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什么是数据科学家?关键的数据分析角色和有利可图的职业生涯

浏览次数:716日期:2019-08-02小编:沐鸣

什么是数据科学家?

数据科学家负责从大量结构化和非结构化数据中发现见解,以帮助塑造或满足特定的业务需求和目标。数据科学家的角色变得越来越重要,因为企业更加依赖数据分析来驱动决策,并将自动化和机器学习作为其IT战略的核心组成部分。


数据科学家的角色

数据科学家的主要目标是组织和分析大量数据,通常使用专门为任务设计的软件。数据科学家的分析的最终结果需要足够容易让所有投资的利益相关者理解,尤其是那些在其之外工作的利益相关者。


数据科学家进行数据分析的方法取决于他们所在的行业以及他们所从事的业务或部门的特定需求。在数据科学家能够在结构化或非结构化数据中找到意义之前,业务主管和部门经理必须传达他们正在寻找的内容。因此,数据科学家必须具备足够的业务领域专业知识,才能将公司或部门目标转化为基于数据的可交付成果,如预测引擎、模式检测分析、优化算法等。


这是一个快速增长的角色——根据来自事实上的数据,数据科学家的职位从2015年1月到2018年1月上升了75%,而对数据科学家职位空缺的搜索在同一时间段上升了65%。


数据科学家的职责

数据科学家的主要职责是数据分析,这一过程从数据收集开始,到根据数据科学家的最终数据分析结果做出的业务决策结束。


数据科学家分析的数据,通常被称为大数据,是从许多来源获得的。有两种类型的数据属于大数据的保护伞:结构化数据和非结构化数据。结构化数据是有组织的,通常是按类别来组织的,这使得计算机可以很容易地自动排序、读取和组织。这包括由服务、产品和电子设备收集的数据,但很少从人类输入中收集数据。网站流量数据、销售数据、银行账户或智能手机收集的GPS坐标-这些是结构化的数据形式。


非结构化数据是增长最快的大数据形式,更可能来自人的输入-客户评论、电子邮件、视频、社交媒体帖子等。这些数据通常更难分类,使用技术管理效率较低。因为它不是流线型的,非结构化数据可能需要大量投资来管理。企业通常依赖关键字来理解非结构化数据,以此作为使用可搜索术语提取相关数据的方法。


通常,企业雇佣数据科学家来处理这些非结构化数据,而其他IT人员将负责管理和维护结构化数据。是的,数据科学家在其职业生涯中可能会处理大量的结构化数据,但企业越来越希望利用非结构化数据来实现其收入目标,使非结构化数据方法成为数据科学家角色的关键。


要进一步了解数据科学家的工作寿命,请参阅“数据科学家做什么?其中7位需求专业人士提供了自己的见解。”


数据科学家工资

数据科学是一个快速增长、利润丰厚的领域,劳工统计局预测到2024年,该领域的就业岗位将增长11%。数据科学家也正在形成一条令人满意的长期职业道路。在Glassdoor的《美国50个最佳工作报告》中,数据科学家根据职位空缺、薪水和总体工作满意度,将其列为每个行业的最佳工作。


根据Robert Half的2018年技术和IT工资指南的数据,基于经验,数据科学家的平均工资细分如下:

25%:100000美元

第50个百分点:119000美元

第75百分位:14275美元

第95个百分点:168000美元


数据科学家要求

每个行业都有自己的大数据概况,供数据科学家分析。根据BLS,这是每个行业中一些更常见的大数据形式,以及数据科学家可能需要执行的分析类型。


商业:如今,数据几乎形成了每家公司的商业战略,但企业需要数据科学家来理解信息。业务数据的数据分析可以为有关效率、库存、生产错误、客户忠诚度等方面的决策提供信息。


电子商务:现在网站收集的不仅仅是购买数据,数据科学家帮助电子商务企业改善客户服务,发现趋势,开发服务或产品。


金融:在金融业中,有关账户、借贷交易的数据和类似的财务数据对正常运作的企业至关重要。但是对于这个领域的数据科学家来说,安全性和合规性,包括欺诈检测,也是主要的关注点。


政府:大数据帮助政府制定决策,支持选民,并监控整体满意度。与金融部门一样,安全性和合规性也是数据科学家最关心的问题。


科学:科学家一直在处理数据,但现在有了技术,他们可以更好地收集、共享和分析实验数据。数据科学家可以帮助这个过程。


社交网络:社交网络数据有助于通知目标广告,提高客户满意度,建立位置数据趋势,增强功能和服务。对帖子、推特、博客和其他社交媒体的持续数据分析可以帮助企业不断改进服务。


