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分分合合之數據科學家淺析
2016-10-13
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分分合合之數據科學家淺析

隨著國家大數據行動計劃的發布，大數據相關的新詞頻出，其中“數據科學家”一詞更是橫空出世貌似高不可攀。那我們來看看這個所謂的數據科學家到底是新瓶裝舊酒還是新瓶裝新酒？

讓我們來問問度娘，她說“數據科學家”由Natahn Yau在2009年首次提出，其是指采用科學方法、運用數據挖掘工具尋找新的數據洞察的工程師。通過字面定義的解讀，我們知道“數據科學家”并非那么高大上，其本質還是一名工程師，一名掌握了各種數據挖掘分析方法和工具的工程師。那問題來了，一名數據挖掘分析工程師在大數據時代怎么就搖身一變成為了“數據科學家”呢？

江湖傳言，很多跨國公司以及國內的大型互聯網企業等都設立了數據科學家這個崗位，與一般意義上的大數據開發者或商業分析師不同，這個崗位的職責要求掌握多種技能集。

天下大勢，分久必合，合久必分。數據科學家無非就是一名特種兵，在大數據時代，經濟學家亞當.斯密提出的專業分工模式轉變成綜合多專業的全面手、特種兵，起了個時髦的名字“數據科學家”。盡管數據科學家的角色與傳統意義上的數據分析崗位有重合之處，但二者還是有明顯區別的。一名數據分析師能夠從歷史數據中提取出有用的信息并表達出來，供各層級領導決策使用。而數據科學家必須具備深入洞察，可以借助對大數據技術和機器學習等新技術挖掘出數據中隱藏的模式，挖掘出更深的洞見。他們擺脫了這些傳統數據處理模式的束縛。

簡而言之，數據科學家=業務分析師+數據工程師，需要具備如下技能：

1.對業務的深刻理解。對于挖掘數據價值來說，必須首先對企業業務流程有充分的了解，這些理解不止建立在業務部門的痛點上，還應該以發展的視角看待業務部門的需求，這樣才能發揮數據的真實價值。

2.以數學思維看待數據。學習諸如機器學習、數據挖掘、數據分析和統計學等技能十分重要。數據科學家需要從數學的角度對數據進行解釋和分析。

3.熟悉常用工具和技術。不僅是Excel、Tableau這樣的工具軟件，還要對R、Python等語言甚至類似SQL等數據庫查詢語言均要有所了解。數據提取、探索和假設檢驗是數據科學實踐的核心。

4.具備很強的計算機科學和軟件工程背景。這需要掌握包括Java、C++或算法知識和Hadoop。這些技能將用于利用數據來設計系統架構。



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