很明显当我坐在会议上谈论使用SWIRL和Coursera等资源磨练Python，R的技能时，未来是光明的，学习对于数据科学家来说是“民主化”的。许多专业人员通过自律扩展了他们的研究生培训，以了解有关深度学习，机器学习和真正的“大数据”管理基础的方法的更多信息，同样很清楚对于具有适当技能的人，从事数据科学家的职业可能是潜在的有利可图的举动。那么，数据科学家职位需要具备哪些技能？组织本身应该怎么做才能增加组织内部的数据知识财富。

成功的数据科学家的特质

首先，数据科学家必须是问题解决者。他们需要保持好奇心，了解要查找的数据，如何查找数据以及如何从中提取含义。传统的，基于假设的科学与数据科学之间的根本区别之一是，如今，我们的计算能力使我们能够从可能告诉我们一个故事的数据中提取趋势，而不是通过集中的问题和探索来测试和理解现象。从技术角度来看，数据科学家需要数学或统计学，IT或编码方面的基础，或者至少需要周围有可以编码的人员。

因此数据科学家将需要能够解释各种数据集对企业的意义

并能够将这些发现传达给高级的，可能是非技术性的决策者，这些数据集将如何使企业更高效，更高效、更安全、更合规、并终实现更高的利润。

培训是企业范围内成功的关键

数据科学家的职责之一是确保在整个企业中培养数据技能。根据世界经济论坛的数据，到2022年，将有超过一半（54％）的员工需要大量的再培训和技能提升，包括分析思维。

数据科学家对于推动企业的整体成功至关重要，在美国，我们可以预期其中一些利润会被返还给使用数据来帮助进一步改善招聘、培训、产品开发、市场营销等方面。Forrester Research分析师Brandon Purcell表示，对数据科学家的需求只会继续增长，数据科学事业不仅是抢手的机会之一，而且还是一种有益的职位，有助于告知企业可以做出的重要的决策。

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