【51CTO.com快譯】當前，業界對具有專門技能的開發人才的需求全面增長，公司對培養數據科學家很感興趣。IBM最近一項研究表明，到2020年，數據科學家的工作機會將增加15%，增加364000個崗位空缺，數據科學家和工程師需求將在未來5年內增長39%。

為什么數據科學對企業如此重要？"數據科學爆炸使企業捕捉更多的關于客戶、流程、產品和服務的數據，從網站用戶行為到渦輪發動機診斷。"數據科學家和機器學習卡片的創造者Chris Albon如是說。
 

[[206017]]

公司比以往任何時候都有收集和存儲大量信息的能力。數據科學家負責將這些數據轉化為能提供決策、降低風險、發現意外的洞察力。Albon說，"這些數據有用，需要統計、計算機科學和軟件工程方面的專業知識和技能。"

隨著越來越多的公司依靠數據做出更好的決策，他們正在招聘數據科學工作人員，幫助他們達成目標，如果你是一位想轉行成為數據科學工作者的開發人員，這里有幾件事情你必須要知道。

你會學到新東西

當從開發人員角色轉變為以數據為中心的位置時，您現有的計算機科學和軟件工程技能將是非常有價值的。然而，數據科學的作用還需要復雜的統計知識。如果你想從事數據科學，你需要磨練你的建模和機器學習能力。

強大的SQL技能是數據科學家和數據工程師的籌碼，這些角色也需要統計建模和機器學習工具的能力，如Python數據科學的生態系統，包括NumPy和scikit學習或R的豐富的統計工具。

現在就開始吧

發展數據科學技能的有效方法有很多。如果你獲得了統計學博士學位，得到一個"數據科學家"的工作會容易得多，如果沒有學位，你仍然可以在你的工作中實踐統計技術并嘗試機器學習方法。業內人士認為數據勞動力十分短缺，數據科學正在發展，很多組織都有大量數據，而沒有足夠的人力來做出有價值的決定。

開發數據科學技能的好處是什么？你可以利用嚴謹的統計方法，使自己的公司與眾不同，公司可以通過對組織內部人員的培訓填補他們的對數據科學業務的需要。當你有經驗的時候，面對新項目和新機遇就會更有信心。

創造力和溝通

數據科學工作涉及高水平的創造力和溝通。數據科學家技術含量高，但也經常與市場營銷、銷售和運營密切合作。與來自不同背景的人有效溝通的能力是非常重要的。這種通信是通過數據可視化、寫作、口語來實現。

在自己的工作中，我與軟件開發人員、產品經理、銷售人員進行交流，溝通和理解工作內容，例如我所建立的模型意味著什么，如何解釋它的結果，以及我們對它的預測如何。作為一個有效的數據科學家也需要創新和戰略思維。做數據科學不只是優化模型的預測能力。數據科學家創造性地考慮了哪些問題需要解決，以及如何***地得到可操作的見解。

如果你開始考慮在數據科學領域的職業生涯，現在是一個過渡的好時機。通過上文，相信你對數據集中的工作角色有了更多的了解。如果你有興趣看看更多的數據科學工作，檢查堆棧溢出作業，在那里你可以找到數以百計的數據科學家。

作者：Julia Silge
原文鏈接：https://stackoverflow.blog/2017/10/05/need-know-start-career-data-scientist/
劉妮娜譯

【51CTO譯稿，合作站點轉載請注明原文譯者和出處為51CTO.com】