市场在2018年对数据科学专业人士表现出了很大的需求，尤其是金融领域。根据我的研究，这给女性和金融业都创造了*的机会。
对数据科学家的需求究竟有多大？
IBM的一份研究报告指出，到2020年，对数据科学家和*分析师的需求预计将增长28%。其中，59%的需求将来自于金融与保险、专业服务以及IT行业。
在金融与保险业空缺的所有岗位中，数据科学与分析（DSA）占到19%。
分析、商业智能与数据管理公司SAS Canada的学术项目协调员Lindsay Hart这样告诉我：
“我们每周都听说，客户公司数据科学家团队的岗位空缺很难填补。全国范围内分析类课程硕士班的学生在开课一个月内，就会被*公司挖走。*能否拿到入职Offer，取决于学生能否完成他们的学位。”
“International Data Corporation曾指出，大数据和商业分析的全球收入将从2016年的1301亿美元增长到2020年的逾2030亿美元。据加拿大大数据联盟（Canada’s Big Data Consortium）估计，加拿大涉及深度技能的岗位缺口高达1.9万人，而全行业的分析师岗位缺口更是达到15万人。很明显，企业对这些技能的需求并没有减弱。SAS Canada已经意识到这一领域对人才和多样性的需要；我们不仅通过我们的学术项目（Academic Program，该项目涉及加拿大8000多名学生）投资新型人才教育，而且我们*近还创建了一个名为‘Women in Analytics’的网络，旨在加强分析领域的多元化。”
什么是数据科学家？
根据《哈佛商业评论》上发表的一篇题为《数据科学家：21世纪*性感的职业》的文章，数据科学家被定义为“受过专门培训、对大数据领域具有求知欲和好奇心的*专业人士。”
如果这种职位描述听起来有点模棱两可，那是因为它确实如此！但这也恰恰是让女性感兴趣的地方。
多伦多数据科学公司Amaro Science创始人兼*执行官Talia Borodin表示，“数据科学不是魔法，甚至不是传统科学。它既是一门艺术，也是一门科学，意味着技能和能力存在*大的可变性。”
我有机会采访到了Borodin，这是一位有着15年数据职业生涯的企业家。以下是她的主要观点：
在未来的金融领域，女性和少数族裔的作用不可或缺
“金融业是数据科学实践的早期采用者，而这些实践可能已被‘宽客’（指依赖量化数据的人）运用了几十年之久。这种量化分析的*历史，让金融业容易受到*端偏差的影响。信用评分方面的偏差便是一个被广泛研究的领域。扩展开来的话，在信用评分分析中存在的偏差同样存在于整个金融领域。”
“数据科学是一个新的前沿领域，如果不能充分体现女性和少数族裔的代表性，那么我们创建的只是一个仅能反映过去、而非未来财务成功的数据回音室。想想看，现代社会有多少是由男人设计的，又有多少是为男人设计的。如今，数据科学家设计的算法不仅仅决定了你会看到什么样的广告，还将用于设定借贷利率，用于批准或拒绝抵押贷款和保险等。它们将决定你有资格参加哪些投资项目，还可以预测下一个伟大的金融技术。如果没有深思熟虑、干预和系统性偏差测试，它们将不可避免地产生偏差。因此，让女性参与进来就显得至关重要。”
女性*适合数据科学家的角色
“越来越多的女性在对数据科学产生兴趣。我认为，现在大家都明白数据科学岗位的薪资水平为什么超过分析师了，因为后者中有许多人正试图向前者转变。即使许多编程和以男性为中心的环境会将一部分女性从业者‘挡在门外’，但女性在很多方面是天生就适合这个角色的。传统观点认为，女性通常是更出色的沟通者，这在数据科学领域是一个巨大的优势：在该领域，理解问题和执行能力同等重要。”
“如果女性有兴趣投身‘社会公益’，那么她们可以尝试许多数据科学的角色。非营利组织在越来越多地聘请数据科学家进行募资、目标定位和实验设计。从历*看，金融行业很少有女性从事量化分析师的工作，而影响女性从事这类职业的障碍（人才招聘中对女性的偏见、男性‘兄弟文化’、工作生活平衡，等等），可能也会成为她们选择数据科学职业的阻力。好消息是，有些企业渴望创建一个全面、多元化的团队，而现在他们在人才招聘时就有了多种选择。一开始，他们会选择性别中立的职位描述，以及用于技术考试的盲测。随着该领域的女性越多，数据科学就变得越有吸引力，因为它会成为一个对女性更友好的环境。”
我的预测？人才招聘和职场晋升很快将会根据数据进行
我们在金融领域需要更多的女性*。这样做不仅正确，还会降低风险，提高业绩。但是，让更多女性走上领导岗位，并不仅仅是增加应聘者数量那么简单。我们还必须改善人才晋升到领导岗位的程序。从历*看，人才晋升之路具有高度的主观性，女性和少数族裔常遭遇偏见。
展望未来，如果企业能更好地利用数据科学，那么女性员工的晋升率也许会提升，而且这一幕有可能以戏剧性的方式上演。正如非营利机构WorldQuant University*执行官Daphhe Khis所说，“在不久的将来，随着数据驱动的决策不断普及，女性在工作中所面临的双重标准将逐渐消失。在没有仔细研究女性高管个人表现与财务绩效指标的情况下，就因为她的‘领导能力’而弃之不用的日子已一去不返。”
我们需要在董事会中增加女性的席位吗？答案其实很简单。查阅那些收录了十分*的女性董事会成员的数据库即可。
数据科学、金融和女性之间的相互交织，形成了改变行业游戏规则的一种力量。数据科学将成为女性打开通向金融职场“权力之巅”大门的钥匙。
