数据科学职业提供了令人兴奋的智力环境、分析能力以及跟上尖端技术发展的机会。 大数据在组织决策中的重要性不断提高，导致对数据科学家的需求增加，而数据科学家近年来变得更加普遍。 在本文中，我们将更深入地研究这些专业人员的世界，探讨他们的角色和职责，以及成为数据科学家可以采取的步骤。 继续阅读！
谁是数据科学家？
除了人类直觉之外，数据科学家还拥有结合统计和机器学习方法从数据中提取有价值见解的专业知识。 他们的职责包括解释复杂的数据集以发现有意义的模式和趋势。 在整个收集、清理和操作数据的过程中，由于数据本身缺乏清洁性，因此需要花费大量时间来完成这些任务。
数据科学家的角色包括识别需要答案的关键问题以及确定解决这些问题的适当数据源。 除了商业头脑和分析能力之外，他们还拥有数据挖掘、数据清理和数据呈现领域的专业知识。 企业依靠数据科学家来获取、管理和评估原始数据。
数据科学家做什么？
在数据科学领域，专业人员负责确定他们的团队应该进行的关键查询。 然后，他们利用这些数据为这些问题制定有效的解决方案。 专业人士经常创建预测模型来促进理论和预测。 每天，数据科学家可能会从事各种任务，例如：
- 分析数据集以识别模式和趋势，从而揭示有价值的见解。
- 开发算法和数据模型以预测未来结果。
- 利用机器学习方法来提高数据或商品供应的质量。
- 向其他部门和上级主管传达建议。
- 利用 Python、R、SAS 或 SQL 等数据工具进行数据分析。
- 确保您了解数据科学领域的最新进展。
数据科学家在医疗保健领域做什么？
医疗保健领域的数据科学与其他行业的数据科学并无太大不同。 最终目标仍然是从数据中提取有用的信息。 然而，医疗保健行业为数据科学家提供了比许多其他行业更多样化的前景，从提高个别医院的效率到制定诊断和治疗程序，再到绘制大流行病的过程。 医疗保健数据科学家的工作的影响往往是深远而广泛的，即使不是直接影响到数百万人的生命。 数据科学家促进了数据收集，提供了对感染传播和卫生系统需求的持续可靠预测，并评估了联邦法规在应对 COVID-19 大流行方面的有效性。 数据科学家处于与其他学者合作回答重要问题的主要位置，例如“病毒将如何传播？” 通过收集和建模相关数据。
此外，数据科学家可以帮助当地医疗服务提供者更好地利用心电图（ECG）和医学成像等数据源，以实现精确诊断并制定个性化治疗策略。 例如，斯坦福大学的研究人员创建了一个模型，通过收集和分析现有的心电图数据集，可以比心脏病专家更好地从单导联心电图预测心律异常，从而节省时间并减少错误诊断的频率。 同样，研究人员开发了能够诊断皮肤癌的人工智能，方法是训练它区分皮肤异常照片中的良性痣和危险肿瘤。 因此，通过分析数据来预测风险并指导临床行动，数据科学家利用机器学习帮助一些医院和诊所的医疗专业人员减少再入院率。
如何成为数据科学家
以下是成为数据科学家的步骤：
#1。 完成学士学位
数据科学家需要计算机科学、信息技术、统计学、数学、物理等方面的学士学位。一些大学甚至可能提供数据科学学位。 在毕业后进入全职入门级职位之前，在校期间获得实习经验可能会有所帮助。 您可以在大学经历的早期就开始与工作数据科学家建立联系。 另外，更多地了解这份工作的日常情况，您也可以要求进行信息丰富的面试。
#2。 获得资格
证明您致力于终身学习的认证可能会提供您数据科学专业知识的额外证据。 考虑获得数据相关领域的认证，例如数据可视化或 BI 工具。 此外，戴尔的数据科学助理认证和微软的 Azure 数据科学家助理认证是该领域的两个选择。 这两者都可以帮助您在潜在雇主和研究生院中脱颖而出。
#3。 获得经验
寻找需要大量数据劳动才能开始数据科学领域的入门级职位。 数据科学、统计学、数据分析、商业智能分析和数据工程领域都提供入门级职位。 公司通常为较低级别职位的员工提供在职培训和认证的机会。
#4。 获得研究生学位
统计工程、编程、工商管理或类似领域的硕士学位可以帮助您成为行业领导者。 数据科学硕士学位还可以帮助您竞争该领域的高薪就业机会。 验证每门课程的学术标准是否与您想要的学习领域一致。
#5。 获得博士学位
天体物理学、数学、数据科学或相关学科的博士学位在最资深的数据科学家中很常见。 博士学位可以让你在你熟悉的领域找到高薪的学术或管理工作。 然而，在从事这样的职业之前，请考虑您的长期目标。
#6。 创建您的投资组合
数据科学家的作品集应包含他们在学校和工作场所的工作示例。 已完成项目的可视化展示将帮助您从具有相似学位和专业知识的其他候选人中脱颖而出。 此外，包括各种才能和技术，并强调与您正在寻找的职位相关的项目。
