数据科学家

数据科学家在当今数据驱动的世界中起着至关重要的作用，在当今的数据驱动世界中，从大量信息中提取有意义的见解是组织成功的关键。他们的工作融合了统计分析，机器学习和领域专业知识，以指导各个行业的战略决策。随着对数据专业知识的需求不断增长，了解数据科学家的多方面作用变得越来越重要。

什么是数据科学家？

数据科学家将数据科学技术与分析性严谨性相结合，以得出推动行动的见解。他们擅长管理大型数据集，利用各种工具来提取有价值的信息，并将这些数据转变为战略业务解决方案。

数据科学家的角色和职责

数据科学家的任务是几项重要的责任，这些责任对组织内部的数据策略和决策产生了重大贡献。它们的主要角色包括：

• 数据收集和准备： 从多个来源收集和清洁数据，以确保它可以进行分析。
• 分析数据趋势： 使用分析工具来确定重要的模式和见解以改善业务。
• 开发模型： 构建统计和预测模型，以预测使用机器学习技术的未来趋势。
• 数据可视化： 创建仪表板和视觉报告，以清楚地将发现与利益相关者传达。

数据科学家的职务历史记录

“数据科学家”的标题在2008年获得了突出，当时像Facebook和LinkedIn这样的公司在公司职位描述中使用了它。哈佛商业评论后来将其视为2012年21世纪最性感的工作之一，这表明对公司景观中数据专业知识的价值的认识越来越高。

数据科学家的有效特征

为了在这一角色中取得成功，数据科学家倾向于表现出一定的关键特征：

• 智力好奇心： 强烈渴望探索和持续学习。
• 批判性和创造性思维： 从各个角度应对挑战的能力。
• 解决问题的技能： 熟练识别复杂数据问题的有效解决方案。
• 协作与沟通： 与不同团队合作的能力，简化各种受众的复杂概念。

资格和必需技能

强大的教育基础和技能集对于数据科学家来说至关重要：

• 学历： 大多数数据科学家在相关领域拥有学士学位，并拥有大量的硕士学位。
• 关键技能： 精通Spark和SQL等分析工具，统计和机器学习方法的知识以及具有数据可视化工具（例如Tableau或Power BI）的经验。

工资信息

截至2022年10月，美国的数据科学家的平均薪水约为144,959美元，基于经验的变化：

• 入门级： 大约$ 122,591。
• 经验丰富的专业人士： 拥有3 – 5年经验的人的收入约为167,038美元。

数据科学家与其他角色之间的区别

数据科学家具有特定的技能和责任，使他们与类似的工作头衔区分开来，例如：

• 数据分析师： 主要关注数据分析和报告，通常收入的薪水中位数为71,645美元。
• 公民数据科学家： 使用现有的分析工具，但可能缺乏正式培训，并获得与一般活动更加一致的工资。

数据科学的主要领域

数据科学结合了几个关键组成部分：

• 数据准备： 在分析之前，确保清洁和组织数据。
• 数据分析： 确定趋势和模式以提高业务绩效。
• 数据挖掘： 采用高级算法从大数据集中提取相关信息。
• 机器学习： 开发从数据中学习和适应的模型。
• 预测建模： 根据历史数据进行预测。
• 统计分析： 应用统计技术进行鲁棒的探索性数据分析。

数据科学的挑战

导航数据格局对数据科学家提出了各种挑战：

• 数据收集问题： 收集相关数据和防止筒仓的困难。
• 数据质量问题： 数据的不一致和不准确性可能会导致结论错误。
• 时间投资： 数据制备通常会吸收近80％的数据科学家工作时间。
• 保持模型相关： 模型需要持续的更新以与不断变化的数据和业务现实保持一致。