你终于准备好走上职业道路了。你很好奇，善于分析，有数学天赋，你知道一定会有一份职业能让你的天赋得到很好的利用。

有一个职业领域可能正好符合这个要求，那就是数据科学。你可能在媒体上听到过关于“大数据”和数据科学的片段，也听说过它将如何让世界变得更好。这听起来很棒，但现在你可能在想，“到底什么是数据科学家?”他们是做什么的?”

我们与在该领域的几个数据科学家联系，帮助您了解这一兴奋的职业选择背后的大局以及数据科学家日常工作中的预期。继续阅读，了解数据科学事业是否适合您！

数据科学的出现

由于信息时代的技术，数据科学是一种日益增长的职业领域。其大部分增长可以追溯到两个单词：数据收集。互联网和永远存在的移动设备的增长导致了存储和收集的令人难以置信的数据。Much of this data was seen as a kind of refuse–receipts, logs, check-ins and so forth–that served a narrow purpose, but it hasn’t taken long for businesses and organizations to realize this data may in fact be a gold mine of potentially valuable information if properly refined. That’s where the data science field comes in.

“直觉和经验并不总是通过最佳方向领导公司，”首席经济学家和数据科学家伊维利恩Polyswarm.．“近年来，企业一直在利用数据来为商业决策提供信息。”Hytopoulos解释说，数据驱动的洞察力有助于公司做出更有效的选择。

这种信息可以省很多钱。“在当今竞争异常激烈的世界，犯错的代价可能是非常高昂的。DonorDo．“为了减少决策过程中的错误，目前的标准是基于数据。”

据Hytopoulos说，数据科学家有独特的能力来传递这些有价值的数据驱动的见解。“我们使用一套多样的技能，这些技能被很多人声称，但掌握的人却很少。最优秀的人才具备数据工程、统计学、经济学、编程和沟通方面的技能。”她解释说，这些技能结合起来造就了能够操纵数据、分析趋势并知道在哪里寻找最有影响力的见解的专业人士。

“如今的组织收集的数据比以往任何时候都多，”西里塞纳说。“数据科学家需要分析这些数据，并建立模型，以了解它们产生了什么。”

数据科学家做了什么？

数据科学家会查看所有这些数据，并从中提取相关信息，发现对公司经营方式有影响的联系和见解。这听起来很简单，但数据科学家的日常工作职责表明，他们有很多事情要做。

Hytopoulos说:“和许多数据科学家的经历类似，我一直在预测未来可能需要回答的问题，并设计从现在开始收集相关信息的方法。”“我的工作是使用先进的统计和计量经济学方法，并结合一手和二手数据来源，回答发生了什么，正在发生什么，现在最好的策略是什么，以及即将发生什么。”

数据科学家的一些常见日常任务包括获取可能并不总是看起来明显的地方的数据，策略通过利雅·埃拉霍夫（Elijah Elazarov）数据科学家的数据集，操纵，清理和标准化数据和分析。exeq.．在这个过程之后，数据科学家将以清晰、简洁和可操作的方式展示他们的发现。

除了测量当前的分析和预测未来的分析，数据科学家还可以成为与其专业知识相关项目的团队成员。西里塞纳是一名机器学习专家，正在帮助开发一款新产品。“我的工作是寻找能够帮助实现既定目标的数据源，”西里塞纳说。“我正在收集大量数据(如Twitter™提要)，构建模型以理解相关实体(如用户、公司)的行为，并验证结果。”

数据科学家的工作职责在很大程度上取决于他们公司的需求。一些公司可能会要求他们做从数据收集到数据解释的所有事情，而其他公司会提供更具体的角色，比如只关注销售数据。

有一点很清楚:就像名字所暗示的那样，一个成功的数据科学家需要真正享受深入研究数据的过程。但这并不全是统计和编程。数据科学家的大部分工作是向那些不熟悉技术术语的人解释复杂的想法和发现。这意味着像沟通这样的软技能是必不可少的。

我们的专家指出，这些艰难和软技能作为成功数据科学家的必需品：

硬技能:

• 结构化查询语言
• 编程语言（特别是Python，R和Java™）
• 具有统计学、线性代数和向量微积分的应用知识
• 为您的行业提供专注的培训（交易数据，社交媒体数据和联系/领导数据）
• 经济技能和知识基础

软技能：

• 通信(“数据讲故事”)
• 创新思维
• 直觉
• 精确度和对细节的关注
• 长期耐心

数据科学的未来

这是一个明显的数据科学现在是一个热门的职业生涯，但它将未来在哪里？

Hytopoulos表示:“在未来几年，我预计高管和行业领袖将由更多的数据科学家组成，他们将专注于领导自己的团队朝着数据衍生的方向前进。”

sirisena表示，数据科学是一个跨学科领域，他预计数据科学的覆盖范围将继续扩大。技术的进步也将进一步推动数据科学的发展。西里塞纳解释说:“随着计算机的速度越来越快，模型将倾向于深度学习——一种松散地基于大脑中有机神经网络结构的方法。”

埃拉扎罗夫表示，随着数据科学的发展，通过创造工具、方法和独特的数据实践来推动工作边界的科学家将脱颖而出。“描绘一幅其他数据科学家或数据分析师可能无法描绘的画面。”

如何成为一名数据科学家?

与其他相对较新的或成熟的职业领域一样，成为一名数据科学家的道路并不像护士或会计等职业那样结构化或僵化。许多当前的数据科学专业人士都拥有计算机科学、数学、数据分析或统计，并通过非正式培训找到了进入该领域的方式。

不过，在数据科学领域，这条有点难驾驭的职业道路已经开始变得平坦。虽然上述任何一个领域的学士学位仍然提供了一个很好的基础，但更多的学校和机构正在开发项目，提供更专注于数据科学领域的培训，特别是。

虽然现在对该领域感兴趣的人有学术项目是件好事，但仍然存在一个问题，那就是知道雇主在寻找什么。为了回答这个问题，我们使用了职位发布分析软件，看看雇主对数据科学家职位的候选人有什么期望。在我们的分析中，我们发现近57%的数据科学家职位招聘要求应聘者至少有学士学位，另外33%的招聘要求应聘者至少有硕士学位．^*这反映了该领域的一些新情况——没有研究生学位并不意味着没有合适的背景和经验就不合格。

我们还调查了雇主对数据科学家的经验要求，发现超过80%的工作职位更青睐有3年或3年以上工作经验的候选人。^*这意味着你需要在简历中加入一些与数据科学相关的职位和个人项目，以适应理想候选人的模式。

“数据科学家”是你的下一个工作头衔吗?

数据科学领域有很多令人喜欢的地方——这是一个最近被推到聚光灯下的职业，而且企业对此产生了浓厚的兴趣在投资数据能力才能获得竞争优势。也就是说，成为数据科学家的道路将花费大量时间和培训。

如果你确信这是适合你的领域，那么你的第一步将是建立一个编程和数学知识的基础。好消息是，获得数据分析学士学位可以为你的职业生涯提供一个强有力的起点。检查拉斯穆森大学数据分析程序页面开始。

^*(分析2017年6月6日至2018年6月5日的23,837个数据科学家职位招聘信息)
编者按:本文最初发表于2015年8月。自那以后，该报告得到了更新，以反映与2018年相关的信息。