通常被认为是“十年来最性感的工作”数据科学家的职业生涯有着悠久的历史，可以追溯到 20 世纪 60 年代。事实证明，这一领域比一些人想象的更为成熟。尽管如此，由于其有趣的性质，它仍然吸引着来自不同背景的专业人士。由于技术人员短缺，数据科学领域承诺提供有竞争力的薪资、工作稳定性和充足的职位空缺，因此即使对于来自非技术领域的人来说，数据科学职业也具有很大的吸引力。最重要的是：您甚至可能有资格通过特定的[优惠券]（https://codelabsacademy.com/blog/part-time-data-science-bootcamp-with-the-bildungsgutschein-german-education 获得免费培训-优惠券）计划。
数据科学家做什么？
那么，数据科学家到底是做什么的？数据科学家的主要作用是分析大量数据，识别模式和趋势，并对未来趋势做出预测。数据对所有组织都很重要，但将原始数据转化为可操作的见解或“智能数据”对于组织内的有效决策至关重要。
数据科学家采用预测分析等先进的分析技术来生成准确的预测，帮助企业随时了解情况，从而获得竞争优势。
对数据科学家不断增长的需求
随着人们越来越重视数据驱动的决策，企业面临着对熟练数据科学家不断增长的需求。除了精通数据操作之外，这些专业人员通常还拥有其他技术技能，例如 Python 编程，这进一步增加了他们对组织的价值。因此，许多公司现在优先考虑员工的培训和发展，以满足对数据专业知识日益增长的需求。
在当今的环境下，越来越多的专业人士正在考虑走上数据科学的道路。然而，在深入这个领域之前，了解基本技能、数学、编程和统计学的重要性，以及过渡到数据科学职业的过程是至关重要的。本文深入探讨这些主题，为您提供开始数据科学之旅所需的信息。
什么是数据科学家？
在当今的技术和数据时代，生成的数据量正以前所未有的速度增长。数据的激增催生了对拥有分析数据并将其转化为有意义且可操作信息的技能的人才的需求。这些人被称为数据科学家——利用他们的分析技能从内部和外部来源提取有价值的见解的专业人士。他们的主要目标是预测未来趋势、识别潜在障碍并发现对企业有利的见解。
数据科学家与数据分析师：有什么区别？
数据分析师主要关注传统的数据分析技术，而数据科学家则采取更科学的方法，通常需要数学、物理或计算机科学等领域的强大学术背景。这些基础知识为他们提供了研究更高级分析的技能，包括人工智能和机器学习的应用。
数据科学家的角色和责任
数据科学家在帮助企业应对大数据的复杂性方面发挥着关键作用。他们的职责通常包括：
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提出问题：任何分析的基石都在于明确定义的问题。分析的有效性取决于所提出问题的准确性和清晰度。
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收集和清理数据：数据科学家的任务是从各种来源（例如内部、外部或第三方）识别相关数据源，并清理数据以确保准确性和一致性。
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分析数据：通过探索性数据分析，数据科学家发现潜在的模式和结构，识别关键变量和异常值。
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数据建模：这涉及开发概述组织内信息流的数据模型，以提高存储效率并简化报告程序。
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文档和可视化：数据科学家记录他们的过程并呈现他们的发现的视觉表示，为不熟悉技术概念的人简化复杂的数据。
成为数据科学家的基本技能
要成为一名数据科学家，您需要具备广泛的技能：
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技术技能：编程语言（例如 Python、SQL、R）、统计建模、机器学习和大数据技术方面的专业知识至关重要。
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软技能：有效的沟通、批判性思维和解决问题的能力对于解释数据和向各个利益相关者传达见解至关重要。
如何过渡到数据科学职业
成为数据科学家不需要传统的技术背景。虽然拥有 STEM 学科背景可能会有所帮助，但许多成功的数据科学家都拥有不同的学术背景。该领域成功的关键因素是好奇心、强烈的学习欲望以及将数据科学原理应用于现实世界挑战的能力。
数据科学家生命中的一天
数据科学家的日常工作可能会因行业和具体项目的不同而有很大差异。然而，典型的一天可能涉及几项关键活动。首先，数据科学家可能会通过审查和验证新获取的数据来开始新的一天，确保其准确性和可靠性。然后他们将继续分析数据，提取有价值的见解并得出有意义的结论。下午，他们可能会与同事进行协作式头脑风暴会议，探索数据分析的新方法和策略。此外，他们会分配时间来完善他们的发现并准备演示文稿，以便有效地将结果传达给其他部门或利益相关者。
数据科学家的职业机会和收入潜力
数据科学领域的需求量很大，因此专业人士的薪资具有竞争力。入门级职位提供有吸引力的起薪，随着数据科学家积累经验，他们的收入潜力大幅增加。这条职业道路为各个行业提供了大量机会，包括医疗保健、物流、在线零售和能源供应，使其成为面向未来的职业选择。
数据科学的未来
持续的数字化转型正在给所有行业带来重大变化，因此，预计未来对数据科学家的需求将进一步增加。对于正在考虑改变职业的人来说，从数据分析师开始并逐渐建立自己的专业知识可能是一个可行的选择。无论您是开始向数据科学领域过渡还是刚刚开始您的职业生涯，对于那些拥有必要技能并采取正确心态的人来说，都有充满希望的机会。
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