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数据科学家的需求
Published:2016-01-27 19:46:00    Text Size:【BIG】【MEDIUM】【SMALL

数据科学家(Data Scientists)的需求

2016119Glassdoor发布了2016年在美国的最佳前25个职业,医保和技术领域的职业排在前列,而数据科学家由去年2015年的排名第九位跃居2016年的榜首第一位。在Glassdoor的调查中,数据科学家的需求和就业机会都是最高的。

数据科学(Data Science)和数据科学家或数据工程师(Data Engineer)这类名称长期以来在企业和学术界不断地在改变和更新。一些专家认为数据科学才是一门真的学科用以确认大数据及其相关分析在不同情形下的成功,而另一些专家则持不同意见。数据科学作为一门学科是尚不具备的,只是冠以更好听的名目来进行预测分析, 数据挖掘和数据分析。但大家都拥有的共识是这是一门崭新的学科有一类方法和手段来处理秒新分异(更新远比日新月异还要迅捷)的各类数据用于不同的领域解决不同的问题。提供不同的商机和更个性化的服务。

上世纪中财经类的分析和实证就开始了很多数据科学的分析方法,证券市场的趋势分析,价格的预测都为机器学习准备了很多案例,追踪销售记录,注册客户信息都为商家建立了原始的第一手数据库资料,尽管不同的分析方法和所关心的问题在改变,但意识到这些数据的应用价值和相关联的附带作用都成为数据科学的基本要素。

数据科学家是数据分析师或数据工程师这一群体,也许在预测分析方面他们拥有硕士学位,也许很擅长数据分析相关的各种程序与软件,也许是在统计分析中面临各种大数据的挑战而提出新的理论,无论怎样数据科学家具备数据分析的一些技能和预测分析比一般IT雇员要更强更全面,他们是与数据同呼吸并能敏感的把握数据变化以及所需结论的关键点。他们是能不断修正判断,不断深化数据分析的从而挖掘到数据的核心要素对所需解决的问题提供真知灼见,为企业提高效率增加利润。

还要注意一些自称的数据科学家,正如各行各业的专业人士都有不同的专门技术和所具备的行业知识,术业有专攻。尽管有些学校已在开设以“数据科学”为名的课程,更应该关心的课程内容是什么,会做什么,而不是冠以什么名称。例如数据分析中与数据挖掘相关的过程,寻找到大量数据中间一定的规律就是数据科学的一部分。数据挖掘专家会擅长于分类数据使得不同方法的分类有益于企业或所需的特殊目的。但这并不意味着他们掌握全面的数据分析方法和能为企业提供有效的商业建议。因而数据挖掘专家可能不应技术性地称做数据科学家。同样商业情报官(Business Intelligence)和系统分析师(System Analyst)分别具备从大数据分析中具备商业洞察力(Business Insight)和改进商业系统中的分析师。这类专家也不能技术性地称之为数据科学家。这个称谓很容易掩盖他们真正拥有的技术。

数据科学家需要拥有很多不同的数据分析和处理方法,除了基本的统计、数值分析,应掌握软件工程的基本原理和操作,机器学习,数据挖掘,可视数据处理,基本的统计程序语言,像RPythonSQL,基本的多元微积分,线性代数和数值分析,基本的处理不全数据的能力如:缺失数据,不相容的数据(“我”和“吾”的处理),数据形式不同(2016年和二0一六年的格式)等。数据科学家应有的技术能力(计算机科学)和非技术能力(商业智慧,求知欲和交流技能)也会随着不同职业不同企业而有所不同。

数据科学是一门新型的尚不明确的领域。知道要什么专业方向的数据分析师对企业本身就是一个难题,数据分析知道想要寻找什么也同样是一个挑战。指望雇佣一个数据科学家解决企业内部、外部及相关联的数据是近乎天方夜谭。但是雇佣一个首席数据官(Chief Data Science Officer)协调不同数据分析师和数据工程师的能力与技术,会是一个不错的选择。无论如何,对数据科学家的大量需求在企业和学术界都是随处可见的,而且这个需求会持续相当长的一段时间。

西南交通大学金融大数据研究院院长

                                                                                                                        李维萍

                                                                                                                       2016123日攥稿     

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