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？您可能希望考虑作为数据科学家的职业生涯！
大数据是用于描述一组数据的术语，如此大的，传统的数据处理应用程序无法处理它们。这导致数据科学家越来越多的需求 - 可以解释所需数据集的个人，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，并将他们的发现以一种可以影响组织如何应对业务挑战的方式传达给业务和技术领导者。他们在计算机科学、数学和算法、人类行为和他们工作的行业知识方面有坚实的基础。
数据科学家做什么?
今天的企业跟踪从网站访问和客户交易的所有内容，对个人消费者评论 - 我们生活在一个数据过载世界中。隐藏在这种大量数据中是新的收入流和业务效率。当有复杂的系统生成需要利用的数据时，数据科学进入发挥作用。这意味着不仅仅是分析数据。它意味着使用复杂算法建立模型来解释或预测行为。这些模型需要可测试，这是科学过程进入的地方。
数据科学家不仅要注意数据以及它的意义，而且了解问题并了解匹配算法对这些问题，并了解工程提出解决方案。将技能结合在统计中，计算机科学和分析，数据科学家将从数据中提取意义，这些数据将允许企业实现隐藏的收入流和业务效率。
数据科学家的典型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，将任何见解与业务和技术领导者进行沟通，并提出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来准备数据
- 仔细检查数据，剔除无关信息
- 检查各种角度的数据，以查看隐藏的弱点，趋势和/或机会
- 为紧迫的挑战想出数据驱动的解决方案
- 发明新算法以解决问题
- 通过可视化和报告清楚地解释对管理层和IT部门的调查结果
- 推荐具有成本效益的变化
数据科学家的工作场所是什么样的?
数据科学家的术语可以涵盖来自学术界的许多行业和组织的许多作用，融资或政府。
金融、零售和电子商务行业在聘请数据科学家方面处于领先地位，这些数据科学家可以帮助他们更好地了解不同的受众群体，并为他们提供符合他们口味的产品。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、运营和劳动力的决策，电信、运输和油气等行业也在取得进展。
经常问的问题
什么样的人会在数据科学领域取得成功?
数据科学的一个优点是它涉及很多不同的领域。如果你是一个善于交际的人，你可能会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，那么你可能会更多地进入机器学习工程的角色。也有很多中间立场。
重要的是你要好奇、坚持和精确。良好的沟通能力是一个主要的加分项，对数学的兴趣和扎实的理解，以及一些编程技能，是必不可少的。这些元素的数量和组合取决于具体的角色。
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获得硕士学位，建议五到七年是数据科学家的平均教育轨道的长度。
•学士学位-四年
•硕士学位 - 一到三年
几乎一半的数据科学家都有博士学位。
对于那些在没有首先完成硕士学位的情况下获得学士学位并攻读博士学位的人来说，时间跨度为8到10年:
•学士学位-四年
•博士学位- 4到6年
攻读硕士学位攻读博士学位的时间线是9到13年:
•学士学位-四年
•硕士学位 - 一到三年
•博士学位- 4到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，追求职业认证，并欢迎在这个不断发展的领域进行终身学习，以保持与时俱进。
我应该成为一名数据科学家吗?
不用说，数据科学家需要有数学和统计学背景，熟悉几种编程语言。然而，这种技术知识并不是在现场工作的唯一要求。最好的数据科学家也会把一些特定的性格特征带到工作中:
一个好奇的天性
因为在这个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，驱使他们去探索新的领域，解决问题并找到答案。
组织技能
数据科学家达到正确结论的唯一方法是跟踪数百万数据点，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更好地了解数据。然而，为了取得成功的角色，以及他们的组织可以从他们的服务中受益，他们必须能够传达正确的信息及其对技术和非技术受众的见解。
商业敏锐
对于数据科学家来说，商业知识和对构成成功商业模式的要素的理解至关重要。没有这些，他们的技术技能就不能有效地用于识别和解决阻碍业务持续发展的问题。
专注和坚持
数据科学家遇到了他们的挫折份额，特别是当似乎没有答案的情况下。保持重点的能力并继续重组，重新定义和重新加工数据是“Eureka”时刻的唯一路线。
数据直觉
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——随经验而来。数据直觉是能够在表面上观察到没有观察到的模式;辨别在未探索的堆数据中的位置，该值谎言。如果数据是有意义的，通过提出问题，可以通过提出问题来开发这种技能，这些功能有意义吗?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?如果一个值丢失了，这意味着什么?您应该如何处理它?
使用非结构化数据工作的娴熟
数据科学家熟悉的是高度组织化的结构化数据。但是，他们也必须学会如何与非组织性数据—也就是说，存储在数据库之外的信息集合，如事件或安全日志、电子邮件消息、客户反馈响应的大集合。和其他文本存储库。例如，一个数据科学家与一个营销团队一起工作，以确定对消费者行为的洞察，如果他了解社交媒体以及这些媒体可以提供的信息或数据类型，那么他将更适合这个项目。
对这些问题的回答提供了一些对数据科学领域职业生涯的进一步了解:
为什么对数据科学家的需求增加了？
在今天的世界中，几乎每个公司都有能力收集数据，数据量越来越大而较大。这导致了对具有特定技能的人的需求，可以有效地组织和分析这些数据以收集到Gren商业洞察力。
在数据科学领域工作的一些优缺点是什么？
优点
•薪酬明显高于平均水平
•多样化——通过在不同的公司工作获得更广阔的视角，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
•极端品种 - 有时导致挫败感无法完全潜入特定主题
•不断发展的系统和软件 - 有时导致确定最适合特定项目的混淆
什么是数据科学家喜欢？
根据我们的用户池，数据科学家往往是主要的调查人员。他们从大型数据库访问信息，使用代码以数字格式操作代码，以数字格式可视化数字，并将数据转换为可操作的关于从产品开发到客户保留新的商机的所有内容的可操作洞察力。很难想象一个更多的职业调查。
数据科学家也被称为:
商业智能顾问