医疗保健:电子病历现在是医疗保健设施的标准,这需要致力于大数据、安全和合规性。在这里,数据科学家可以帮助改善卫生服务,并发现可能不被注意到的趋势。


电信:所有电子设备都收集数据,所有这些数据都需要存储、管理、维护和分析。数据科学家通过提供他们想要的功能,帮助公司消除缺陷,改进产品,让客户满意。


其他:没有一个行业可以免受大数据的影响,劳工统计局指出,你会在其他利基领域找到工作,比如政治、公用事业、智能电器等等。


数据科学家技能

据Quora的数据科学经理William Chen称,数据科学家最擅长的五项技能包括硬技能和软技能:


编程:陈引用这一点作为“数据科学家最基本的技能集”,并指出它为数据科学技能增加了价值。编程提高了您的统计技能,帮助您“分析大型数据集”,并使您能够创建自己的工具。


定量分析:分析大型数据集的一项重要技能,陈说,定量分析将提高你进行实验分析的能力,扩展你的数据策略,帮助你实现机器学习。


产品直觉:了解产品将帮助你进行定量分析,陈说。它还将帮助您预测系统行为、建立度量标准和提高调试技能。


沟通:可能是每个行业最重要的软技能,强大的沟通技能将帮助你“充分利用之前列出的所有技能”,陈说。


团队合作:与交流非常相似,团队合作对于成功的数据科学事业至关重要。陈说,这需要无私,接受反馈,并与你的团队分享你的知识。


要想更深入地了解作为一名数据科学家如何才能脱颖而出,请参阅“精英数据科学家的基本技能和特点”。


成为数据科学家

如果你没有计算机科学或数据分析方面的背景,训练营、学位课程或认证可以提供必要的技能来过渡到成为数据科学家。


你会想知道你想要的行业和领域的职位空缺是否需要高等教育学位,或者证书和训练营是否足以满足招聘经理的要求。花些时间研究职位空缺,在你想要的职位上找到共同点。从那里,你可以制定一个战略,成为一个拥有获得这份工作所需的教育、技能和经验的数据科学家。


数据科学家教育与培训

有很多方法可以成为数据科学家,但最传统的方法是获得学士学位。根据BLS的数据,大多数数据科学家拥有硕士或更高的学位,但并非每个数据科学家都有这种情况,而且还有其他方法可以培养数据科学技能。在你进入高等教育项目之前,你需要知道你将在哪个行业工作,以找出最重要的技能、工具和软件。


因为数据科学需要一些业务领域的专业知识,数据科学家的角色将因行业而异,如果您在高技术行业工作,则可能需要进一步的培训。例如,如果你在医疗保健、政府或科学领域工作,你将需要与在市场营销、商业或教育领域工作不同的技能。


如果你想发展某些技能来满足特定的行业需求,有在线课程、训练营和专业发展课程可以帮助你磨练技能。对于那些考虑研究生院的学生,请参阅“十大数据科学硕士学位课程”。


数据科学认证

除了训练营和专业发展课程,还有很多有价值的大数据认证和数据科学认证,可以提高你的简历和薪水。


一些流行的数据科学认证包括:


认证分析专业人员(CAP)–CAP计划


中国科学院预测分析研究所(CSPA)认证专家


Cloudera认证专家:CCP数据工程师-Cloudera


数据科学证书——哈佛扩展学院


美国数据科学委员会


IAPA分析凭证–IAPA


SAS数据科学学院-SAS研究所


SAS认证大数据专家/数据科学家-SAS研究所


Simplearn数据科学认证培训–Simplearn


Teradata Aster分析认证–Teradata


要更深入地了解有价值的认证,请参阅我们的数据科学认证指南以及大数据和数据分析认证。


数据科学学位课程

如果你想走传统的学位路线,有很多数据科学硕士课程可供选择。即使没有科学相关的本科学位,你仍然可以申请数据科学硕士课程,但可能需要额外的学分、考试或计算机科学经验。


根据美国新闻和世界报道,这些是数据科学领域的顶级研究生学位课程:


统计学硕士:斯坦福大学的数据科学


信息与数据科学硕士:伯克利信息学院


计算数据科学硕士:卡内基梅隆大学


数据科学硕士:哈佛大学约翰鲍尔森工程与应用科学学院


华盛顿大学数据科学硕士


数据科学硕士:约翰霍普金斯大学惠廷工程学院


分析学理学硕士:芝加哥大学格雷厄姆学院


其他数据科学工作


数据科学家只是数据科学领域不断扩大的一个职位,并不是所有利用数据科学的公司都在招聘数据科学家。根据工资表中的数据,以下是一些与数据科学相关的最流行的职位名称以及每个职位的平均工资:


分析经理-92249美元


商务智能分析师——66003美元


数据分析师——57768美元


数据架构师——112790美元


数据工程师——90811美元


研究分析师——52970美元


研究科学家——77330美元


统计学家——71374美元


如果你想在数据科学领域建立一个职业,这是一些你可能也想考虑的职位。数据分析是一个广阔的领域,所以在你开始申请工作之前,你会想知道你的利基是什么。一旦你知道如何处理数据,就可以更容易地缩小最佳职位空缺范围,以匹配你的技能。


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