如何培养数据科学家
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-11
随着算法业务成为常态
企业开始看到他们未来的生存能力取决于其实现高级分析（例如机器学习和人工智能）的能力，他们争先恐后地寻找可以帮助实现这一转变的资源，在面向市场的过程中，他们发现具有成熟数据科学技能的人很难找到，招聘成本高而且很难保留，引入外部数据科学资源来执行您的分析转换非常困难，答案可能是利用这些内部数据专家并将他们培养为所需的数据科学家。
除了查询和电子表格之外，您如何使这些资源成熟到可以改变您业务的数据科学团队？
正确了解目标数据科学家的模样以及您的工作结果将是至关重要的。考虑到这一终状态，您将能够与这些数据专家合作，为数据科学家的角色创建个性化的开发路径，数据科学家负责预测分析模型的开发，部署和管理。数据科学生命周期包括生成假设，从多个来源提取数据（包括非结构化数据），从现有数据中设计新功能以及创建，测试和操作预测模型。数据科学家生活在业务分析师，程序员和统计人员的交汇处，需要精通许多知识领域。
考虑到目标，您的下一步是遍及整个组织，以确定可以随着时间和经验而成长为该角色的资源
那些具有物理学，化学，生物学，精算科学，计算机科学，工程学，金融，经济学或数学背景的人通常是擅长这类工作的人。那些已经参与数据分析的人通常会成为候选人的入围者，但是可能有些其他人具有隐藏的能力，如果有适当的情况，他们可能会升至您的榜首，由于数据科学生活在许多其他领域的前沿，因此将这些资源转变为未来的数据科学家的开发计划将有所不同。与他们合作确定他们的道路。
领域知识数据科学家的关键能力之一就是知道哪些问题需要答案
机器学习和人工智能可以用来回答许多问题，但是其中只有一部分会影响您的组织目标，您的数据科学家团队需要对业务有足够的了解，以便对问题列表进行排序并确定重要的事情，此任务需要高水平的上下文思考和业务敏锐度，从科学或数学中获取的资源可能并不精通（或什至没有接触过）深层次的业务领域，如果是这样，请与他们联系业务领域的专家，以发展他们的能力。
数据科学家需要超越电子表格和数据库
以构建可处理大量数据并驱动业务目标的算法，那些来自诸如金融或经济学等技术领域之外的人，将需要发展超出其重点领域的技能，他们可以在电子表格和已建立的宏中掌握其逻辑知识，并开始学习新的语言和平台，当今，数据科学家的语言包括Python，R和SQL。这些语言打开了库，使数据科学家可以提取和增强数据，构建和测试模型，并在生产环境中运行这些模型。除了这些语言之外，许多数据科学家还需要使用Java，Julia，Scala和C / C ++来创建可在非桌面环境中扩展的模型。
除了开发语言之外，还有提供的数据集成工具
数据发现工具（例如Tableau，Qlik，Microsoft PowerBI）和机器学习工具（例如RapidMiner，Knime，Statistica）界面可用于执行数据科学生命周期的许多步骤，对于非开发人员而言可能是一个更容易的切入点，每个人的发展计划都需要考虑到他所在的位置，他们的技术经验水平以及他们的学习能力。教软件工程师一种新语言与教财务分析师如何从头开始编程有很大不同，对于许多人而言，图形工具可能是更好的步，而不是将其投入硬核编程的深层。
统计和数学思维
数据科学的核心是统计。机器学习通常不是要找到正确的答案，而是要找到足够概率的答案以实现业务目标，它还与培训系统有关，以确定今天的答案是否与昨天的答案相同，或者基本因素是否已发生足够的变化以改变分析过程，此过程通常被称为解决问题的启发式方法，作为起点，数据科学家将需要了解统计的基础知识。随着他们的成长并越来越多地参与深度学习和神经网络，他们还需要发展对线性代数，张量和微积分的理解，这些概念可能需要您的某些资源（例如财务和会计领域，甚至是软件工程领域的资源）以不同的方式处理问题，并且无法学习他们过去使用的方法。
将的数据科学家与其他科学家区分开的一个特征是好奇心的提高
