数据科学家，充满活力和创新
来源：数据分析师 CPDA | 时间：2019-09-11 | 作者：admin
世界各地的公司一直在收集和分析客户的数据，以提供更好的服务和提高他们的投资回报率。数据科学领域涉及从多个来源收集的所有数据中提取可操作的知识。在今天的数字世界中，大量的数据被不断地收集。要使这些数据有用，需要创新的数据处理方法和现代软件。在这个不断增长的行业中，对能够创建数据驱动的业务解决方案和分析以帮助组织实现竞争优势的熟练专业人员的需求很高。
数据科学专业人才需求背后的驱动力是什么?根据领先企业的说法，该领域的顶尖人才是什么样的?
世界范围内对熟练的专业人员的需求非常大，他们能够看到业务需求，然后创建和部署数据解决方案。如今的公司更喜欢拥有更专业技能的求职者，而不是“万事通”。换句话说，组织更愿意雇佣专家而不是通才。数据科学家应该专注于一个特定的领域，成为数据标记、机器学习、统计建模、并行计算等领域的专家。顶尖的人工智能人才应该具备人工智能应用、云计算、物联网或工业机器人方面的技能。一个数据科学家应该是一个传播者、问题解决者、数学家、计算机科学家、趋势识别器和创新者的结合体。他们必须能够在充满活力和创新的环境中工作。
数据科学家的就业市场是什么样的?是否有特定的短缺和需求领域可能有助于数据科学家如何塑造他们的教育和职业道路?
数据科学家在将海量数据转化为企业行动方面至关重要。它们在过去也有很高的需求，但直到最近才仅限于大型企业和数字原住民。今天，世界上几乎所有的公司都在投资于数据科学技能。一家顶级求职网站显示，对数据科学家的需求同比增长29%，比5年前增长了344%。
就数据科学家学位的实际应用而言，你认为会出现什么情况?哪些公司最需要这些学位?
毫无疑问，数据科学家需要很强的教育背景。如果我们看看目前工作数据科学家的资格,有硕士学位,88%和46%持有博士学位列数据科学家求职者在求职网站骰子显示,27%有硕士学位,10%具有博士学位,13%拥有学士学位。这里还应该指出，大多数入门级数据科学职位的最低资格是数据科学学士学位。但公司通常会在其他相关领域寻找学位，比如计算机编程、计算机科学或定量社会科学。对数据科学家来说，良好的编程语言知识是另一项迫切需要的技能。然而，获得更高的学位总是可以帮助你从其他候选人中脱颖而出。
你与许多不同行业的领先公司进行过交流。你能告诉我们更多关于数据科学职业的类型吗?这些职业为商业创新提供了很大的空间，以及这如何影响职业发展?
以下是最受欢迎的数据科学职位:
- BI开发人员
- 应用程序架构师
3.数据库管理员
- 数据架构师
- 企业架构师
- 基础设施架构师
- 数据科学家
- 数据工程师
- 数据分析师
- 机器学习科学家
- 机器学习工程师
- 统计学家
你的数据科学职业道路的成长是持续的，并且可以在你的职业生涯中基于你的技能、兴趣和经验而发生。你将继续发展你的先进的分析技能，因为你的实践和沉浸在现实的业务场景。Upskilling可以帮助你更好地理解和学习如何识别和处理数据科学中的挑战。
公司对数据科学家的要求是什么?哪些技能是最受欢迎和最有帮助的?
特殊技能
分析、逻辑思维、批判性思维、数学、项目管理、神经网络、深度学习、人工智能、NLP、ML、数据工程、创造性问题解决、软件编程和工程学。
技术技能
- Python, R, SQL, Spark, SAS, Java, Tableau, Hive, Tensorflow, C, c++， Excel, NoSQL, Azure, Linux。
- LinkedIn数据科学家职位招聘中最常见的三个技能是Python、R和SQL，紧随其后的是Jupyter笔记本、Unix Shell/Awk、AWS和Tensorflow。
其他关键技能
- 具有良好的团队合作精神和沟通能力
- 讲故事
数据科学家需要以可理解的方式传达数据洞见
他们应该能够以一种他们能够理解的方式，告诉业务用户和非数据科学家有关研究结果
3.问题解决，适应性，产品理解
- 好奇心驱动创新
- 商业智慧
数据科学家如何才能让自己在行业中更受欢迎?
把重点放在最关键的技能上，培养数据分析和机器学习方面的演示技能，这是至关重要的。培养敏锐的沟通技巧，尤其是在你求职的时候。熟练掌握深度学习框架也是可取的。强烈建议你关注一种流行的编程语言，比如Python或R，或者两者兼而有之。Tableau最近也变得非常流行。
在实际工作中，公司认为哪些具体的教育领域最有益处?哪些培训和证书对潜在雇主有吸引力?
大数据
企业正在寻找大数据、Hadoop和Spark方面的熟练专业人士，以及数据挖掘专家，他们能够将大数据集中的数据分发到人工智能算法中，并通过创建预测趋势和行为，更好地理解模式。
BI &数据科学
BI或数据科学中的专业认证表明，你拥有正确的技能集，这些技能集可以帮助企业为集中式数据仓库执行应用程序分析或数据建模。
人工智能与机器学习
这些是目前最流行的数据科学认证。预测分析、深度学习或自然语言编程(NLP)方面的专业认证将大有帮助。
企业云平台
这为数据科学家提供了深远的能力。
