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数据科学家可能成为二0一五年热点职业
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腾讯科技讯 一月三日，你善于数学，会用Python编程，而且还对于某个行业了如指掌？
如果你具有这样的技巧集，那你就有可能当上数据科学家。而如果你当上了数据科学家，那你的日子就能够过患上风风光光了&#八二一二;&#八二一二;LinkedIn的 投票结果显示，“统计分析以及数据发掘” 是二0一四年 大的求职宝贝。
美国招聘网站Glassdoor的讲演称，数据科学家的平均年薪为一一八七0九美元（约合人民币七三七五五0元），而程序员的平均年薪为六四五三七美元（约合人民币四00九七四元）。麦肯锡公司的1份钻研预测称，到二0一八年，在“拥有深刻分析能力的人材”方面，美国可能面临着一四万到一九万的缺口，而“可以应用大数据分析来做出有效决策的经理以及分析师” 缺口则会到达一五0万。
该领域目前异样火爆，纽约大学数据科学中心课程的负责人罗伊-洛伦斯（Roy Lowrance）表示，现在可能已经经到了 期。“或许存在着泡沫，” 他说。 “不管甚么事情，1旦变患上这样火爆，以后就确定就会冷下来。”无非，纽约大学但愿在未来几年里扩展数据科学课程的招生范围，把学生人数从四0名增添到六0名。本学年还有5个月才会收场，但五0%到七五%的学生已经经找到了比较理想的工作。
为何该领域会变患上如斯火爆？琳达-博奇（Linda Burtch）是芝加哥的猎头公司博奇工程的董事总经理，她表示，虽然像谷歌(微博)、亚马逊flix以及Uber这样的高科技公司都有自己的数据科学团队，但那些非高科技公司，比如Neiman Mar、沃尔玛、Clorox以及Gap，它们现在也需要使用这方面的人材，“良多公司都在物色数据科学家，”她说。
这些公司但愿，数据科学专业人材可以发掘新的信息，来匡助公司开源节流。IBM负责大数据业务的副总裁Anjul Bhambhri表示，航空航天制造商Pratt & Whitney现在可以预测出飞机发念头什么时候需要进行保护，准确率到达九七%，这可以匡助它更为有效地展开业务。
尽管IBM在本月刚刚推出了基于云计算的Watson Analytics免费增值工具，然而，为了分析非结构化数据，数据科学家往往不能不亲身动手编写专门的软件程序，这恰是数据科学家必需掌握编程技能的1个缘由。
学校教育
洛伦斯说，数据科学家需要具备3项基本技巧：数学/统计、计算性能力、在特定业务领域的知识。纽约大学数据科学中心但愿招收至少具备其中1种技巧的学生，然后培育他们掌握其他技巧，让学生到毕业的时候，可以独当1面负责处理数据工作。 “在学习进程中，他们要做1些数据科学项目，这些项目需要他们用到这3种技巧，”他说。
然而，如果你想成为1名数据科学，也不必定非患上去大学读书才行。从今年九月开始，1家名为梅蒂斯（Metis）的公司开始在纽约举行为期102周的数据科学训练营，费用为一.四万美元。报名的人无比之多，入学竞争至关剧烈。梅蒂斯公司的联合创始人杰森-莫斯（Jason Moss）说，大约有1半的学生都具有硕士或者博士学位。
第1期训练营在一二月初收场。莫斯说，无非几周， 一五名学生中就有六名拿到了聘请通知。
“我不认为训练营可以替换大学教育，”莫斯说。“训练营可以提供1条捷径，让你以 快的速度找到1份工作，但大学的目的不在于此。但我也不认为你必需上大学才能成为1名数据科学家，”他说。“有1种人，他们天生拥有好奇心，有勇气，有决心，总想把事情理出头绪，他们在这1行可以干患上很好。”
Anmol Rajpurohit是1名独立的数据科学家统筹问，他说，做这1行工作 首要的素质就是能够快速学习东西。“与专长于任何特定编程语言相比，泛型编程技能远远更为首要，”他说。 “在如今这个时期，技术的发展突飞猛进，语言会很快过时，新的语言则将迅速普及。因而，学东西很快的人，会比单独领域的专家更有前程。”
