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一個優(yōu)秀數據科學家的主要構成特點
2016-03-29
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根據三位作者的咨詢和研究經驗，以及與許多大數據和分析主題的公司合作，了解一個良好的數據科學家具有哪些主要特征。


大數據分析已經滿天都是，IBM項目，每天產生2.5兆字節(jié)的數據。這意味著90%的數據在過去的兩年里被創(chuàng)造出來。Gartnerprojects預測，到2015年，85%的500強的企業(yè)將無法利用大數據的競爭優(yōu)勢，并且大約有440萬個工作崗位將圍繞大數據創(chuàng)建起來。

雖然這些預測不能夠在絕對意義上進行解釋，但是他們代表無所不在的大數據，以及需要分析的能力和資源的強有力的指示。因為隨著數據堆積，管理和分析這些數據資源的最佳方式，已經成為創(chuàng)造競爭優(yōu)勢和戰(zhàn)略杠桿的關鍵成功因素。為了應對這些挑戰(zhàn)，公司正在招聘數據科學家，然而在業(yè)內，對于什么是優(yōu)秀的數據科學家卻存在著很大的誤解和分歧。以下是一個優(yōu)秀的數據科學家的主要構成特點：




數據科學家應該是一個優(yōu)秀的程序員

根據定義，數據科學家與數據打交道。這涉及到大量的活動，如采樣和處理的數據，模型估計和后期處理（如敏感性分析，模型部署，回歸測試，模型驗證）。雖然在當今的市場上，很多用戶易于掌握的軟件工具是自動化的，但是每一個分析都需要用量身定制的步驟來解決特殊的業(yè)務問題。為了成功執(zhí)行這些步驟，就需要編程來解決了。



一個數據科學家應該有扎實的定量技能

一個數據科學家應該有統(tǒng)計，機器學習以及數據挖掘的背景。不同學科之間的區(qū)別越來越模糊，但是實際上并不是相關的。他們都提供了一套定量的技術來分析數據，并且在特定的背景下（如風險管理，欺詐檢測，營銷分析……），找到業(yè)務相關的模式。數據科學家應該知道哪些技術可以怎樣利用并知道應該何時應用。

他/她不應該把焦點放在基礎數學（例如優(yōu)化）的細節(jié)上，而是對分析問題的解決方法有一個很好的理解，以及如何解釋它的結果。這里，培訓一個計算機科學及商業(yè)/工業(yè)工程的工程師，目標應該是一個綜合的，多科學觀點，隨著最近這兩種技術的使用梯度形成的，以及能夠根據必要的商業(yè)觸覺帶來新的努力成果。




在這樣的背景下，同樣重要的是，花足夠多的時間來驗證分析結果，從而避免經常被提及到的數據信息及數據曲解，這些數據是（有意的）歪曲并且過于集中精力討論虛假的相關性，當選擇最佳的定量技術時，數據科學家應該考慮到業(yè)務問題的特殊性。

典型的分析模型的要求是：

行動能力（多大程度解決分析模型的業(yè)務問題？）

性能（分析模型的統(tǒng)計性能是什么？）

解釋能力（是否可以很容易地為決策者解決分析模型？）

運作效率（需要多少努力來建立，評估和監(jiān)測分析模型？）

法規(guī)遵從（是否符合規(guī)定的模型）以及經濟成本（簡歷，運行和維護的成本是什么？）。

根據這些要求的組合，數據科學家應該能夠選擇最佳的分析技術來解決業(yè)務問題。

一個數據科學家應該善于溝通與可視化的技能

不管你喜歡不喜歡，分析是一種技術性的鍛煉。在這個時候，分析模型和商業(yè)用戶之間有一個巨大的差距。為了彌補這個差距，溝通和定量技能的可視化設施是關鍵！

因此，數據科學家應該知道如何提出分析模型和他們的附隨統(tǒng)計以及易于用戶使用方式的報告。例如，交通燈的方法，聯(lián)機分析處理設施，”如果-然后”業(yè)務規(guī)則，……他/她應該能夠在不迷失復雜的細節(jié)（如統(tǒng)計）的情況下傳達適當的信息量，這些細節(jié)將會阻礙一個成功模型的部署。這樣做，企業(yè)用戶將會更好地了解他們的特點和在他們行為下的大數據，這將提高他們的態(tài)度并接受分析模型的結果。

教育機構必須學會平衡，因為它已經有很多的學術學位，以及因為過度分析或過度練習實踐知識的學生而知名了。



一個數據科學家應該有一個堅實的商業(yè)認識

了解業(yè)務是必須的。我們見證了許多數據科學項目失敗了，因為各自的分析師不理解手上的業(yè)務問題。通過”業(yè)務”，我們指的是，例如如果各自的數據被分析，那么在一個真實的商業(yè)，或天文學，或醫(yī)學的環(huán)境下進行客戶流失預測或信用評分。

數據科學家應該是具有創(chuàng)造性的

一個具有創(chuàng)意的科學家至少需要兩個層次的創(chuàng)造力。首先，在技術層面上，在特征選擇，數據轉換和清洗數據方面具有創(chuàng)造性是非常重要的。標準知識發(fā)現(xiàn)過程的步驟必須適用于每一個特定的應用程序，通常”正確的猜測”可能會產生很大的差異。其次，大數據分析是一個快速發(fā)展的領域！新的問題，新的技術和相應的挑戰(zhàn)都出現(xiàn)在正在進行的基礎上。一個數據科學家需要不斷創(chuàng)新以適應這些新技術是非常重要的，并有足夠的創(chuàng)造力去了解他們如何創(chuàng)造新的商機。

結論：

我們提供了一個簡短的特點概述去尋找一個優(yōu)秀的科學家?？傊?，由于大數據分析的多學科性質，數據科學家應該擁有一個混合的技能：編程，定量建模，溝通和可視化，業(yè)務理解能力以及創(chuàng)造力！下圖顯示了如何表達這些的文件。




圖：數據科學家簡介

原文作者 | Bart Baesens, Richard Weber, Cristián Bravo, 
翻譯 | 36大數據
http://www.36dsj.com/archives/44525

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