數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和分析被認(rèn)為是最熱門的職業(yè)道路之一。工業(yè)、學(xué)術(shù)界和政府對熟練的數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者的需求正在迅速增長。因此，持續(xù)的“數(shù)據(jù)熱潮”吸引了眾多具有不同背景的專業(yè)人士，例如物理學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和工程學(xué)。

數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作前景非常樂觀IBM2020年預(yù)測數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求將飆升28%：

https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/05/13/ibm-predicts-demand-for-data-scientists-will-soar-28-by-2020/#7916f3057e3b

這是國外的預(yù)估，國內(nèi)的預(yù)估大家可以看看人工智能人才需求報告，關(guān)注【學(xué)姐帶你玩AI】公眾號，后臺回復(fù)“報告”即可獲取。

本文將討論每個對數(shù)據(jù)科學(xué)感興趣的人在從事數(shù)據(jù)科學(xué)家職業(yè)之前應(yīng)該考慮的10個重要問題。

# 1.數(shù)據(jù)科學(xué)家做什么？

數(shù)據(jù)科學(xué)是一個如此廣泛的領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和探索等幾個細(xì)分領(lǐng)域；數(shù)據(jù)可視化和展示；預(yù)測分析；機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)科學(xué)家處理數(shù)據(jù)以得出可以推動機(jī)構(gòu)決策的意義和有見地的結(jié)論。

他們的工作職責(zé)包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)可視化和分析、構(gòu)建預(yù)測模型、根據(jù)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)提供實施行動建議。

數(shù)據(jù)科學(xué)家在醫(yī)療保健、政府、工業(yè)、能源、學(xué)術(shù)界、技術(shù)、娛樂等不同領(lǐng)域工作。一些聘請數(shù)據(jù)科學(xué)家的頂級公司是亞馬遜、谷歌、微軟、Facebook、LinkedIn 和Twitter。

# 2. 數(shù)據(jù)科學(xué)家賺多少錢？

作為數(shù)據(jù)科學(xué)家，您的收入取決于您所在的組織或公司、您的教育背景、工作年限和您的具體工作角色。數(shù)據(jù)科學(xué)家的收入從50,000美元到250,000美元不等，平均工資約為 120,000 美元（好家伙國外工資這么高嗎？這是年收入吧?。?/p>

國內(nèi)年薪七八十萬的數(shù)據(jù)科學(xué)家也得五年左右的工作經(jīng)驗吧！

# 3. 數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作前景如何？

數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作前景非常樂觀。IBM當(dāng)時預(yù)測2020年對數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求將飆升28%：

https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/05/13/ibm-predicts-demand-for-data-scientists-will-soar-28-by-2020/#7916f3057e3b.

# 4. 是否需要再（例如數(shù)學(xué)、物理學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、工程學(xué)或經(jīng)濟(jì)學(xué)）方面是否具有扎實的背景？

分析學(xué)科的強(qiáng)大背景是一個加分項。數(shù)據(jù)科學(xué)是使用數(shù)學(xué)知識比較密集的，需要以下知識：

a. Statistics and Probability

b. Multivariable Calculus

c. Linear Algebra

d. Optimization Methods

# 5. 我喜歡處理數(shù)據(jù)和編寫程序來分析數(shù)據(jù)嗎？

數(shù)據(jù)科學(xué)需要扎實的編程背景。大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)職位中提到的前5名編程語言是：

a. Python

b. R

c. SQL

d. Hadoop

e. Spark

如果你編程能力不是很行，那么來看看這篇文章??幫你提升代碼能力。

# 6. 我喜歡解決具有挑戰(zhàn)性的問題嗎？

數(shù)據(jù)科學(xué)問題非常具有挑戰(zhàn)性。一個典型的數(shù)據(jù)科學(xué)項目將涉及以下階段：

a. Problem Framing

b. Data Collection and Analysis

c. Model Building, Testing, and Evaluation

d. Model application

從問題框架到模型構(gòu)建和應(yīng)用，該過程可能需要數(shù)周甚至數(shù)月的時間，具體取決于問題的規(guī)模。只有熱衷于解決具有挑戰(zhàn)性的問題的人才能成為數(shù)據(jù)科學(xué)家。

# 7. 即使項目似乎遇到了障礙，你是否有足夠的耐心繼續(xù)工作？

數(shù)據(jù)科學(xué)項目可能非常漫長且要求很高。從問題框架到模型構(gòu)建和應(yīng)用，該過程可能需要數(shù)周甚至數(shù)月的時間，具體取決于問題的規(guī)模。

作為一名實踐數(shù)據(jù)科學(xué)家，在項目中遇到障礙是不可避免的。耐心、堅韌和毅力是成功的數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)必不可少的關(guān)鍵品質(zhì)。

# 8. 你是否具有商業(yè)敏銳度，可以讓我從一個模型中得出有意義的結(jié)論，從而為我的組織制定重要的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策？

數(shù)據(jù)科學(xué)是一個非常實用的領(lǐng)域。

可能你非常擅長處理數(shù)據(jù)以及構(gòu)建良好的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，但作為數(shù)據(jù)科學(xué)家，現(xiàn)實世界的應(yīng)用程序才是最重要的。

每個預(yù)測模型都必須對現(xiàn)實生活中的情況產(chǎn)生有意義且可解釋的結(jié)果。預(yù)測模型必須根據(jù)現(xiàn)實進(jìn)行驗證，才能被認(rèn)為是有意義和有用的。

作為數(shù)據(jù)科學(xué)家，這個角色是從數(shù)據(jù)中提取有意義的見解，這些見解可用于數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策，從而提高公司效率或改善業(yè)務(wù)開展方式，或幫助增加利潤。

# 9. 成為數(shù)據(jù)科學(xué)家需要多長時間？

如果你在物理、數(shù)學(xué)、工程、計算機(jī)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)或統(tǒng)計學(xué)等分析學(xué)科有扎實的背景，你基本上可以自學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)的基礎(chǔ)知識。

我們可以借助bilibili上的課程，不過在此之前你要知道數(shù)據(jù)科學(xué)家的學(xué)習(xí)成長路徑是怎么樣的，??這篇數(shù)據(jù)科學(xué)家內(nèi)容文章會告訴你。

在數(shù)據(jù)科學(xué)概念方面打下堅實的基礎(chǔ)后，可以尋求實習(xí)或參加 Kaggle 競賽，在那里您可以從事真正的數(shù)據(jù)科學(xué)項目。

另一種練習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)技能的方法是使用 Github、LinkedIn 等平臺展示自己的項目，或在 Medium 上撰寫數(shù)據(jù)科學(xué)文章。

# 10. 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)有哪些資源？

有許多資源可用于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的基礎(chǔ)知識。這里有一些：

數(shù)據(jù)科學(xué)家12周速成課程

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深入講解4篇時間序列預(yù)測方向經(jīng)典論文

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時間序列預(yù)測方向經(jīng)典比賽實戰(zhàn)

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以上課程報學(xué)姐名字都有大大的折扣！

說了這么多想成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的你，是不是不焦慮了？也許你心中有了計劃，也許馬上要行動了！在此之前可以給學(xué)姐一個關(guān)注吧！