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九個(gè)成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的必備技能
2016-09-19
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九個(gè)成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的必備技能

各公司在技能與工具的價(jià)值評(píng)判上都不盡相同，因此這個(gè)列表絕對(duì)談不上詳盡，不過在這些領(lǐng)域有過經(jīng)驗(yàn)的人會(huì)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(shí)的教育背景，才能掌握所需的深度知識(shí)。最常見的研究領(lǐng)域包括數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)(32%)，其次是計(jì)算機(jī)科學(xué)(19%)以及工程學(xué)(16%)。

2、SAS軟件與/或R語言——對(duì)其中至少一種大數(shù)據(jù)分析工具有深入的了解，一般對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)來說R語言更好一些。
技術(shù)能力：計(jì)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(shí)最常提出的語言要求。
4、Hadoop平臺(tái)——盡管不是總有這個(gè)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(diǎn)。熟悉類似Amazon S3這樣的云工具也會(huì)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(diǎn)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(gè)詞，尤其是在與數(shù)據(jù)科學(xué)家關(guān)聯(lián)時(shí)。Frank Lo在幾個(gè)月前的博文中描述了這個(gè)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(duì)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(duì)(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(shí)了解非技術(shù)團(tuán)隊(duì)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(qǐng)參見我們近期的調(diào)查。


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