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数据科学家:探索世界的探险家与怀疑一切的大侦探?

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《哈佛商业评论》曾将数据科学家评价为“21世纪最性感的职业”。那么这个职业有哪些诱惑呢?数据科学家这个职位的头衔是 2009年由 Natahn Yau 首次提及的,他认为数据科学家就是能够从大型数据集中析取出数据,并提供某些可供非数据专家使用的东西的人。通俗地说,数据科学家好比是探索世界的探险家与怀疑一切的大侦探的合体。2005年,国家科学委员会发表了《数字数据收集万岁:促进二十一世纪的研究与教育》,文中将数据科学家定义为 “信息与计算机科学家,数据库与软件工程师及程序员,学科专家,成功管理数字数据收集的关键人物。” 简单地说,数据科学家应该是复合型人才,既是科学家,又是工程师,还在商业决策和创新中起到非常重要的作用。下面我们一起来看看Thomas H. Davenport(埃森哲战略变革研究院主任)和 D.J. Patil(美国科学促进会科学与技术政策研究员,为美国国防部服务)总结的数据科学家需要具备的能力特点。

好奇心

数据科学家具有强烈的好奇心,渴望通过探索数据来了解世界,来寻找问题核心和追究问题实质,并将这些东西提炼为一组非常清晰、可以验证的假设或者结论。

问题分析整理能力

数据科学家首先是一位好的分析师,面对复杂问题,确定分析框架,简化假设,利用合理的分析工具分析问题,然后找到解决方案。具体表现在数据科学家擅长把大量散乱的数据变成结构化的可供分析的数据,找出丰富的数据源,整合其他可能不完整的数据源,并清理成结果数据集,通过对这些数据进行分析,获得最终的结论。

快速学习能力

数据科学家要善于快速学习,以便应对不断变化的挑战,分析不断流入的新数据,包括临时数据分析以及持续的数据交互分析,为决策者提供支持和结论。数据科学家还需要掌握多种综合技能,所以学习能力是必备的啦,这也是做为科学家或者工程师这个角色必备的技能了。

问题转化能力

数据科学家具有很强的解决问题的能力,所以也具有很强的问题转化能力。具备了对知识领悟和应用的能力,当遇到技术瓶颈的时候总能够找到新颖的解决方案。这也是做为科学家或者工程师这个角色必备的技能了。

业务精通

数据科学家必须精通业务才能更好地为业务服务,而通过探索不仅仅局限在业务范围内的数据,数据科学家还可以建议新的业务方向。

表现沟通能力

数据科学家不但善于和业务人员沟通,了解业务本质,让数据为商业服务。同时要擅长实现华而不实的数据可视化,也就是要能借助于很有创造力的图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。数据科学家能够有效地传达思想概念,把握设计与功能之间的平衡,既不会由于实现功能用途而枯燥乏味,也不会因为视觉效果而显得复杂,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对数据的深入洞察。

决策力

数据科学家最有价值的体现在于将探索数据后获得的发现转换成商业建议,从而影响产品、流程和决策,体现出自身的商业价值,这是和其他技术职位所不同的最有诱惑力的地方。

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