在2022年，职场的形势发生了巨大的变化。随着技术的飞速发展，一些专业领域变得异常吃香，而这些专业正是那些能够帮助企业解决问题、提高效率和竞争力的领域。在众多新兴行业中，数据科学家成为了最吃香的专业之一。
首先，数据科学家掌握了大数据分析的能力，这对于现代企业来说至关重要。随着数字化转型的深入，大量的数据被不断产生和积累。大公司、小公司，无论规模大小，都需要有能力从海量数据中挖掘出有价值信息的人才。而这正是数据科学家的强项，他们能够使用各种复杂算法来处理这些数据，并提取出对企业决策具有指导意义的知识点。
其次，人工智能(AI)技术在各行各业都得到了广泛应用，而AI系统依赖于大量高质量训练样本，这就要求有足够数量合格的人力资源来收集、标注和验证这些样本。这里面不仅包括传统意义上的“打字员”工作，还需要懂得如何设计合理实验计划，以及如何确保样本代表性。这使得拥有良好统计学背景以及编程能力的人们，也即便不是正式称为“数据科学家”的人，也能获得不错的地位。
再者，市场营销也越来越依赖于细分目标受众群体，以此进行精准营销。而这一切都建立在对消费者的行为模式、偏好等进行深度分析基础之上。这类工作通常由专门的小组负责，但实际上任何一个部门都会涉及到一定程度的大数据分析，所以整个组织内部都可能会出现这样的需求，从而增加了相关人才需求。
第四点，是关于环境保护与可持续发展的问题。当今社会，对绿色产品和环保活动日益关注，使得能源管理、环境监测等领域变得尤为重要。在这里，“生态敏感度”成为评价一名工程师或研究人员的一个重要标准，因为他们必须理解并遵循最新的法律法规，同时还要展现出创新精神去寻找新的解决方案。这种跨学科合作所需的人才，不仅包括计算机科学家，还包括生物学家和化学工程师等其他领域的人才，因此，“跨界人才”的需求也在增长。
第五个方面，即医疗健康科技也是一个非常热门且前景广阔的地方。在这个行业里，医疗影像诊断、基因组学、大规模药物筛选等项目都极大地依赖于高级计算模型。如果说过去医生主要通过临床经验做决策，现在则更多的是结合医学影像设备如CT扫描器提供的大量图像资料，以及遗传信息数据库中的基因序列信息，用以辅助诊断疾病或开发新药品。此外，与疫情防控相关的一系列任务，如追踪病毒变异、新冠疫苗研发，都需要高度集成化的大脑与机器协同工作，因此急需具备扎实数学功底、高超编程技巧以及对生物医学知识有一定了解的人才支持。
最后，在金融服务业，由于全球经济波动加剧，对风险管理更加重视，这使得金融机构更加倾向于聘请擅长预测市场走势并利用算法交易优化投资回报率的人才。此外，由于私密性要求很高，大部分操作都是自动化执行，所以安全性是一个关键指标，而且对于某些特定的金融工具，如区块链技术，它们仍处在快速演进阶段，并且它们正在改变金融服务行业很多方面的事实证明，在未来几年内将继续吸引大量人才投身其中。
