年薪15万+的敲门砖，Data Scientist的三大必备神技，想偷师还不赶快来看？

说到Data Scientist，可谓是近几年来最火的职业之一了，年薪过十万美金，连续四年占据美国最火爆的职业前十，现阶段大数据时代，需求量最大的职业之一！

那么，荣获了这么多桂冠的职业，你了解吗？知道它需要什么核心技能吗？下面就让小编带领小伙伴们一起探索一下！

Data Scientist是什么？

Data Scientist是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家。Data Scientist需要深刻理解需求和问题所在，然后对数据进行处理，采取合理的量化分析寻求答案。

Data Scientist的核心技能是什么？

经过小编千辛万苦地总结，认为以下三类技能是最重要的：

No.1 Data Hacking

Data Scientist要有独立从各种各样的地方把数据化为己用的能力。

所以Data Scientist可能会用到的：

SQL：用来存储和查询structured数据

Programming：比如用Python for parsing/scraping data。如果既会一门scriptinglanguage，又会一门compiled/object-oriented language，会是优势。主要是用来处理unstructured数据

Hadoop/parallelprocessing：你处理的数据可能太大（比如超市过去半年的购物记录、信用卡公司两年内的刷卡记录）无法一次性装入内存，而你需要对数据进行快速的分析，这就需要MapReduce等技术。

这其中，SQL和Programming是最基本的，你必须会用SQL查询数据、会快速写程序分析数据。当然，你的编程技术也不需要达到软件工程师的水平，因为你写的code大多数只是一次性的、不会被复用，而且也只会被你或者个同事使用，并非放在网上让无数人点击，因此对程序质量要求不高。

要想更深入的分析问题，你可能还会用到：

Exploratory analysis skills：可以使用python、R、matlab等各种工具，IT公司用SAS和SPSS相对较少，尽管有些job ads/descriptions里提到了，当然也不是完全不可以。但是如果你只会SAS，那么选择无疑要少很多。

Optimization、Simulation：有些职位需要研究顾客需求变化，调整产品或者服务价格，来帮助公司最大化盈利

MachineLearning、Data Mining：比如有人用数据挖掘技术，发现很多人在超市里买尿布的同时，也买了啤酒– 现在还没理解为啥，但是也许尿布和啤酒应该放一起卖；另外比如手机广告的精准投放。

Modeling：你需要理解不同的统计模型有什么应用范围、有什么限制和特长。

No.2 Problem Solving

你不光要理解what users say what they want，你还需要真正的理解what they actually mean、转化定义出一个可以用数据解决的问题，然后选择正确的分析工具，量化分析和解决问题。

No.3 Communication

Data Scientist会跟公司的很多不同部门的人打交道，会比码农跟更有机会见到高层或者是 business领域的人。如果你希望接触像市场营销这样的部门，希望跟上级领导多多打交道，那你需要有较强的交流能力。你需要知道区分什么是问题本质、什么是技术细节，要有能力给上层领导讲high level的分析和推荐，有能力给同事讲解和defend你的技术细节，也就是”见什么人说什么话”，这不是说要你油滑，而是说要知道什么时候需要隐藏技术细节，而只展现跟听众最相关的信息。

你很可能要经常做presentation，需要很强的visualization的能力，熟悉Edward Tufte和Nathan Yau的东西，会很有帮助。另外，也许你很喜欢高深的方法，但是一切的解决方案，都要从产生business revenue的角度来考虑是否合理。

你也可能需要跟software development team合作，需要讲清楚需要他们实现什么、需要告诉他们什么地方需要改进。

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