什么是数据科学家？

每个组织的运营都依赖于决定关键决策的信息和数据。 除了收集和存储它们之外，这些数据还需要进行处理和后续分析。 数据分析的专业性和知识性决定了结果的价值。 数据科学家是一个有前途的职业，可以为组织带来实实在在的好处。 由于分析师的独特技能，公司有机会提高盈利能力并加强其在市场上的竞争优势。 什么是数据科学家？ 请继续阅读以了解更多信息。

数据科学家——目录：

1. 什么是数据科学家？
2. 数据科学家——技能和要求
3. 数据科学家的专业领域
4. 如何成为数据科学家？
5. 概括

什么是数据科学家？

数据科学家是基于机器学习和学习算法收集、处理和分析数据的人。 在他们的工作中，他们使用研究方法、数学、经济学和统计学来实现所研究领域的预期商业价值。 数据科学家是在大数据处理方面符合市场预期的职业。 它同时结合了从机器学习、性能和规划问题到建议解决方案实施的各种角色。

数据科学家既是一位出色的程序员，也是一位在集群上剖析算法的统计学家，也是一位了解业务机制并具有高沟通技巧的人。 数据科学家与处理标准集合的数据分析师的区别在于，他们在数据实时增长的不稳定环境中工作，这就是为什么他们通常被称为数据大师。

他们的目标是创建这些分析的可视化、探索任何数据、定义新变量并分析深层数据。 更重要的是，他们需要选择研究方法论来验证设定的假设，然后将其转化为能够满足公司发展预定目标的商业概念。 一个有效的数据科学家是一个拥有高于平均水平的编程技能（具有黑客倾向）和高于平均水平的统计知识的人。

数据科学家——技能和要求

数据科学家的职业需要来自不同领域和专业的大量不同技能。 在处理数据科学时，一个人应该具有数学和分析能力，是一名优秀的程序员，能够呈现分析数据并得出坚定的结论。 另外，从事这个行业的人要细致、准确、有耐心，有数据讲故事的能力，有商业直觉。 关键能力：

• 数学与统计学——统计数据分析、机器学习、数据挖掘、分布式算法
• 编程——大数据技术、统计包、机器学习相关的库和工具、Python 语言
• 行业知识——理解业务目标并将其与相关数据联系起来，基于数据提出问题的能力，与专家合作的能力
• 沟通技巧——展示数据、讨论问题、提出解决方案的能力、与团队讨论和协作的能力
• 直觉和好奇心——与处理后的数据和可行的调查方法有关，以及评估因果关系

数据科学家的专业领域

数据分析几乎存在于每个领域和行业。 数据科学家处理的关键领域是：

• 金融和银行业——分析有关银行交易的数据，支持信贷决策，检测欺诈
• 营销——分析网站上的用户行为，创建推荐系统，跟踪品牌知名度和意见
• 销售——分析销售数据、预测趋势、细分客户、调整产品供应以满足客户需求

如何成为数据科学家？

数据科学家是一个相对较新的职业，近年来发展尤其迅速。 考虑在这个行业工作时，有两种教育途径。 第一种是高中毕业后，已经知道自己要选择这个职业的人。

学习与数据科学、大数据或数据分析相关的学科之一可能是最好的，但不是通往该专业的最短路径。 同时学习本科、研究生、工程和研究生课程无疑是开始数据科学家职业生涯的一个很好的方向。 他们保证对这个多学科领域采取全面、广泛和多样化的方法。

数学、计算机科学、经济学或其他相关专业毕业生的另一个选择是完成专业课程。 市场上有各种各样的不同类型的培训课程，主要涵盖编程知识和数据库的使用。

这些培训课程是根据参与者的个人需求量身定制的。 其中包括训练营、传统研讨会、在线课程、编程马拉松和挑战赛。 获得证明所获得的技能和资格的证书很重要。 在招聘期间，证书可能是一笔巨大的财富。

对于那些对数据库、统计和编程着迷的人，以及喜欢挑战和不惧怕现成解决方案的人来说，从事数据科学家工作是一条理想的发展道路。 根据 2020 年的数据，它是美国 IT 市场中收入第三高的职业，年收入为 107,000 美元。 另一方面，在英国，数据大师的年收入超过 8 万英镑。

概括

作为数据科学家，成功的关键在于理解数据科学主要是关于能够回答业务问题，而不是所用工具的本质。 学习概念比学习语法更重要。 创建项目和开发新的解决方案是数据科学家工作的主要目标。 这无疑是一个未来的职业，将创造创新的商业解决方案。

另请阅读：数据讲述的基础知识。

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