Jonathan Goldman在2006年加入Linkedin。这时候的Linkedin还像个初创公司，仅仅有不足八百万的账户。而最令高管们头痛的是用户们不断地邀请没加入的好友，却很少和其他用户建立联系。Goldman以其对于数据敏锐的洞察力，发现一些人与人之前联系的规律。他在实践中不断完善和检验自己的理论。然而，Linkedin的工程团队却不以为然，认为Goldman不过是个刚PhD毕业的理论疯子。

幸运的是，Linkedin当时的CEO ReidHoffmam对于数据分析（Dataanalytics）的潜力有充分的认识。他给了Goldman一些特殊的权力，可以不经批准直接在Linkedin网站最流行的主页上发布广告模块。于是，Goldman开始实践他的想法。基于用户履历，用户的点击行为和用户与用户之前的关系这些数据特性和规律，他很快制作了一个应用并发布在网站上。短短几天，公司高管们就立刻注意到一些神奇的事情发生了。Goldman最新发布的广告的点击率比以前任何形式的广告点击率都高。随着Goldman不断地改进他的推荐算法， Linkedin真正腾飞的时刻到来了。“你可能认识的人”（People you may know）成为了Linkedin最著名的应用。

Goldman只是21世纪一个新的职业中的一员：数据科学家（Data scientists/Data Analyst）。严格地讲，数据科学家或数据分析师指的是在大数据时代，具有统计学基础和科学素养，并对于具体的应用问题具有浓厚兴趣的从业人员。“数据科学家”这个名字是在2008年由D.J. Patil和Jeff Hammerbacher提出的，但是有趣的是，在这个名字刚刚出来的时候，已经有数以千计的数据科学家工作在各个公司的第一线了。如此多的数据科学家在各大产业中的出现反映了21世纪的一个显著特点：信息和数据到来的速度已经远远超过了以前人类社会曾经掌握的总和。各位可以仔细思考一下：在你的工作中，是否需要整理Petabyte（1PB = 1000TB）量级的数据？是否需要整理归档各个信息源携带的各种格式的数据？是否觉得传统的处理方法和基础的Excel操作不能满足你的需要？如果你对于这些问题的回答是肯定的，那么恭喜你：你面对的是大数据时代一个绝佳的机会！