作者安德里亞·勞拉，自由作家

“數據科學家”的工作崗位和個人資料每年都在變化。它的工資也是如此，有趣的是，兩者都在不斷上漲。

隨著數據科學家的平均工資突破12.5萬美元大關，職位空缺數量增長650%，盡管總體放緩，但這一職位的需求在整個商業市場中表現出了強勁的勢頭。

“數據科學家”到底是做什么的？

從用戶在線活動的各個角落收集到了大量的數據。這些數據需要很好地存儲、維護和分析，并需要開發系統，以便很好地管理這些數據。數據科學家基本上是數據和技術專家，他們傾向于做好這項工作。像數據分析師、數據工程師和商業智能分析師這樣的職位屬于相同的權限。

本職位描述包括：

• 建立正確的問題框架，有助于篩選數據
• 一旦收到數據，就清理它
• 查找和組織存儲和集成此數據的方法
• 處理存儲的數據
• 對數據進行分類的初始數據分析
• 查找并列舉有助于完成工作的數據算法
• 利用apt應用程序開發框架，如機器學習、統計建模和人工智能，為進一步的數據處理開發預測模型
• 通過反復改進結果
• 按時交付成果
• 接收反饋并根據反饋對數據進行返工
• 根據用戶需求提供數據可視化的最終產品

為了成為一名數據科學家，你應該擅長什么？

上述職務說明要求在若干領域具有一系列專門知識。此外，在開始從事數據科學之前，您還需要了解數據主要包括數字。因此，如果你不喜歡與數字打交道，那么成為一名數據科學家對你來說可能不是一個很好的選擇。

數據科學家的必備技能包括：

1。首先，您需要了解編程:上面所述的工作描述清楚地表明，數據科學家傾向于開發算法和系統，以篩選大量數據，用于業務開發。只有那些對計算機編程有扎實理解的人才能開發出這樣的解決方案。這里的軟件專門化包括：

1. Python是數據科學家最著名和最喜歡的語言。它是一種面向對象的編程語言，有幾個數據庫，如Pandas、NumPy、Matplotlib、SciPy、Seaborn、TensorFlow等，幫助開發人員簡單地使用現有的代碼庫進行編碼，而不必顯式地完全重寫功能。這往往使他們的數據應用程序開發工作變得更容易。而且，它是免費的。由于有一個活躍的用戶和開發人員社區，Python仍然是這個領域的贏家。
2. R是另一種具有類似功能的編程語言。它可能沒有得到廣泛的支持，但通常是純統計編程的首選。
3. 如果您最終在一個大型企業組織中工作，那么您可能還會接觸到SAS，這是一種帶有內置GUI選項的昂貴軟件套件，其好處是非程序員更容易使用。

2。對數學的熱愛:作為一名數據科學家，你會一次又一次地要求你的高中數學技能，包括概率和統計，以及基本的代數和微積分概念。所以，如果你打算成為一名數據科學家；盡快刷這些技能。

3。數據分析專業:存儲和同化大量數據被稱為大數據。正如前面的工作描述中所述，數據科學家需要開發模型，以幫助獲取和分析獲取的數據，從而開發有意義的模型和解決方案。這種大數據應用程序開發需要SQL（順序查詢語言，允許算法使用查詢調用和獲取特定格式的數據）或Hadoop（一種軟件庫，最終在計算設備集群中分發大數據，以進行更好的分析）方面的專業知識。Spark可以與Hadoop結合使用來處理大型非結構化數據集。

4。講故事技巧:僅僅收集和分析數據是不夠的。數據科學家需要從數據集中處理出有意義的輸出，并以利益相關者可以理解和使用的方式呈現它們。因此，它們需要包括各種講故事的技術，包括數據可視化，以確保輸出得到良好的呈現。各種數據可視化工具如Matplotlib、Ggplot和d3.js等都可以用于此目的。要成為一個能干的數據科學家，你至少應該精通其中的一個。

5。熟練地理解和部署機器學習是必須的:作為一名數據科學家，您必須處理各種格式的大量數據，包括結構化和非結構化格式。機器學習將幫助你開發算法，有效地篩選并利用這些數據進行預測。因此，要成為一個更好的數據科學家，你必須掌握機器學習的概念。

6。對業務的透徹理解:作為一名數據科學家，您傾向于通過用戶數據來開發業務問題的解決方案。但是，為了有效地開發這些解決方案，您首先需要對業務需求和您傾向于使用大數據解決方案來解決的問題有一個表單。只有這樣，您才能開發并提出一個有效的解決方案。

世界需要更多的數據科學家

數據科學是現代最有前途的職業之一。所以，如果你想把自己看成一個數據科學家，試著在某種程度上獲得上面提到的技能。有各種在線教程可以幫助您了解python、SQL和其他必要的概念。嘗試瀏覽它們，以便對數據科學世界有一個定義良好的介紹。