數據科學家

數據科學家是新一代的數據分析師，具有解決複雜問題的技術能力——以及找出需要解決哪些問題的好奇心。

他們是數學家、計算機科學家和趨勢發現者的混合體。 由於他們在商業和 IT 領域都工作，因此他們的需求量也很大且報酬豐厚。 誰不想成為這個精英群體的一員？

它們也是當前時代的反映。 十年前，數據科學家並沒有受到很多人的關注，但他們的崛起突顯了企業現在如何處理大數據。

無法再忽視那些難以管理的非結構化數據。 這是一個可以幫助提高收入的虛擬金礦——只要有人挖掘並發現其他人沒有考慮過的商業洞察力。 數據科學家進入畫面。

為了建立假設、做出推斷並分析客戶和市場趨勢，數據科學家需要大量數據。 收集和分析數據，以及使用各種形式的分析和報告工具來發現數據集中的模式、趨勢和聯繫，都是基本職責。

商業世界中的數據科學家通常分組工作，以挖掘大量數據以獲取可用於預測客戶行為和發現新收入前景的信息。 在許多公司中，數據科學家還負責建立數據收集、分析和解釋的最佳實踐。

隨著企業尋求從大數據中提取有意義的信息，數據科學技能的需求越來越大，大數據是指大型公司或物聯網生成和收集的大量結構化、非結構化和半結構化數據。

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哪兒來的呢？

許多數據科學家一開始是統計學家或數據分析師。 然而，隨著大數據（以及 Hadoop 等大數據存儲和處理平台）的增長和擴展，這些職位也隨之增長。

數據管理不再是 IT 的事後考慮。 這是需要深入研究、富有想像力的好奇心以及將高科技概念轉化為新收入來源的天賦的關鍵信息。

數據科學家的角色也有學術根源。 幾年前，大學開始注意到公司尋求程序員和團隊成員。
教授們調整了他們的課程以適應這一點，某些項目，如北卡羅來納州立大學的高級分析研究所，準備培養下一代數據科學家。 目前，全國有 60 多所大學提供類似的課程。

數據科學家的典型工作職責

當談到數據科學家的工作描述時，沒有一個。 但是，您幾乎肯定會做一些事情：

• 收集並處理大量混沌數據，使其成為更可用的格式。
• 使用數據驅動的策略來解決業務困難。
• R 和 Python 以及其他編程語言
• 了解統計數據，包括統計測試和分佈，從內到外。
• 掌握機器學習、深度學習和文本分析等分析技術。
• 與 IT 和業務部門進行溝通和協作。
• 尋找數據中的順序和模式，以及發現有助於企業盈利的趨勢。

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數據科學家的角色和職責

“數據科學家”一詞來自科學、數學、統計學、化學計量學和計算機科學的組合，僅舉幾例最重要的現代技術學科。 由於該行業所需的個性特徵、經驗和分析能力的組合併不常見，因此對熟練數據科學家的需求正在上升。

根據工作滿意度、工作機會數量和基本工資中位數等指標，數據科學家在 Glassdoor 的 2016 年、2017 年、2018 年和 2019 年的“美國 50 項最佳工作”名單中名列前茅。機器學習架構師職位可能與數據科學家的工作。

分析大量的定量和定性數據集是最基本的工作之一。 這些人負責為數據分析創建統計學習模型，並且必須具備統計工具的先驗知識。 他們還必須具備構建複雜預測模型的必要技能。

計算機科學家、數據庫和軟件程序員、學科專家、策展人、專家註釋者和圖書館員是一些可能從事數據科學工作或成為全職數據科學家的專業人士。

數據科學家的工具箱裡有什麼？

數據科學家經常使用以下術語和技術：

數據可視化：

數據以圖形或圖形格式顯示，以便於檢查。 信息和數據的圖形表示稱為數據可視化。 數據可視化工具通過使用圖表、圖形和地圖等可視化元素，可以輕鬆檢查和理解數據中的趨勢、異常值和模式。

