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仅仅十二年前，“数据科学家”这个头衔才被创造出来，数据科学的实践也很久没有出现了。

作为一个年轻的领域，尽管在全球范围内发展迅速，但数据科学家的角色经常被误解。数据科学家到底做什么？他们如何为业务做出贡献？他们需要什么技能？这些都是有意向的人常见的问题——无论是应届毕业生、入门级专业人士还是寻求职业转型的中层管理人员。

在我们听到的所有问题中，有一个问题很重：数据科学难吗？尽管人们对数据科学带来的机遇充满热情和兴趣，但也存在怀疑。在这篇博文中，我们努力回答有关建立数据科学职业生涯的所有问题。

数据科学难吗？

鉴于该领域仍处于成熟阶段，该领域的导师/前辈寥寥无几，而且大多数传统大学仍然没有将数据科学作为结构化课程提供，这给有抱负的人留下了许多悬而未决的问题。让我们一一回答。

#1 数据科学工作会很难吗？

一个多面手的数据科学家是多方面的专家，他们的工作包括：

识别业务问题；写作假设；执行数据挖掘和数据整理；清理和分类数据；进行统计分析；构建算法并测试它们；编写代码并在生产中部署；进行演示和可视化；与业务团队等合作。

这可能看起来很难，因为它经常如此。作为一名数据科学家，您负责创建做出业务决策所需的数据驱动智能和预测。这意味着您的输出必须既无错误又植根于现实世界的业务环境。对于初学者来说，这可能具有挑战性。而一个优秀的数据科学家会从容应对挑战，并发展所需的技能和才能。

#2 获得数据科学技能很难吗？

人们问这个问题是因为数据科学不是一项单一的技能。就技术技能而言，数据科学家的工作结合了数学、统计学、编程和领域专业知识。

对于年轻的专业人士来说，能够有意义地汇集这些领域的相关技能可能是一项艰巨的任务。但是，您必须了解这些都是相关的技能，相互叠加，使它们成为一个连贯的整体。

例如，假设您是一家银行的数据科学家。您无需了解有关银行业务的所有知识。但是您需要在项目的上下文中了解财务概念。如果您在信用卡购买中使用 DS 进行欺诈检测，您需要深入了解信用状况和欺诈模式。

数据科学技能远不止这些，您需要的其他技能是：

批判性思维和解决问题的能力：能够批判性地分析手头的情况并采用创新的方法来解决业务问题。商业敏锐度：了解企业在其中工作以针对业务问题做出数据驱动决策的真实环境。沟通：进行演示，在利益相关者之间建立共识，说服团队成员等。自学：能够适应不断变化的环境并随时了解技术发展。

一旦你基本掌握了这些技能，你就会对数据科学产生一种直觉，并且可以通过实践和经验来磨练这种直觉。

#3 入职数据科学行业是否需要经验？

虽然经验是不可谈判的，但它不一定是“工作经验”，使用 DS 概念进行实践就足够了。

您可以通过多种方式获得这种体验：

数据科学项目，您可以使用它来展示您的技能/兴趣。竞赛和黑客马拉松，它们提供了用数据解决现实世界问题的机会。数据科学实习，为您提供学习该领域实践的专业环境。自由职业者项目，允许您承担小任务并独立工作。包括解决实际问题的组合项目的在线程序。

证明你是数据科学家的唯一方法是通过实际应用。获得这一点可能有点困难，但至关重要。

#4 获得一份数据科学工作真的很难吗？

数据科学是一个竞争激烈的领域——招聘人员正在寻找最好的候选人，从而使面试过程变得严格。这些职位所需的资格也很严格，您不太可能参加步入式面试并获得报价，但并不意味着找工作很难。

凭借正确的技能和数据科学组合，您将能够找到您梦寐以求的工作。

以下是申请数据科学工作时要牢记的一些提示：

制作一份自信地展示你的优势的简历；自定义您的简历以适合您申请的工作；根据您申请的工作，展示您从事过的项目组合，突出显示相关的项目；准备常见的数据科学面试问题并练习你的答案；认真跟进并寻求反馈。

请记住，向所有职位空缺发送相同的模板简历或投资组合不太可能让您获得面试电话。定制你的简历并展示相关的投资组合是至关重要的。

#5 成长为数据科学家很难吗？

作为一个新兴领域，作为数据科学家的职业发展仍然不是一成不变的。如果没有明确的成长道路可循，它可能看起来像是一条冒险的职业道路。然而，这个领域为无数机会打开了大门。您可以领导数据科学团队，培训和指导团队中的年轻专业人士。如果您有领导抱负和教导下一代数据科学家的诀窍/耐心，那么这条道路非常适合您。

成为特定领域或用例的超级专家。例如，作为一名医学数据科学家，您可能需要深入了解合法性和合规性。但是一旦你这样做了，你就可以咨询多个高层组织。如果您已经有领域经验，那么这对您来说是一条很好的道路。

以下是进行无缝职业过渡的一些技巧：

利用数据构建产品，例如分析引擎、预测工具等。如果您有创业精神，那么数据科学世界就是您的最佳选择。您可以在该领域建立、扩展和发展自己的创业公司。进入机器学习/人工智能等领域。在数据科学领域工作几年后，您也可以在预测分析、物联网或边缘计算方面承担更复杂的项目。弄清楚如何在数据科学领域成长似乎很困难。一旦你了解了各种可能性并决定了你想要什么，你就可以沿着一条清晰的成功之路走下去。

“硬”是一个主观概念。对于没有必要技能/资格的人来说，可能看起来很难的事情对于有多年经验的人来说可能很容易。然而，在数据科学中，“硬”具有不同的含义。作为一个新兴领域，数据科学可能具有挑战性和模棱两可。

要解决这个问题，您需要一位导师，他可以回答您的问题、找出差距、提供职业建议并引导您朝着正确的方向前进。

图片来源于网络

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