数据科学真的是一份有前途的工作吗？

本篇文章翻译整理自Sethuraman Janardhanan博士的演讲。 Sethuraman Janardhanan博士，Happiest Minds Technologies的大数据分析实践主管和客户负责人，负责管理北美大数据分析领域的战略客户。

由于无处不在的计算设备和新时代的颠覆性技术的革命，大数据已成为业务中不可或缺的一部分。数据的指数级增长为企业提供了商业智能的巨大机会。然而，大数据的挑战在于收集，隔离，分析和推导可操作的商业智能和来自大量结构化和非结构化数据的见解。具有强大技术背景，在计算机编程，数学和统计方面具有强大技能的专业人士，可以处理大量数据，清理，组织和获得有意义的见解并在业务中实施它们。组织逐渐意识到数据在商业中的重要性，并且正在见证市场对数据科学专业人员的巨大需求。毫无疑问，数据科学被“哈佛商业评论”评为21世纪最热门的领域之一。

麦肯锡的一项研究报告称，“到2018年，美国将缺少190,000名技术熟练的数据科学家，150万经理和分析师能够从大数据洪流中获取可行的见解”。从印度来看，我们可以看到组织内部对大数据和数据科学的极大兴奋。印度公司已开始寻找能够为其业务增值的合格数据科学专业人士。然而，目前在大数据和数据科学领域存在巨大的需求 - 供应不匹配。由于每个业务部门和行业都确定了大数据分析的相关性并希望在竞争中保持领先地位，因此对数据科学专业人员的需求将呈上升趋势。

数据科学家作为价值加法器

数据科学家解决了企业可能面临的一些最棘手的问题，并且几乎涉及所有业务领域。下面简单为大家介绍数据科学家如何在各个行业领域增加价值。

营销 - 在营销业务中，数据科学家可以利用大量数据来优化营销支出并提高其广告系列的投资回报率，从而提高广告系列的响应率。

银行业 -在银行业的舞台上，风险职能部门的数据分析师可以利用大数据识别欺诈活动，并采取富有洞察力的措施全面覆盖风险。

零售 -数字和电子商务运营是应用大数据分析进行业务优化的前沿。数据科学家可以在该领域中发挥重要作用，分析通过各种手段收集的消费者数据，从而识别客户行为。根据分析，零售商可以提供有针对性的个性化建议，以帮助增加客流量，从而提高销售转化率。

制造业 -数据科学也在制造业中发挥着重要作用。通过利用他们的技能，数据科学家可以预测产品需求并优化业务的库存供应链。

数据科学职业前景和技能

虽然编程技能和统计专业知识被认为是任何数据科学家的基础，但强大的商业头脑有助于他们在正确的轨道上驾驭他们的职业生涯。然而，随着数据科学日益成熟，以及围绕大数据的业务需求的变化，对数据科学家的技能和能力的期望也在不断提高。随着机器学习，深度学习，高级分析和认知计算之间相关性越来越大，这一要求已从传统的商业数据科学家转变为先进的机器数据科学家。

业务数据科学家理解业务，并基于通过适当的工具或框架从不同源获得的数据构建数据模型。他们发现隐藏的洞察力来解决商业问题或提供竞争优势。然而，就机器数据科学家而言，除了弄清楚隐藏的见解之外，这些对系统的见解的实施也是他们的责任。

以前，工商管理和数学、统计技能主要适用于数据科学专业人员。然而，机器数据科学家的理想技能是深入的编程技能，深入的分析技能，机器学习技术和统计技能以及强大的商业敏锐性。分析问题解决，求知欲，行业知识，批判性思维，有效的沟通和数据科学与分析认证将是额外的优势。

SAS和SPSS是商业数据科学专业人员必须了解的主要技术。Java，Python，Scala是大数据应用程序中最常用的编程语言。对于机器数据科学家来说，所需的技能包括编程语言知识，Hadoop，Hive，Spark，用于构建自定义模型和算法。此外，数据科学专业人员应熟悉SQL知识，因为大多数企业数据都存储在数据仓库中。

对有抱负的数据科学专业人士的建议

●深入学习一种编程语言

●培养您的SQL技能和数据准备技能

●完成统计建模和算法技能

●与实施它的工具和技术相媲美对于数据科学专业人员而言，在履行其工作的主要职责（包括数据准备，统计建模和算法开发，Insight生成）时，关注业务成果同样重要。以及在业务中部署见解。

数据科学的未来前景

随着数据科学成为业务增长和成功的关键推动因素，每个公司的CXO都无论需求量大，都需要拥有足够数量的数据科学专业人员。未来的CXO将在未来十年内将数据科学作为理解高级模式和趋势的关键要求。根据印度经济的实力以及庞大的人才储备，印度在未来几天可以在培养数据科学专业人员方面占据重要位置。然而，从组织方面以及印度大学方面采取更周到的步骤和及时的行动计划是时间的需要。

机会是无限的，数据科学将成为未来五年中最受追捧和最高薪的职业之一。每个行业和职能部门都将数据科学嵌入其运营中。总而言之，题为“2016年4月数据科学家工资”的Burtch Works研究报告“数据科学家的基本工资中位数随着个人贡献者和管理者的工作水平而增加。1级个人贡献者的基本工资是其他IT专业人员的1.5到2倍。对于经理而言，与IT经理相比，这些薪资水平可高达3倍。“

原文地址： medium.com/@humancapit…

翻译：网易云信

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