數據可視化工具和技術在大數據環境中對於分析大量數據和做出數據驅動的決策非常重要。

機器學習：

數學算法和自動化用於人工智能的這一分支。 機器學習是一種數據分析，可以自動創建分析模型。 這是一個人工智能領域，其前提是計算機可以從數據中學習，識別模式，並在很少或不需要人工輸入的情況下做出判斷。

模式識別

模式識別技術是一種識別數據模式的技術（通常與機器學習互換使用）。 使用機器學習算法識別模式的過程稱為模式識別。 基於先驗知識或從模式和/或其表示中獲取的統計信息對數據進行分類稱為模式識別。 模式識別的應用潛力是其最本質的特徵之一。

示例：語音識別、說話人識別、多媒體文檔識別 (MDR)、自動醫療診斷。

數據準備

將原始數據轉換為更容易被吸收的格式的過程。 在處理和分析之前清理和更改原始數據的過程稱為數據準備。 這是處理前的關鍵階段，通常包括重新格式化數據、更改數據以及集成數據集以豐富數據。

文本分析：

分析非結構化數據以獲得重要業務洞察力的過程。 文本分析是自動將大量非結構化文本轉換為數字數據以識別洞察力、趨勢和模式的行為。 這種方法與數據可視化工具結合使用時，可以讓企業理解數字背後的故事並做出更好的決策。

如何成為一名數據科學家？

準備一份數據科學的工作可能是一個明智的決定。 你將有大量的工作機會，以及在科技行業工作的機會，在那裡你可以探索和發揮創造力。 那麼，你的計劃是什麼？

如果你是學生：

第一步是找到一所提供數據科學學位的大學——或者至少是數據科學和分析課程。 提供數據科學課程的大學包括俄克拉荷馬州立大學、阿拉巴馬大學、肯尼索州立大學、南衛理公會大學、北卡羅來納州立大學和德克薩斯農工大學。

如果你是一個想要轉行的專業人士

雖然大多數數據科學家曾擔任數據分析師或統計學家，但其他人則具有非技術領域的背景，例如商業或經濟學。 具有如此不同背景的人如何最終在同一領域工作？ 考慮他們的共同點至關重要：解決問題的天賦、出色的溝通技巧以及對事物運作方式的強烈好奇心。

除了這些品質之外，您還需要牢牢掌握以下內容：

• 統計和機器學習。
• 編碼語言，例如 SAS、R 或 Python。
• MySQL 和 Postgres 等數據庫。
• 數據可視化和報告技術。
• Hadoop 和 MapReduce。

企業何時準備好聘請數據科學家？

在接受數據科學家職位之前，您應該了解公司的以下方面：

它是否處理大量數據並有需要解決的複雜問題？

實際需要數據科學家的組織有兩個共同點：他們每天處理大量數據並處理複雜的問題。 它們通常出現在金融、政府和製藥等行業。

它重視數據嗎？

公司的文化會影響它是否應該聘請數據科學家。 它是否有適合分析的環境？ 它得到董事會的支持嗎？ 否則，聘請數據科學家將是浪費金錢。

準備好改變了嗎？

作為一名數據科學家，您希望得到認真對待，看到您的工作取得成果就是其中的一部分。 你把時間花在弄清楚如何讓你的公司運行得更順利。 因此，公司必須準備並願意執行您的調查結論。

對於一些企業來說，聘請數據科學家來指導數據驅動的業務選擇是一個冒險的舉動。 檢查你正在考慮為之工作的公司是否有正確的心態——並且願意改變。

依賴數據科學的行業

數據科學家專家對以下行業和部門產生重大影響，但不限於這些：

• 農業
• 大數據
• 數字經濟
• 經濟學
• 欺詐識別
• 衛生保健
• 人力資源
• 它
• 營銷分析
• 營銷優化
• 公共政策
• 風險管理
• 機器人技術
• 機器翻譯
• 製造業
• 醫學信息學
• 社會科學
• 語音識別
• 旅行

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