数据科学家的职位描述

数据科学家在世界各地的企业中扮演着越来越重要的角色。数据科学家使用一系列的专业技术和软件，为他们的雇主提供关于客户购买模式、产品知名度和进入市场途径的关键信息。他们获得的数据足以影响所在企业现在和未来很多年的策略。

工作职责和责任 — 数据科学家是干什么工作的？

数据科学家的工作职责包括：

• 研究组织和行业部门，以改进流程和系统。
• 收集对雇主有利的数据，并传递重要部分的数据。
• 使用数据清理技术过滤掉不需要的信息。
• 开发算法以协助数据搜索和简化未来的搜索。
• 整理数据并与上级沟通信息，并突出相关信息的模式。
• 向上级和可能受影响的部门提出结论和行动建议。

一名成功的数据科学家所需具备的品质

如何成为数据科学家？这是一个高技术性的角色，通常需要拥有过硬的学术背景，并在特定领域具有丰富的经验。他们天生拥有求知欲并乐于解决问题。数据科学家的优势是，具备敏锐的商业嗅觉，同时在单独工作，和作为团队一份子时都能表现得同样出色。

当需要向那些对流程和系统缺乏技术性了解的人解读信息时，高效的沟通技巧显得尤其重要。 对于数据科学家这一职位而言，经验对于候选人来说十分有利，如果候选人对特定的行业领域有深刻的了解就更有优势了。具备商务知识，尤其是全球商务知识，将是候选人的一大亮点。

专业资格和技术能力 — 如何成为一名数据科学家？

候选人通常必须具备正规的专业资质。企业界的大多数数据科学家至少拥有硕士以上学位，许多数据科学家还通过了博士考试。潜在雇主还更青睐特定学科的专业人才，包括计算机科学、数学、物理和社会科学、统计学、工程学、运筹学、机器学习和数据科学。

潜在雇主可能还需要各种技术要求，最受欢迎的候选人是那些在R语言编程、Python编程、Hadoop平台、Apache Spark SQL/NoSQL数据库及ETL进程方面具有扎实基础的人才。同样至关重要的是会使用数据可视化软件（如Tableau、Power BI、Looker、D3和Jupyter notebook）来交流和解释信息。

职业发展 — 成为数据科学家之后的下一步是什么？

数据科学家这个职位的新人通常为大学毕业的硕士生，或者是通过实习和工作实习予以录用。经验丰富的数据科学家也可以很容易地将他们所学的技能和知识运用于各个不同的部门，在这个过程中也为自身提供了一个机会，来建立起一条更具价值的职业道路。

数据科学家可以从事的行业范围非常广泛，涵盖金融、健康、零售、IT、治理、电子商务、工程、海事、航空、物流等等。数据科学家未来职业发展可在人工智能、机器学习、非结构化数据和数据可视化等专业领域担任资深数据科学家的角色。

薪酬和福利 — 数据科学家的待遇如何？

数据科学家的待遇，或者说薪酬水平通常会与他们为公司提供的价值有关。资深数据科学家在薪酬上有很高的回报，他们的福利待遇通常也非常丰厚。