什麼是數據科學家？

每個組織的運營都依賴於決定關鍵決策的信息和數據。 除了收集和存儲它們之外，這些數據還需要進行處理和後續分析。 數據分析的專業性和知識性決定了結果的價值。 數據科學家是一個有前途的職業，可以為組織帶來實實在在的好處。 由於分析師的獨特技能，公司有機會提高盈利能力並加強其在市場上的競爭優勢。 什麼是數據科學家？ 請繼續閱讀以了解更多信息。

數據科學家——目錄：

1. 什麼是數據科學家？
2. 數據科學家——技能和要求
3. 數據科學家的專業領域
4. 如何成為數據科學家？
5. 概括

什麼是數據科學家？

數據科學家是基於機器學習和學習算法收集、處理和分析數據的人。 在他們的工作中，他們使用研究方法、數學、經濟學和統計學來實現所研究領域的預期商業價值。 數據科學家是在大數據處理方面符合市場預期的職業。 它同時結合了從機器學習、性能和規劃問題到建議解決方案實施的各種角色。

數據科學家既是一位出色的程序員，也是一位在集群上剖析算法的統計學家，也是一位了解業務機制並具有高溝通技巧的人。 數據科學家與處理標準集合的數據分析師的區別在於，他們在數據實時增長的不穩定環境中工作，這就是為什麼他們通常被稱為數據大師。

他們的目標是創建這些分析的可視化、探索任何數據、定義新變量並分析深層數據。 更重要的是，他們需要選擇研究方法論來驗證設定的假設，然後將其轉化為能夠滿足公司發展預定目標的商業概念。 一個有效的數據科學家是一個擁有高於平均水平的編程技能（具有黑客傾向）和高於平均水平的統計知識的人。

數據科學家——技能和要求

數據科學家的職業需要來自不同領域和專業的大量不同技能。 在處理數據科學時，一個人應該具有數學和分析能力，是一名優秀的程序員，能夠呈現分析數據並得出堅定的結論。 另外，從事這個行業的人要細緻、準確、有耐心，有數據講故事的能力，有商業直覺。 關鍵能力：

• 數學與統計學——統計數據分析、機器學習、數據挖掘、分佈式算法
• 編程——大數據技術、統計包、機器學習相關的庫和工具、Python 語言
• 行業知識——理解業務目標並將其與相關數據聯繫起來，基於數據提出問題的能力，與專家合作的能力
• 溝通技巧——展示數據、討論問題、提出解決方案的能力、與團隊討論和協作的能力
• 直覺和好奇心——與處理後的數據和可行的調查方法有關，以及評估因果關係

數據科學家的專業領域

數據分析幾乎存在於每個領域和行業。 數據科學家處理的關鍵領域是：

• 金融和銀行業——分析有關銀行交易的數據，支持信貸決策，檢測欺詐
• 營銷——分析網站上的用戶行為，創建推薦系統，跟踪品牌知名度和意見
• 銷售——分析銷售數據、預測趨勢、細分客戶、調整產品供應以滿足客戶需求

如何成為數據科學家？

數據科學家是一個相對較新的職業，近年來發展尤其迅速。 考慮在這個行業工作時，有兩種教育途徑。 第一種是高中畢業後，已經知道自己要選擇這個職業的人。

學習與數據科學、大數據或數據分析相關的學科之一可能是最好的，但不是通往該專業的最短路徑。 同時學習本科、研究生、工程和研究生課程無疑是開始數據科學家職業生涯的一個很好的方向。 他們保證對這個多學科領域採取全面、廣泛和多樣化的方法。

數學、計算機科學、經濟學或其他相關專業畢業生的另一個選擇是完成專業課程。 市場上有各種各樣的不同類型的培訓課程，主要涵蓋編程知識和數據庫的使用。

這些培訓課程是根據參與者的個人需求量身定制的。 其中包括訓練營、傳統研討會、在線課程、編程馬拉松和挑戰賽。 獲得證明所獲得的技能和資格的證書很重要。 在招聘期間，證書可能是一筆巨大的財富。

對於那些對數據庫、統計和編程著迷的人，以及喜歡挑戰和不懼怕現成解決方案的人來說，從事數據科學家工作是一條理想的發展道路。 根據 2020 年的數據，它是美國 IT 市場中收入第三高的職業，年收入為 107,000 美元。 另一方面，在英國，數據大師的年收入超過 8 萬英鎊。

概括

作為數據科學家，成功的關鍵在於理解數據科學主要是關於能夠回答業務問題，而不是所用工具的本質。 學習概念比學習語法更重要。 創建項目和開發新的解決方案是數據科學家工作的主要目標。 這無疑是一個未來的職業，將創造創新的商業解決方案。

另請閱讀：數據講述的基礎知識。

如果您喜歡我們的內容，請在 Facebook、Twitter、LinkedIn、Instagram、YouTube、Pinterest、TikTok 上加入我們忙碌的蜜蜂社區。