4 项技能将使明天的数据科学家与众不同
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-07-07
大流行加速了跨行业采用数据驱动的策略
在零售业公司转向物联网和位置数据来制定他们的免下车购物策略，简化购物体验并在实体零售商艰难的一年中增加收入，医疗保健完全转向了数据驱动的洞察力，以在医疗用品不断变化、急诊室床位、健康检查和其他挑战中保持敏捷和响应能力，多年来金融服务行业一直利用数据为业务战略提供信息并解决新出现的挑战，虽然数据现在是一种优势，但在未来，它将成为所有业务的基础，数据科学将成为超出工程和 IT 角色的一项常见技能（并且可能是必需的技能），为了保持竞争力，数据科学家应该投资学习如何地将数据转化为可操作的见解和引人入胜的故事，从而在整个业务中产生共鸣，这四项技能对他们的成功至关重要。
1. 传播概率、统计学和其他数学分支
虽然数据科学很复杂，但不断扩大的数据素养差距威胁着跨团队的创新和协作，75% 的员工会阅读数据，但只有 21% 的员工“对自己的数据素养技能充满信心”，虽然企业应该投资于整个组织的数据素养以提高生产力，但今天的数据科学家应该学习如何地交流数据背后的基本原理，解释方差、标准差和分布等不同概念的能力将帮助数据科学家解释数据是如何收集的，数据集揭示了该数据的哪些方面，以及它是否看起来有效，在与其他利益相关者（尤其是管理层）交流数据时，这些见解很有帮助，有了这些基本原理，您就可以轻松解释数据背后的原理，您是如何得出这些数字的？我们怎么知道它们是有效的和具有代表性的？
避免过多地讨论技术问题
的数据科学家重视简单性，只在需要时增加复杂性，要复习这些概念，请查看在线学习机构和大学的课程。
2. 使数据易于理解
讲述数据故事的能力与简化和解释数据技术细节的能力息息相关，故事天生比大量数字更人性化，一项研究发现63% 的听众在听演讲时记住了故事，但只有 5% 的人只能回忆起一个统计数据，的数据科学家也是善于讲故事的人，提供有关数据集的必要背景，并解释为什么数据在大局中很重要，在分享一组新数据或数据项目的结果时，请专注于对观众应该放弃的前三件事进行叙述，通过您选择的任何媒体（演示、电子邮件、交互式报告等）重申这些要点，以促使您的观众采取行动，这使得新信息易于消化和可操作。
3. 可视化数据以产生影响
视觉媒体是一种引人注目但经常被低估的数据交流方式，考虑检查大流行的各种数据集的不同类型的图形和图表，从跟踪疫苗推出的地图到约翰霍普金斯大学大流行病相关图表的集合，数据可视化已被证明是与数据交互和理解数据的重要方式，的视觉效果对大量数据进行解释和语境化，让观众（尤其是非技术利益相关者）能够快速消化信息并发现可能隐藏在原始数据中的关键要点，对于数据可视化创建图表和图形，要开发交互式地图。
4. 平衡学与教
在零售业公司转向物联网和位置数据来制定他们的免下车购物策略，简化购物体验并在实体零售商艰难的一年中增加收入，医疗保健完全转向了数据驱动的洞察力，以在医疗用品不断变化、急诊室床位、健康检查和其他挑战中保持敏捷和响应能力，多年来金融服务行业一直利用数据为业务战略提供信息并解决新出现的挑战，虽然数据现在是一种优势，但在未来，它将成为所有业务的基础，数据科学将成为超出工程和 IT 角色的一项常见技能（并且可能是必需的技能），为了保持竞争力，数据科学家应该投资学习如何地将数据转化为可操作的见解和引人入胜的故事，从而在整个业务中产生共鸣，这四项技能对他们的成功至关重要。
1. 传播概率、统计学和其他数学分支
虽然数据科学很复杂，但不断扩大的数据素养差距威胁着跨团队的创新和协作，75% 的员工会阅读数据，但只有 21% 的员工“对自己的数据素养技能充满信心”，虽然企业应该投资于整个组织的数据素养以提高生产力，但今天的数据科学家应该学习如何地交流数据背后的基本原理，解释方差、标准差和分布等不同概念的能力将帮助数据科学家解释数据是如何收集的，数据集揭示了该数据的哪些方面，以及它是否看起来有效，在与其他利益相关者（尤其是管理层）交流数据时，这些见解很有帮助，有了这些基本原理，您就可以轻松解释数据背后的原理，您是如何得出这些数字的？我们怎么知道它们是有效的和具有代表性的？
避免过多地讨论技术问题
的数据科学家重视简单性，只在需要时增加复杂性，要复习这些概念，请查看在线学习机构和大学的课程。
2. 使数据易于理解
讲述数据故事的能力与简化和解释数据技术细节的能力息息相关，故事天生比大量数字更人性化，一项研究发现63% 的听众在听演讲时记住了故事，但只有 5% 的人只能回忆起一个统计数据，的数据科学家也是善于讲故事的人，提供有关数据集的必要背景，并解释为什么数据在大局中很重要，在分享一组新数据或数据项目的结果时，请专注于对观众应该放弃的前三件事进行叙述，通过您选择的任何媒体（演示、电子邮件、交互式报告等）重申这些要点，以促使您的观众采取行动，这使得新信息易于消化和可操作。
3. 可视化数据以产生影响
视觉媒体是一种引人注目但经常被低估的数据交流方式，考虑检查大流行的各种数据集的不同类型的图形和图表，从跟踪疫苗推出的地图到约翰霍普金斯大学大流行病相关图表的集合，数据可视化已被证明是与数据交互和理解数据的重要方式，的视觉效果对大量数据进行解释和语境化，让观众（尤其是非技术利益相关者）能够快速消化信息并发现可能隐藏在原始数据中的关键要点，对于数据可视化创建图表和图形，要开发交互式地图。
4. 平衡学与教
明天的数据科学家将是教师和学生，找到将学习和实验融入日常生活的方法，阅读有关数据技术的消息，或尝试新的软件程序，这些方法可以展示您在组织内的价值，但也提供了一个有用的视角，了解如何处理信息可以改善您与他人分享见解的方式，随着越来越多的公司转向数据驱动的洞察力来做出明智的业务决策，数据科学家将在企业内承担更重要的责任，进行尖端的数据科学只是成功的一半，了解如何以引人入胜的方式解释您的过程并呈现结果将使未来的领先数据科学家不可或缺。
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