数据科学与精算科学之间的选择

数据科学和精算学有许多相似之处。这两种职业都涉及收集和分析数据以获得有用的见解，然后利用这些知识做出决策。这些专业人士结合了统计学、数学和计算机科学。然而，精算学强调财务，而数据科学使用纯数据处理。

劳工统计局（BLS）预计，从2020-30年，数据科学职位将增长31%，精算师职位将增长24%，远高于所有职业的平均水平。

数据科学与精算科学特色有前途的预计就业增长。劳工统计局（BLS）项目数据科学职位增长31％和精算师职位从2020-30到24％，比所有职业的平均值快得多。

学生可能很难在这两个需求领域中进行选择。我们的指南描述了两种职业道路，并检查了每种工作的利弊。

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数据科学家的职业道路|精算师的职业道路|异同|利弊|如何成为|常见问题解答

什么是数据科学家？

IBM将数据科学描述为一个跨学科领域，专注于从大量数据中获取有价值的见解。数据科学依赖于科学方法、统计学、算法和人工智能。许多公司聘请数据科学家来分析业务运营、帮助决策和建议新政策。

强大的沟通技巧帮助数据科学家总结并解释他们的研究结果。这些专业人员经常准备展示数据的报告和演示，有时包含图表和图形。

数据科学家经常使用高级软件处理数据和预测结果。因此，成为数据科学家需要计算机编程技能和其他技术知识。数据科学家还创建或修改算法，以更准确地预测数据。

数据科学家的共同职业道路

毕业生可以担任数据科学家、数据经理、分析师和其他职位。具有生物学背景的数据科学家也可以作为生物信息技术人员找到专门的角色。

据BLS统计，截至2020年，数据科学家和其他数学科学专业人士的年薪中位数为98230美元。

BLS项目数学科学职业的职业增长率为31％，包括数据科学，从2020年来。相比之下，该局在同一时期内的所有职业项目的平均增长率为8％。数据科学中的大多数入门级工作需要一个学士学位或更高。

根据BLS，数据科学家和其他数学科学专业人士获得了一个年薪中位数为98230美元截至2020年。该领域的管理人员可以获得更高的工资。例如Payscale报告截至2021年8月的数据科学董事的平均基本工资为155,630美元。

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什么是精算师？

精算师，或精算科学家，使用统计和数学来预测公司的金融风险。它们收集数据并使用算法来了解财务回报或损失的可能性。精算师可以在会计和财务部门的团队中工作。大多数专业人员在办公室环境中工作，但可能需要旅行与客户会面。

保险和养老金公司使用Actuaries来平衡财务回报与未来事件的不确定性。BLS指出76%的精算师截至2020年，在金融和保险行业工作。

一些精算师担任顾问，帮助公司做出商业决策。它们还可以帮助企业确定保险或退休福利的成本。精算数据科学的新兴领域将机器学习技术应用于传统精算科学主题。

精算师的共同职业道路

精算师可以在任何涉及风险建模的行业工作，包括能源和环境。从事保险业的精算师倾向于关注健康、人寿或财产保险。其他专业领域包括养老金和退休计划或商业风险咨询。

劳工统计局计划增长24%从2020年到2030年，精算师职位的增长速度远远快于所有职业的平均预计增长速度。截至2020年，精算师的年薪中位数为111030美元。

该领域的大多数入门级职位至少需要学士学位。许多精算师获得精算学学位，但也有一些人攻读其他分析专业，如数学或统计学。

经过多年的经验，精算师可能有资格获得高额支付管理角色。根据PayScale，精算管理人员赢得了平均年度薪水为123,560美元截至2021年3月。

数据科学家和精算师之间的相似之处

作为跨学科领域，数据科学和精算学有许多共同点。数据科学家和精算师研究一些相同的主题，因为他们都专注于处理和分析数据。这些共同的特征使得选择是成为精算师还是数据科学家变得困难。

数据科学家和精算师都：

大多数初级职位都需要学士学位。
可以获得高级教育机会，如研究生院和专业认证。
结合统计，数学和计算机科学的方面。
帮助企业改善运营和财务状况。
使用数据处理程序帮助进行预测并找到模式。
享受积极的工作预测和高需求。
赚取利润丰厚的工资。
可以晋升到高薪的管理职位。
通常在办公室工作。
与团队合作。
通过报告和可视化表示呈现数据和结果。
将他们的发现传达给他们所在领域以外的其他人，如高管和股东。

数据科学家和精算师之间的差异

数据科学家和精算师之间的差异可能是微妙的，但这些微小的差异可以加起来。在下面的列表中，我们将讨论精算学不同于数据科学的一些原因。虽然每个工作的职责可能因雇主而异，但此列表可作为区分这两个领域的起点。

精算师：

• 依靠他们的商业、经济和法律知识。
• 担任顾问时，可能会出差会见客户。
• 作为证人出庭作证或提供有关保险索赔的证据。
• 需要法律和政府法规的工作知识。
• 帮助确定公司福利和保险费率。
• 参加保险合同谈判。
• 通常必须通过一系列附加考试并完成大学后培训，才能获得认证专业人士的认可。

