学数据科学，你就是21世纪的钻石矿“矿主“

16万、37987名、1500万公里，这是滴滴数据科学团队在医护车队项目中交出的答卷。

在抗疫战3个多月的时间里，共有300多名司机加入武汉医护车队，累计为武汉16家医院近2万名医护人员提供了近50万单服务。

而在全国15座城市，共近16万名司机自愿报名加入滴滴医护车队，总计服务37987名医务工作者，行驶总里程超过1500万公里。

能够在短时间内组织运营医护车队，除了高效的线下能力，滴滴多年来积累的出行数据和团队用数据解决问题的经验也很关键。

滴滴数据科学与智能部在第一时间加入，在订单级别从数据角度针对医护人员的用车规律和出行场景进行实时分析。比如，他们发现，早上七点是医务人员的上下班高峰，很多医生下班后不会回家，而是前往酒店等。

除此之外，对出行高峰、出行热区等的预判，也能有效帮助业务团队提前对司机进行调度，更高效地保障医护人员的出行。整个春节，李伟健都在和同事一起，在相对较小样本的环境下输出了大量分析结果，有效地支撑着医护车队项目决策的快速迭代。

海量数据背后，离不开滴滴数据科学体系的支持和承接。

据盖洛普和企业与高等教育论坛报告：“数据分析的人才需求每年都在增长，而每年的高校毕业生数量远远无法满足行业需求。” 约69%的雇主希望求职者具有数据分析技能，而每年却只有约23%的毕业生满足要求。

而IBM也预测2020年，全球数据科学人才的岗位需求将达到272万人，并且数据人才的薪资普遍比非数据人才的薪资高出21%

在此大环境下，詹姆斯库克大学新加坡校区理学学士（数据科学）项目应运而生。一起来了解一下这个专业吧！