什么是数据科学家？
您是否有兴趣解释数据以帮助企业做出更好的战略决策？您可能需要考虑作为数据科学家的职业！
大数据是一个用来描述如此大的数据集，以至于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的需求，这些人可以解释所需的数据集以帮助企业做出更好的战略决策。
数据科学家收集和报告数据，并以影响组织如何应对业务挑战的方式将其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，人类行为以及对他们从事的行业的知识方面具有坚实的基础。
数据科学家做什么？
当今的企业跟踪从网站访问和客户交易到个人消费者评论的所有内容 - 我们生活在数据超载世界中。隐藏在这大量数据中的是新的收入流和业务效率。当有复杂的系统生成许多需要利用的数据时，数据科学就发挥了作用。这不仅意味着分析数据。这意味着使用复杂的算法来解释或预测行为。这些模型需要进行测试，这是科学过程的出现。
数据科学家不仅必须关注数据及其含义，而且还要了解问题并了解将算法与这些问题相匹配，并了解工程学以提出解决方案。数据科学家将技能结合在统计学，计算机科学和分析中，将从数据中提取含义，从而使企业能够实现隐藏的收入流和业务效率。
数据科学家的典型一天是从各种来源提取数据，通过分析平台运行，然后创建数据可视化。然后，他们将开始花费数小时筛分并从多个角度分析数据，寻找可能发现问题或机会的趋势。然后将任何洞察力传达给商业和技术领导者，并提出建议，以适应现有的业务策略。
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来准备数据
- 浏览数据以丢弃无关的信息
- 从各个角度检查数据，以查看隐藏的弱点，趋势和/或机会
- 提出以数据驱动的解决方案来紧迫挑战
- 发明新算法来解决问题
- 通过可视化和报告清楚地向管理层和IT部门解释发现
- 建议更具成本效益的更改
数据科学家的工作场所如何？
数据科学家一词可以涵盖从学术界，金融或政府的许多行业和组织中的许多角色。
金融，零售和电子商务部门正在领导雇用数据科学家，以帮助他们更好地了解不同的受众群体，并以特定于其品味的产品为目标。但是，随着越来越多的公司依靠大数据来制定影响其销售，运营和劳动力的决定，电信，运输和石油和天然气等行业也正在取得进展。
经常问的问题
哪种类型的人在数据科学方面取得了成功？
数据科学的一件好事是它涉及许多不同的领域。如果您是一个人，您可能会扮演更多的业务分析师角色，或者您对所涉及的工程和数学更感兴趣，那么您可能会扮演更多的机器学习工程角色。那里也有很多中间立场。
重要的是，您的好奇，持久和精确。良好的沟通技巧是一项主要优势，对数学以及某些编程技能的兴趣和扎实的理解至关重要。这些的数量和组合取决于确切的作用。
成为数据科学家需要多长时间？
大多数进入该领域的人获得硕士学位，这表明五到七年是数据科学家平均教育轨道的长度。
•学士学位 - 四年
•硕士学位 - 一到三年
几乎所有数据科学家都有博士学位。
那些获得学士学位并攻读博士学位的人的时间表在没有首先完成硕士学位的情况下为八到十年：
•学士学位 - 四年
•博士学位 - 四到六年
那些在获得博士学位的硕士学位的人的时间表介绍了九到十三年：
•学士学位 - 四年
•硕士学位 - 一到三年
•博士学位 - 四到六年
成为数据科学家的步骤
对于大多数数据科学家而言，进入该职业的道路需要获得硕士学位，追求专业认证，并欢迎职业生涯长期学习，以保持最新状态。
我应该成为数据科学家吗？
不用说，数据科学家需要数学和统计的背景以及对几种编程语言的熟悉。但是，这种技术知识并不是在该领域工作的独立要求。最好的数据科学家还将一些特殊的个性特征带入工作：
一种好奇的本性
因为在该领域有很多领域和许多数据点需要分析，所以数据科学家必须具有固有的好奇心，以驱使他们探索新领土以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个数据点，并确保以有用的方式组织信息。
沟通技巧
数据科学家比其他任何人都更好地了解数据。但是，要取得成功，并使他们的组织从服务中受益，他们必须能够向技术和非技术受众传达正确的信息和见解。
商业敏锐度
业务知识和对构成成功商业模型的要素的理解对于数据科学家来说至关重要。没有这些，他们的技术技能就无法有效地引导，以辨别和解决以维持和发展业务的方式。
重点和持久性
数据科学家遇到了相当多的挫败感，尤其是当似乎没有答案的问题时。保持专注并继续重组，重新分析和重新加工数据的能力是通往“尤里卡”时刻的唯一途径。
数据直觉
毫无疑问，这是数据科学家需要的最重要的非技术技能之一 - 具有经验的技能之一。数据直觉是否能够感知在表面上无法观察到的模式的能力；为了辨别在未开发的数据位中值所在的位置。通过询问数据是否有意义，通过询问类似的问题来开发此技能功能有意义吗？它们反映了您认为应该的意思吗？鉴于您的数据分布方式，您应该使用哪种型号？如果缺少一个值，这意味着什么，您该怎么办？
善于使用非结构化数据
数据科学家熟悉高度组织或结构化数据。但是，他们还必须学习如何与非结构化数据- 也就是说，在数据库之外存储的信息集合，例如事件或安全日志的大集合，电子邮件，客户反馈响应和其他文本存储库。例如，与营销团队合作的数据科学家可以通过了解社交媒体以及这些媒体可以提供的各种信息或数据来确定对消费者行为的见解，将为该项目提供更好的装备。
这些问题的答案为数据科学领域的职业提供了进一步的见解：
为什么对数据科学家的需求增加？
在当今世界，几乎每个公司都有收集数据的能力，并且数据量越来越大。这导致人们对具有特定技能的人的需求更高，他们可以有效地组织和分析这些数据以收集业务见解。
在数据科学领域工作有哪些优缺点？
优点
•显着高于平均水平的工资量表
•多样性 - 通过为各种公司工作，并提出与客户保留，营销，新产品和一般业务解决方案有关的解决方案和信息来获得广泛视角的机会
缺点
•极端多样性 - 有时由于无法完全深入研究特定主题而感到沮丧
•不断发展的系统和软件 - 有时会导致混乱确定哪个是最适合特定项目的
数据科学家是什么样的？
根据我们的用户库，数据科学家倾向于主要是调查人员。他们从大型数据库访问信息，使用代码来操纵数据，以数字格式可视化数字，并将数据转换为有关从产品开发到客户保留再到新商机的所有事物的可行见解。很难想象一个更多的职业调查。
数据科学家也被称为：
商业情报顾问