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数据科学家的薪水是多少？
截至目前，美国数据科学家的平均工资为 141,951 美元。 但是，需要注意的是，该职业的薪资范围通常在 127,863 美元到 156,098 美元之间。 在确定薪资范围时，有很多因素可以发挥作用。 这些因素可能包括一个人的教育水平、他们可能持有的任何证书、他们拥有的任何其他技能以及他们在所选职业中工作的时间。 重要的是要记住，这些因素中的每一个都会对一个人的收入潜力产生重大影响，并且可用薪水的范围可能会因这些因素和其他因素而有很大差异。
因此，如果您希望最大限度地发挥您的收入潜力，请务必考虑所有这些因素，并随着时间的推移努力培养您的技能和经验。
数据科学家学位
对于寻求将数据科学领域的职业提升到新水平的个人来说，考虑攻读硕士学位可能是有利的。 通过这样做，您可以获得该领域更深厚的实践知识，这可以帮助您成为更全面、知识更丰富的专业人士。 此外，获得硕士学位可以让您接触到领导原则，这对于推进您的职业生涯和在组织内承担更具挑战性的角色非常有益。
- 对于那些寻求弥合数据与其推动商业竞争优势的潜力之间差距的个人来说，数据分析理学硕士课程是一个理想的选择。 在大数据分析和提取、数据呈现和报告、高级分析和统计概念方面拥有坚实基础的专业人员有能力获得高级职位。 涵盖这些领域的综合课程可以为个人提供在职业生涯中取得优异成绩的必要工具。
- 寻求提高工程和编码能力的专业人士可以从获得计算机科学理学硕士学位中受益匪浅。 该计划提供全面的课程，涵盖复杂的数据结构和计算机编程、处理 MySQL 问题、应用机器学习和 AI 的实际应用。
数据科学家需要具备哪些技能？
如果您立志成为一名数据科学家，那么拥有以下相关技能将是有利的：
#1。 数学
数据科学家应该具备先进的计算机知识。 他们可能需要运用他们的统计和概率知识来做出明智的商业判断。
#2。 沟通能力
如果数据科学家的发现可能会对公司的 IT 产生影响，他们必须向管理层报告结果。 口头和书面交流发现和突破至关重要。
#3。 分析能力
数据科学家需要分析技能来确保他们的发现是可靠的，并开发出解决挑战的综合方法。
#4。 计划和排程
数据科学家必须学会有效地管理他们的时间，以便满足他们面临的许多最后期限。 创建详细说明每个项目周期步骤的计划将帮助您选择完成这些步骤的最佳顺序。
#5。 计算机专业知识
编程是数据科学家在日常工作中使用的常用工具。 Python、R、SQL 和 Java 等语言可能很有用。
#6。 技术理解
数据科学家需要精通数据库和大数据工具的内部运作，才能有效地完成工作。 熟悉机器学习可能会很有用。
数据科学家每天做什么？
作为数据科学家，他们将大部分时间用于进行深入研究、精心设计复杂的算法并勤奋地编写复杂的代码行，以全面回答与所研究的数据集相关的无数问题。 协作是数据科学的一个重要方面，因为它涉及与团队一起工作以收集、理解和分析数据以提取见解并做出明智的决策。 数据科学的过程还需要对数据有透彻的了解，包括数据的来源、质量和局限性，以及识别与手头问题相关的关键变量和模式。
此外，数据科学家必须能够向利益相关者（包括高管、客户和其他团队成员）有效地传达他们的发现，以确保见解具有可操作性和影响力。 总体而言，数据科学是一门多方面的学科，需要结合技术技能、领域专业知识和有效的协作才能取得成功。
数据科学有多难？
数据科学领域被广泛认为是一个具有挑战性的研究领域。 获得各种技能和知识势在必行，因为造成这种现象的因素有很多。 数学、统计学和计算机科学是数据科学的基本支柱。 数学方面包括三个基本组成部分：线性代数、概率论和统计理论。
数据科学是一项 It 工作吗？
数据科学家的角色是一种 IT 职业，涉及利用先进的计算和分析工具从复杂的数据集中提取见解。 与许多以利用特定技术使组织受益为中心的 IT 专业类似，数据科学家的角色围绕着利用数据来支持其组织。 专门管理大量数据的专业人员在为企业提取有价值的见解方面发挥着至关重要的作用。 他们的主要职责是从他们处理的数据中获取有意义的商业价值。
数据科学需要数学吗？
扎实的数学基础对于从事数据科学职业至关重要。 这是因为该领域涉及使用机器学习算法、分析数据和发现有价值的见解，所有这些都需要对数学概念有很强的掌握。 尽管数学并不是追求数据科学职业或教育的唯一先决条件，但它通常被认为是最关键的组成部分之一。
参考资料
- 简单学习网
- 跳板网
- indeed.com
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