数据科学家是什么？薪水、职责和成为数据科学家的路线图

数据科学家是一位收集、预处理和分析数据以帮助组织做出数据驱动决策的人。数据科学已经成为职场上的一种流行词汇，但今天，它是增长最快的职位之一。另外，根据Glassdoor的数据，数据科学家的中位数年薪为125,891美元。

但是，什么是数据科学？观察和实验是科学。观察数据中的隐藏模式并使用机器学习和统计技术来制定数据驱动的策略被称为数据科学。

在这篇博客中，我们将学习数据科学家的角色和职责，成为数据科学家的路线图，以及数据科学家和数据分析师之间的主要区别。

数据科学家的职责

数据科学家的职责可能会根据组织的目标、数据策略和规模而有所不同。日常职责如下：

• 收集和预处理数据
• 分析数据以发现隐藏的模式
• 构建算法和数据模型
• 使用机器学习来预测趋势
• 与团队和利益相关者沟通结果
• 与软件工程师合作将模型部署到生产环境
• 跟上数据科学生态系统中的最新技术和方法

如何成为数据科学家？

学士学位

计算机科学的学士学位是成为数据科学家的良好起点。您可以熟悉编程和软件工程原理。统计学或物理学的学士学位也可以提供良好的基础。

学习技能

编程

根据对15,000个数据科学职位发布的分析，77%的数据科学职位发布中提到了Python，59%提到了SQL作为申请该职位所需的技能。因此，学习Python和SQL是绝对必要的。学习完编程101后，您需要在机器学习库和框架方面拥有专业知识，包括：

• Numpy
• Pandas
• SciPy
• Scikit Learn
• Tensorflow/PyTorch

数据可视化

我们的脑部以每秒60,000倍的速度处理视觉信息。使用仪表盘来呈现数据分析的见解被称为数据可视化。数据科学家使用适合的图表来向利益相关者和团队传达信息。以下工具中的任何一种的熟练程度都是足够的：

• Tableau
• PowerBI
• Looker

机器学习

这一步与编程相邻。需要了解机器学习来预测未见数据集上的未来趋势。每个数据科学家必须知道的基本ML概念包括：

• 监督学习、无监督学习、异常检测、降维和聚类
• 特征工程
• 模型评估和选择
• 集成方法
• 深度学习

许多教育技术平台和课程教授上述成为数据科学家所需的技术技能。

大数据

大数据，大商业。1/5的职位发布要求申请者具备大数据处理技能。需要了解Spark和Hadoop框架来处理大数据。

构建项目

一旦您完成了数据科学家课程路线图，就该将您的知识应用于实践，构建数据科学项目。通过解决问题来进行价值驱动的项目。通过Kaggle或其他可靠来源找到现实世界的数据是开始的最佳方式。

接下来，应用整个数据科学生命周期，包括预处理、分析、建模、评估和最终部署到您的项目。通过撰写一篇关于您实现的结果的博客来讲述您的项目故事。如果您是初学者，这项活动可以代替工作经验。

软技能

要成为数据科学家，软技能与技术技能一样重要。数据科学家应该能够有效地向利益相关者传达技术概念。问题解决和创造力是制定创新数据解决方案所必需的。数据科学家与数据分析师、数据工程师和软件工程师合作，因此合作和团队合作是必需的。

入门级工作

在数据分析中获得入门级工作是成为数据科学家的绝佳步骤。为此，提及您的项目作品集可以帮助您在面试官面前脱颖而出。随着您获得经验和技能，您可以转到数据科学角色。

数据科学家与数据分析师：有什么区别？

数据科学家和数据分析师可能看起来相似，但两者之间存在显著差异，包括：

2020年，全球创建、消费和捕获的数据总量约为64 zettabytes，预计到2025年将达到181 zettabytes。为了发挥如此大量数据的潜力，我们需要数据科学家。数据科学家分析数据并提供数据驱动的解决方案。数据科学家应该跟上最新的研究方法和工具，以提供最大的价值。

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