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九個成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的必備技能
2015-12-24
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九個成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的必備技能

Works詳細(xì)列舉了從雇主角度看來，數(shù)據(jù)科學(xué)家加強(qiáng)自身市場競爭力所必備的9個數(shù)據(jù)科學(xué)技能。

過去一年中人們對數(shù)據(jù)科學(xué)的興趣驟然增長。Nate Silver這個名字已經(jīng)家喻戶曉，所有公司都在尋找獨(dú)角獸，很多不同學(xué)科的專業(yè)人才都開始關(guān)注這份薪水豐厚的職業(yè)，并將其當(dāng)作自己可能的職業(yè)選擇。

在Burtch Works開展招聘工作時，我們與很多想要在數(shù)據(jù)科學(xué)這一成長性領(lǐng)域有所發(fā)展的分析學(xué)專家探討過，對具體的實施方案提出了疑問。我從招聘者的角度列出了在數(shù)據(jù)科學(xué)方面對成功十分關(guān)鍵，并且是招聘經(jīng)理首先考慮的一些技術(shù)類與非技術(shù)類技能。

各公司在技能與工具的價值評判上都不盡相同，因此這個列表絕對談不上詳盡，不過在這些領(lǐng)域有過經(jīng)驗的人會在數(shù)據(jù)科學(xué)上占有更大的優(yōu)勢。

技術(shù)技能：分析學(xué)

1、教育——數(shù)據(jù)科學(xué)家受教育程度都很高，其中88%至少擁有碩士學(xué)位，46%有博士學(xué)位。雖然有一些名人特例，不過通常來說成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家需要扎實的教育背景，才能掌握所需的深度知識。最常見的研究領(lǐng)域包括數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)（32%），其次是計算機(jī)科學(xué)（19%）以及工程學(xué)（16%）。

2、SAS軟件與/或R語言——對其中至少一種分析工具有深入的了解，一般對數(shù)據(jù)科學(xué)來說R語言更好一些。

技術(shù)能力：計算機(jī)科學(xué)

3、都是公司在招聘數(shù)據(jù)科學(xué)類角色時最常提出的語言要求。

4、Hadoop平臺——盡管不是總有這個需求，不過在很多情況下掌握它的人優(yōu)勢更大。熟悉Hive或Pig也是很有利的賣點。熟悉類似Amazon S3這樣的云工具也會很有優(yōu)勢。

5、SQL數(shù)據(jù)庫/編程——盡管NoSQL和Hadoop已經(jīng)成為了數(shù)據(jù)科學(xué)很大的組成部分之一，招聘者還是希望能夠找到可以編寫與執(zhí)行SQL復(fù)雜查詢的候選人。

6、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)——數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)這一點非常重要，無論這些數(shù)據(jù)是來自社交媒體、視頻源或者音頻的。

非技術(shù)類技能

7、求知欲——毫無疑問最近到處都能看到這個詞，尤其是在與數(shù)據(jù)科學(xué)家關(guān)聯(lián)時。Frank Lo在幾個月前的博文中描述了這個詞的含義，并且討論了其他必須的“軟技能”。

8、商業(yè)智慧——想要成為數(shù)據(jù)科學(xué)家，需要充分了解自己工作的行業(yè)，并且知道公司想要解決的商業(yè)問題是哪些。能夠根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)分辨出解決哪些問題對公司來說更為重要，并且能夠找出利用數(shù)據(jù)的新辦法，這些是非常關(guān)鍵的。

9、通用技能——尋找優(yōu)秀數(shù)據(jù)科學(xué)家的公司想要的是這樣的人材：能夠清楚順暢地將自己的技術(shù)發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化為非技術(shù)團(tuán)隊（比如市場部或者銷售部）能夠使用的內(nèi)容。數(shù)據(jù)科學(xué)家必須能得出可用以決策的量化insight，同時了解非技術(shù)團(tuán)隊的需求，可以恰當(dāng)?shù)剡M(jìn)行溝通以傳達(dá)數(shù)據(jù)。想要了解定量專家在溝通技巧方面的更多信息，請參見我們近期的調(diào)查。

一般接下來的問題都是：“怎樣能夠獲得這些技能呢？”網(wǎng)上有很多資源，不過筆者不希望讓讀者產(chǎn)生這樣的錯覺——成為數(shù)據(jù)科學(xué)家非常簡單，上幾節(jié)MOOCs就夠了。除非你有扎實的定量經(jīng)驗，否則成為數(shù)據(jù)科學(xué)家之路還是頗有挑戰(zhàn)的——但也并非不可能。

不過只要你確實對數(shù)據(jù)有興趣、有激情，并打算將生命投入到相關(guān)的學(xué)習(xí)上，那么就不要讓經(jīng)驗背景成為你追求數(shù)據(jù)科學(xué)生涯的阻礙。下面是我們覺得有用的一些資源：

1、高等學(xué)位——為了滿足目前的需求，如雨后春筍般出現(xiàn)了更多的數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的項目，不過數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)與計算機(jī)科學(xué)專業(yè)的項目也有很多。

2、MOOCs——Coursera、Udacity還有codeacademy都是不錯的入門方式。

3、證書——KDnuggets編寫了一個很長的列表清單。

4、Bootcamps——想要了解這種方式與學(xué)歷項目或MOOCs的對比情況。

5、Kaggle——Kaggle上有數(shù)據(jù)科學(xué)競賽，可以進(jìn)行演練，用雜亂的真實世界數(shù)據(jù)來磨練技巧，解決真實的商業(yè)問題。雇主對Kaggle排名很重視，該排名可以被看作是相關(guān)的、經(jīng)過親身實踐的項目工作。

6、LinkedIn小組——加入相關(guān)的小組，與數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)的其他成員互動。

7、數(shù)據(jù)科學(xué)中心與KDnuggets——數(shù)據(jù)科學(xué)中心與KDnuggets都是保持與數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)趨勢前沿同步的優(yōu)秀資源。8、Burtch Works研究：關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)家的薪金，如果想要了解更多信息與當(dāng)前數(shù)據(jù)科學(xué)家人數(shù)統(tǒng)計的話，請下載我們的數(shù)據(jù)科學(xué)家薪金研究報告。

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