英国大数据产业的发展
2012年5月，世界上首个非营利性的开放式数据研究所ODI(The Open Data Institute)在英国成立。2013年，英国政府投资1.89亿英镑发展大数据技术，2014年又投入7300万英镑。通过高效运用大数据技术，政府每年约节省支出330亿英镑。
到2017年，大数据技术可以为英国提供5.8万个新的工作岗位，并直接或间接带来2160亿英镑的经济增长。大数据革命已经触及英国的各行各业，正在改变着传统商业模式。作为工业革命的发源地，英国渴望成为大数据时代的引领者。
大数据就业前景
Big Data运用最成功的领域是e-Commerce，代表公司为阿里巴巴、Amazon等。另外还有各大航空公司，酒店连锁的reservation系统都加入了Big Data的运用。
常见就业公司：IBM, AT&T, Google, Facebook, Microsoft, EMC, Thompson- Reuters, Foursquare, Etsy an Twitter. 医药行业，金融行业，保险行业和证券等行业的数据分析也依赖于大数据。
简单回答几个扫盲问题：
1. 本科不是CS专业读Data Science是否吃力？
其实大部分读Data Science的都不是CS出身，主要来自各种理工科专业：数学、自动化、机械工程等等，因此理工科出身应该不会有太大问题；来自商科或文科背景的会比较吃力，需要弥补相关专业知识，或者申请相对偏商科的Business Analytics。
2. 数据科学人才需要还会继续增长吗？会不会是三分钟热度？
目前人才缺口还是非常大，大部分招来的人没有经过数据科学的专业训练，需要公司自主培养，时间和机会成本很高，他们非常希望能招到更多具备专业技能的对口毕业生。因此，我感觉未来几年内找工作应该不难。当然，数据科学是靠本事吃饭，要是没学明白，哪怕从哥大出来也不好找工作。
3. 数据科学跟机器学习、人工智能是什么关系？ 现在人工智能、阿法狗、机器人等概念被媒体炒的越来越火，人人自危，无人超市、无人驾驶、智能投资经理等等，感觉大家的饭碗要被抢了。那么数据科学专业会学习如何做人工智能吗？
一般来说是不会的，数据科学虽然会涉及到一些机器学习、数据挖掘的算法，但主要是在应用层面，不会深入到研发新算法或开发人工智能系统的程度，主要是学习一些成熟的数据分析方法和工具，学习跟数据分析相关的编程技术，在工作中帮企业分析商业数据、市场数据、运营数据，或者帮金融机构分析金融数据，做投资决策等。如果是想研究机器人或者人工智能，请申请专门的机器人硕士项目或者人工智能方向比较强的计算机系。