洛伦斯说，他认为，在某些技巧方面，训练营以及网上课程可以为学习者提供很大的匡助。但在此外1些方面，它们的作用就就相对于有限了。纽约大学的数据科学课程有1个优势，就是可以依照正确的前后顺序来培育你的技巧。“咱们的教学顺序可让你按部就班、融合贯通地掌握技巧。”他说。
数据科学家要做哪些事？
游戏公司Playstudios的数据科学家乔恩-格林伯格（Jon Greenberg）说：“在日常工作中，我需要管理1系列节制面板，它们提供的信息可让公司知道，咱们的生意到底做患上怎样样？ 用户在做甚么事情？”格林伯格现在是1名经理了，所以他编程的时候没有以往那末多，然而他有时候依然需要编程。通常来讲，他把数据从Apache Hadoop的存储器里调掏出来，在分析平台Revolution R上运行它，并对于它进行1些可视化处理。 “比如说，咱们可以从中患上知1部份用户如何与新推出的功能互动，”他解释说。
6年前，格林伯格拿到了统计学的硕士学位。他但愿进入政府部门工作，但却诧异地发现，公司企业无比需要数据科学家。 “那个时候，数据科学领域尚无现在这么火爆，，”他说。现在，他每 都能从猎头那里收到1个电话或者1封邮件。 “这类情况不只是产生在我身上，”他说。“所有的数据科学家可能都是这样。”
对于于格林伯格来讲，就业机会很好只是1个加分项，由于他原本就酷爱这1行。 “我认为，要做数据科学工作，你必需患上有分析脑子才行，而且还患上有好奇心，”他说。“你必需患上有灵便性以及创造性，构思出不同的法子来解决问题。”这项工作的独一缺陷，格林伯格说，就是“清洁”数据（去掉那些没有相干性的结果）需要花费大量时间。“这部份任务其实不是那末招人喜欢，你患上花良多时间来做它。”他说。
Rajpurohit说，他花了良多精力来清洁数据以及做钻研。 “我很大1部份时间都花在做钻研上，由于我时常会遇到全新的问题，因而，我需要钻研特定领域 文献，或者者是找找专家，听听他们在这方面的看法，”他说。
“虽然数据科学这个名字以及艺术绝不沾边，然而你需要把艺术以及科学很好地结合起来。科学的部份很显明&#八二一二;&#八二一二;数学，程序设计等等。但艺术部份是一样首要&#八二一二;&#八二一二;创造力，对于语境有着深入的理解。把这两部份结合在1起，你就会变患上擅长解决问题。”
虽然如斯，Rajpurohit也承认，数据科学其实不像眼下良多人以为的那样仁慈迷人。这个领域确切是在变患上愈来愈首要，而且也涌现了良多高薪机会，但在数据科学家需要做的日常工作中，有良多其实都很枯燥。
你是当数据科学家的料吗？
每 花大量时间来编程，分析节制面板上的数据，取得相干信息，如果你对于这样的工作感兴致，那末你可能就合适干这1行。但若你仅仅是想拿高工资，那末你可能就会觉患上这样的日子过起来苦不堪言。你要知道：真正合适干这1行的人，往往会在业余时间里编写程序，分析数据，而他们这样做只是为了自娱自乐。
亚当-弗洛葛尔（Adam Flugel）是博奇公司的数据科学招聘猎头，他谈到了 近遇到的1名候选人。这人具有博士学位，今年秋季将去电艺公司（Electronic Arts）工作。“真正让他脱颖而出的是优势是，他在空闲时间也做这类事情，而且纯洁就是为了好玩，”弗洛葛尔说。“他是多人在线游戏世界《坦克世界大战》的玩家，领导着1个玩家团队。于是他编写了1个从游戏服务器抓取数据的程序，然落后行数据分析，评估自己团队的表现。然后他应用这些信息来搞清应当如何调剂自己的战略，应当招收哪些类型的成员，才能晋升团队的总体表现。”
所以，如果你爱的其实不是数据自身，而是它可以给你带来的高薪，那末你会发现，自己很难与那样的人竞争。然而博奇说，每一个人都应当学会酷爱数据，即使只是为了自己事业前程着想，也该这样做。 “10年以内，如果你不是数据大咖，你就别想升到‘ XX官’的位置上”博奇说。
然而像史蒂夫-乔布斯、比尔-盖茨那样的情况又怎样解释呢？他们具有远见高见，并无堕入数据科学的细枝末节当中。“那是三0年前的事了，”博奇说。 “我说的是未来一0年。”（Kathy）
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