企业开始看到他们未来的生存能力取决于其实现高级分析（例如机器学习和人工智能）的能力，他们争先恐后地寻找可以帮助实现这一转变的资源，在面向市场的过程中，他们发现具有成熟数据科学技能的人很难找到，招聘成本高而且很难保留，引入外部数据科学资源来执行您的分析转换非常困难，答案可能是利用这些内部数据专家并将他们培养为所需的数据科学家。
除了查询和电子表格之外，您如何使这些资源成熟到可以改变您业务的数据科学团队？
正确了解目标数据科学家的模样以及您的工作结果将是至关重要的。考虑到这一终状态，您将能够与这些数据专家合作，为数据科学家的角色创建个性化的开发路径，数据科学家负责预测分析模型的开发，部署和管理。数据科学生命周期包括生成假设，从多个来源提取数据（包括非结构化数据），从现有数据中设计新功能以及创建，测试和操作预测模型。数据科学家生活在业务分析师，程序员和统计人员的交汇处，需要精通许多知识领域。
考虑到目标，您的下一步是遍及整个组织，以确定可以随着时间和经验而成长为该角色的资源
那些具有物理学，化学，生物学，精算科学，计算机科学，工程学，金融，经济学或数学背景的人通常是擅长这类工作的人。那些已经参与数据分析的人通常会成为候选人的入围者，但是可能有些其他人具有隐藏的能力，如果有适当的情况，他们可能会升至您的榜首，由于数据科学生活在许多其他领域的前沿，因此将这些资源转变为未来的数据科学家的开发计划将有所不同。与他们合作确定他们的道路。
领域知识数据科学家的关键能力之一就是知道哪些问题需要答案
机器学习和人工智能可以用来回答许多问题，但是其中只有一部分会影响您的组织目标，您的数据科学家团队需要对业务有足够的了解，以便对问题列表进行排序并确定重要的事情，此任务需要高水平的上下文思考和业务敏锐度，从科学或数学中获取的资源可能并不精通（或什至没有接触过）深层次的业务领域，如果是这样，请与他们联系业务领域的专家，以发展他们的能力。
数据科学家需要超越电子表格和数据库
以构建可处理大量数据并驱动业务目标的算法，那些来自诸如金融或经济学等技术领域之外的人，将需要发展超出其重点领域的技能，他们可以在电子表格和已建立的宏中掌握其逻辑知识，并开始学习新的语言和平台，当今，数据科学家的语言包括Python，R和SQL。这些语言打开了库，使数据科学家可以提取和增强数据，构建和测试模型，并在生产环境中运行这些模型。除了这些语言之外，许多数据科学家还需要使用Java，Julia，Scala和C / C ++来创建可在非桌面环境中扩展的模型。
除了开发语言之外，还有提供的数据集成工具
数据发现工具（例如Tableau，Qlik，Microsoft PowerBI）和机器学习工具（例如RapidMiner，Knime，Statistica）界面可用于执行数据科学生命周期的许多步骤，对于非开发人员而言可能是一个更容易的切入点，每个人的发展计划都需要考虑到他所在的位置，他们的技术经验水平以及他们的学习能力。教软件工程师一种新语言与教财务分析师如何从头开始编程有很大不同，对于许多人而言，图形工具可能是更好的步，而不是将其投入硬核编程的深层。
统计和数学思维
数据科学的核心是统计。机器学习通常不是要找到正确的答案，而是要找到足够概率的答案以实现业务目标，它还与培训系统有关，以确定今天的答案是否与昨天的答案相同，或者基本因素是否已发生足够的变化以改变分析过程，此过程通常被称为解决问题的启发式方法，作为起点，数据科学家将需要了解统计的基础知识。随着他们的成长并越来越多地参与深度学习和神经网络，他们还需要发展对线性代数，张量和微积分的理解，这些概念可能需要您的某些资源（例如财务和会计领域，甚至是软件工程领域的资源）以不同的方式处理问题，并且无法学习他们过去使用的方法。
将的数据科学家与其他科学家区分开的一个特征是好奇心的提高
他们总是在质疑-如果我们尝试一些不同的东西怎么办？这种实验思维通常在具有生物学，物理学或化学背景的科学家中发现，但在计算机科学家或会计师中并不普遍，好奇心是可以通过实践获得的，但是人必须渴望学会以不同的方式思考，与每个候选人坐下来，制定一个计划，以确定他或她已经掌握了数据科学家角色的哪些部分以及需要发展哪些部分。从那里开始，寻找可以帮助填补这些空白的活动.
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