数据科学家：

• 依靠元数据和计算机科学知识。
• 可以开发或修改软件。
• 参与数据处理的所有阶段，包括收集、处理、组织和分析。

你应该成为精算师还是数据科学家？

由于这两种职业看起来非常相似，因此很难在两者之间做出选择。一个关键的决定因素是你是否想更多地关注计算机科学或金融。虽然截至2020年，精算师的年收入中值高于数据科学家，但这两种职业的薪酬都具有竞争力。

精算师通常需要通过几项考试并获得专业证书。一些精算师的认证除了大学教育外，还需要至少六门考试和其他课程。雇主通常通过认证过程支持初级精算师。认证还可以帮助数据科学家推进他们的职业生涯。

计划可用性也可能影响您的决定。根据这一点国家教育统计中心，124个职权机构在学士学位或更高层次提供精算科学学位。学生可能需要在数学或统计数据中追求相关程度。相比之下，超过370所学校提供数据和信息科学的学士学位和毕业程序。

数据科学与精算科学：利弊

数据科学

精算学

资料来源：BLS

如何成为数据科学家

有兴趣从事数据科学职业的学生可以从攻读学士学位开始。学习者可以从一般的计算机科学课程开始，但他们可能需要进一步学习数据科学。继续你的研究生数据科学课程可以打开更多的工作机会。

学士学位持有者也可以选择数据科学训练营. 这些密集的职业准备项目可以持续几周到几个月。数据科学训练营可以充实简历，教授必要的职业技能。学生还可以学习新的编程语言或工具，以符合他们所需的位置。

以下的专业组织帮助新的和经验丰富的数据科学家在该领域的资源和教育。

数据科学家专业组织

• 数据科学家的协会

  ADaSci是一家全球性组织，负责管理特许数据科学家专业证书。除了网络优势和免费访问集团出版物外，ADaSci成员还享受考试和会议的折扣。

• 数字分析协会

  Daa拥有一项使命通过社区推进数字世界。该组织的成员可以访问数字分析食谱等资源，详细说明行业最佳实践。

• 数据科学协会

  这个非营利组织通过支持成员、鼓励多样性和促进数据科学中的道德方法来促进该领域的改进。DSA维护一个资源库，并提供研讨会等教育机会。

• 计算机械协会关于知识发现和数据挖掘的特别兴趣小组

  SIGKDD促进了数据挖掘的科学，同时提供了一个讨论该领域的平台。其成员享受会议折扣、订阅组织杂志以及在该领域获奖的机会等好处。

接受数据科学教育：

如何成为精算师

成为一名专业的认证精算师需要在获得学士学位的基础上进行一系列的考试。两个专门的精算师组织提供了主要的专业认证考试：寿险精算协会（CAS）和精算师学会（SOA）。

除了来自任何一个组织的考试外，考生还必须通过教育经验先决条件验证（VEE）流程。VEE要求有抱负的精算师通过至少两门考试，并证明其完成了金融、经济和数学方面的认可课程。学生可以申请VEE学分的大学课程，并在学校完成一些先决条件。

完成VEE要求后，候选人必须参加三门额外的课程，并通过总共六门考试，才能获得CAS颁发的副证书。或者，学生参加两门课程并通过七次考试（或六次考试和一个项目）以获得类似的SOA认证。

SOA和CAS认证标志着该领域最常见的入口点。

精算科学家的专业组织

• 寿险精算协会

  CAS是在该领域提供专业资质的主要组织之一。社会专门从事财产和伤亡风险。CAS为全球9,000多名成员提供研讨会，研讨会和平台。

• 精算师学会

  SOA还为精算师提供专业认证。该协会拥有30000多名会员，是世界上最大的专业精算师组织。SOA出版期刊、杂志和时事通讯。

• 国际精算协会

  IAA成立于1895年，在全球推广这一职业。该组织设有专门针对咨询、人寿保险和金融风险等不同专业的部分。

• 美国精算师学会

  该组织总部设在华盛顿特区，拥有19500多名成员，并提供继续教育机会。该学会向公共决策者提供精算建议，并定期发布领域相关新闻。

经常问的问题

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• 数据科学是否比精算科学更难以研究？

  这两门课程的学生都必须解决复杂的问题，并掌握当前的实践。然而，成为一名专业精算师除了需要大学教育外还需要一系列的考试。

• 精算师与数据科学家不同的是什么？

  精算师有时提供法律证词，并就养老金或保险提供建议。精算师还帮助设定保险价格、谈判合同和管理退休福利。

• 精算学是个好专业吗？

  如果你喜欢数学、统计学和金融学，精算学可以成为一门很好的专业。精算学学位可能不如其他专业那么普遍，但职业生涯可以证明是有利可图的。

• 我应该追求精算学位或数据科学学位吗？

  你应该攻读哪个学位取决于你的个人喜好和职业目标。精算学更侧重于金融，而数据科学则涉及编码和技术开发。

特色图片：Evgeniia Siiankovskaia / Mondon / Getty Images