋和落地
報告裡有句話很有意思：Soft skills are the new hard skills.（軟技能是新的硬技能）
怎麼理解？你不僅要會分析資料，還要能：
👉🏻 解釋你的模型邏輯（給不懂技術的人聽）
👉🏻 把分析結果講成“下一步的商業建議”
👉🏻 和產品經理、市場、運營順暢溝通，甚至驅動團隊協作
企業不再只想要「冷冰冰的分析報告」，而是更看重你能不能讓這些數字「產生影響」。
報告還提到一點值得打工人鼓掌：
"More and more roles are open to non-traditional backgrounds."（越來越多崗位對非傳統背景的人才開放）。
商科、文科，甚至藝術類背景？沒關係，只要你會工具、有專案、有邏輯，HR一樣能看見你。
但這也意味著：你需要比別人更明確自己的成長路徑。
門開了，但門後不再是理論考試，而是專案實戰：會不會做報表、會不會建指標體系、能不能跑通從取數到結論的全流程，才是決定你能不能“留下來”的關鍵。
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內容編輯：小橘子
責任編輯：安逗
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