什么是数据科学家?

你对解释数据来帮助企业做出更好的战略决策感兴趣吗?你可能会考虑成为数据科学家!

大数据是一个术语,用来描述数据集如此之大,传统数据处理应用程序无法处理它们。这导致了对数据科学家的需求日益增长——这些人能够解释所需的数据集,以帮助企业做出更好的战略决策。

数据科学家收集并报告数据,并以一种可以影响组织如何应对业务挑战的方式将他们的发现传达给业务和技术领导者。他们在计算机科学、数学和算法、人类行为以及他们所从事行业的知识方面有坚实的基础。

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数据科学家做什么?

一位数据科学家坐在办公桌前,收集并解释数据。

今天的企业追踪一切,从网站访问和客户交易,到个人消费者评论——我们生活在一个数据过载的世界。在这些庞大的数据中隐藏着新的收入流和业务效率。当复杂的系统产生大量需要利用的数据时,数据科学就发挥作用了。这意味着不仅仅是分析数据。这意味着用复杂的算法建立模型来解释或预测行为。这些模型需要是可测试的,而这正是科学过程的切入点。

数据科学家不仅要关注数据及其含义,还要理解问题,知道如何将算法与这些问题相匹配,还要理解想出解决方案的工程。结合统计学、计算机科学和分析的技能,数据科学家将从数据中提取意义,使企业实现隐藏的收入流和业务效率。

数据科学家的日常工作包括从各种来源提取数据,通过分析平台运行数据,然后创建数据的可视化。然后,他们将继续花费数小时从多个角度筛选和分析数据,寻找可能发现问题或机会的趋势。然后将任何见解传达给业务和技术领导者,并提供调整现有业务策略的建议。

数据科学家的职责和要求:

  • 进行广泛的研究
  • 筛选来自多个内部和外部来源的大量数据
  • 使用复杂的分析程序,机器学习和统计方法准备数据
  • 检查数据,剔除无关信息
  • 从不同的角度检查数据,看看隐藏的弱点,趋势和/或机会
  • 为紧迫的挑战想出数据驱动的解决方案
  • 发明新的算法来解决问题
  • 通过可视化和报告向管理层和IT部门清楚地解释调查结果
  • 推荐具有成本效益的变化

你适合做数据科学家吗?

数据科学家有不同的个性。他们倾向于研究,这意味着他们是聪明的,内省的,好奇的。他们好奇、有条理、理性、善于分析和逻辑。他们中的一些人也是传统的,这意味着他们认真和保守。

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数据科学家的工作场所是什么样的?

术语数据科学家可以涵盖许多行业和组织的许多角色,从学术界,到金融业,或政府。

金融、零售和电子商务行业在聘用数据科学家方面处于领先地位,这些数据科学家帮助他们更好地了解不同的受众群体,并针对他们的品味提供特定产品。然而,随着越来越多的公司开始依赖大数据来做出影响其销售、运营和员工的决策,电信、运输和油气等行业也取得了进展。

常见问题

什么类型的人能在数据科学方面取得成功?

数据科学的好处之一是它涉及很多不同的领域。如果你是一个善于交际的人,你可能更倾向于业务分析师的角色,或者如果你对工程和相关的数学更感兴趣,那么你可能会更倾向于机器学习工程的角色。也有很多中间立场。

好奇心、执着和精确是很重要的。良好的沟通能力是专业的加分项,并且对数学有浓厚的兴趣和扎实的理解,以及一些编程技能是必不可少的。它们的数量和混合取决于具体的作用。

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成为一名数据科学家需要多长时间?

进入该领域的大多数人都获得了硕士学位,这意味着数据科学家的平均教育年限为5至7年。
•学士学位-四年
•硕士学位- 1 - 3年

几乎一半的数据科学家拥有博士学位。

获得学士学位而未完成硕士学位继续攻读博士学位的人在8至10年期间:
•学士学位-四年
•博士学位- 4 - 6年

攻读硕士学位、攻读博士学位的学生需要9至13年时间:
•学士学位-四年
•硕士学位- 1 - 3年
•博士学位- 4 - 6年

成为数据科学家的步骤

对于大多数数据科学家来说,进入这个行业的道路需要获得硕士学位,追求专业认证,并欢迎长期学习,以保持在这个不断发展的领域的潮流。

我应该成为一名数据科学家吗?

不用说,数据科学家需要数学和统计学的背景,并熟悉几种编程语言。然而,这种技术知识并不是在该领域独立工作的必要条件。最优秀的数据科学家还会在工作中引入一些特定的性格特征:

一个好奇的天性
由于该领域有如此多的领域和如此多的数据点需要分析,数据科学家必须有一种内在的好奇心,驱使他们探索新的领域来解决问题并找到答案。

组织技能
数据科学家得出正确结论的唯一方法是跟踪数百万数据点,并确保信息以有用的方式组织。

沟通技巧
数据科学家比任何人都更了解数据。然而,要成功地履行其角色,并使其组织从其服务中受益,他们必须能够向技术和非技术受众传达正确的消息和见解。

商业智慧
商业知识和对构成成功商业模式的要素的理解对数据科学家来说至关重要。没有这些,他们的技术技能就不能有效地发现和解决阻碍企业持续发展的问题。

专注和坚持
数据科学家也会遇到挫折,尤其是当问题似乎没有答案的时候。保持专注、不断重组、重新分析和修改数据的能力是实现“有了发现”时刻的唯一途径。

数据的直觉
毫无疑问,这是数据科学家所需要的最重要的非技术技能之一——与经验相伴而生的技能。数据的直觉是一种感知表面上看不到的模式的能力;在一堆未被探索的数据位中找出值的位置。这种技能是通过质疑数据是否有意义,通过问这样的问题,这些特性有意义吗?它们是否反映了你认为它们应该表达的意思?考虑到数据的分布方式,您应该使用哪种模型?如果缺少一个值是什么意思,您应该如何处理它?

熟练处理非结构化数据
数据科学家熟悉的高度组织性或结构化数据。但是,他们也必须学会如何与人合作非组织性数据—即存储在数据库外部的信息集合,如事件或安全日志、电子邮件消息、客户反馈响应的大型聚合。,以及其他文本存储库。例如,一个与营销团队一起工作的数据科学家,如果能了解社会媒体和这些媒体能提供的信息或数据类型,就能更好地为项目提供洞见。

这些问题的答案为数据科学领域的职业生涯提供了一些更深入的见解:

为什么对数据科学家的需求越来越大?
在当今世界,几乎每个公司都有能力收集数据,而且数据的数量越来越大。这导致了对具有特定技能的人的更高需求,这些人能够有效地组织和分析数据,以收集业务见解。

在数据科学领域工作的优缺点是什么?
优点
•显著高于平均工资水平
•多样化——有机会通过在不同的公司工作获得广泛的视角,并提出与客户保留、市场营销、新产品和一般业务解决方案相关的解决方案和信息
缺点
•极端的多样性——有时会导致沮丧,因为不能完全深入到一个特定的主题
•不断发展的系统和软件——有时会导致在确定哪些是最适合特定项目时的混乱

数据科学家是什么样的人?

根据我们的用户群,数据科学家往往是调查人员。他们从大型数据库中获取信息,使用代码操作数据,以数字格式可视化数字,并将数据转换为可操作的见解,从产品开发到客户保留到新的商业机会。很难想象还有比这更棒的职业了调查

数据科学家也被称为:
商业智能咨询