数据科学（Data Science/Analytics）出身，可以在咨询行业做些什么？
北美麦府数据科学家来答一波，去年刚升Senior DS。为了表明真实性和权威性，展示一下名片吧。 在这里只聊北美的情况，因为对国内咨询不了解（不过我相信很大程度也是相似的） 其实大家不难发现，这几年北美这边咨询公司（MBB，以及其他专业咨询公司）都开始慢慢扩展招数据科学家。其中MBB还专门为数据科学家们做了一个组（McKinsey: QuantumBlack, BCG Gamma, Bain Advanced Analytics Group)。换句话说，数据科学家的重要性在咨询公司中逐渐增加，主要原因是更多的客户意识到使用数据的重要性，而他们没有这些专业技能。咨询公司为了迎合这样的需求当然就会招更多数据科学家。在咨询公司的日常工作中，最重大的变化是：以前一个项目大概是一个manager带着两个associate，但是现在基本上是一个manager带着一个associate（或两个）+一个数据科学家。然后工作中associate和Data scientist各司其职。我接下来说说咨询公司数据科学家主要的两种工作模式。 client study是咨询公司最常见的工作模式，也就是像我上面说的，一个客户（经常是一个很大的公司）找到我们希望我们帮他们解决一个工作方面的问题（一般是比较大比较难的问题）。然后我们接下来这个case之后，在实际工作中，我们需要用不同的方法“解决”这个问题。Associate主要就是查资料+和各种expert打电话+理顺具体方案，数据科学家就是用各种数据（可以是客户给的，也可以是outside-in data 或者third-party data）去辅助着解决这个问题和证明解决方法的合理性。比如说客户问我们如何提高利润率？从数据科学的角度讲其实就可以对比竞争者的利润率，把公司的产品分类分析等等，最终在大数据（偶尔会有machine learning）的支持下得出一个合理且令人信服的结论。这个结论再结合前面Associate得出的一些结论，就能形成一个初步的解决方案。至于具体的工作方式和用到的方法，有两件事值得说一下： 其实asset building也是这几年咨询公司才开始重视起来。这个相当于我们数据科学家给我们公司自己打造一下好用的tool和platform。这些平台可能收集了我们的各种可以用的数据，可以用的已经写好的模型等等。Asset Building重要的地方在于其实本质上它还是服务于client study，也就是说我们做好asset其实也是让我们自己或者其他同事在服务客户的时候会轻松一些。我整体的感觉是asset building比client study会相对轻松一些，但是这类工作也逐渐成为咨询公司数据科学家的一部分日常。 整体来说，在咨询公司做数据科学可以在不断refine自己技能的同时接触到不同的行业，了解不同行业的构造和需求，对未来发展也是极其好的。尤其是考虑到现在咨询行业对数据科学家的需求量越来越大，这个时候加入会是一个不错的选择。希望我的回答对大家有些许帮助。本文仅代表个人观点。 关于我在麦肯锡的日常工作可以参考这篇回答： Pace 更多关于麦肯锡以及其他求职信息，请关注我作为创始人创办的PH求职的专栏“北美求职申请攻略”，这里有PH上百位导师自己成功申请经验的精华，更是与众多学员接触得来的宝贵的经验。我把这些内容整理，总结成上面这个体系，就是为了能让学弟学妹们在求职的路上披荆斩棘，所向披靡： 