如何进入数据科学领域

新冠疫情加速了各行各业的数字化转型。因此，组织所产生的数据比以往任何时候都多，对数据科学家的需求也达到了前所未有的高度。根据领英 2020 年新兴职业报告，数据科学家是市场上增长速度第三快的职业（年增长率 37%），仅次于机器人工程师和人工智能专家等其他数据密集型岗位。这一增长趋势似乎并未放缓，美国劳工统计局预测，仅到 2026 年就将新增 1150 万个数据科学相关岗位。

在本文中，我们将更深入地了解什么是数据科学、该领域的职业机会类型，以及进入数据科学的最佳实践。

究竟什么是数据科学

简而言之，数据科学是一个跨学科领域，融合了编程、统计学、人工智能和业务领域专长，旨在从数据中提炼有意义的洞见。数据科学为我们生活中许多最有价值、最直观可见的应用提供了支撑。以下是数据科学家经常从事的一些用例：

• 推荐引擎： 最常见的数据科学应用之一是推荐引擎，您在 Netflix、Spotify 或 YouTube 等娱乐应用中随处可见。
• 时间序列预测： 无论是股价、销售还是能耗预测，数据科学家经常处理并预测时间序列数据。
• 供应链管理： 数据科学家利用数据优化供需计划、改进运输流程等，重塑供应链管理。
• 仪表板与分析： 数据科学家帮助决策者做出更好的决策。实现这一点的关键方式之一，是通过仪表板从数据中挖掘前所未见的洞见。

数据科学岗位的不同类型

数据科学常被用作涵盖各种与数据相关工作的统称。因此，该领域存在一系列同样令人兴奋且重要的角色。以下是数据科学中最常见的职位名称及其含义：

• 数据科学家： 数据科学家会调查、提取并报告源自组织数据的有意义洞见。他们将这些洞见传达给非技术相关方，理解机器学习工作流程，并知晓如何将其与业务应用相衔接。数据科学家使用多种技术技能开展工作，并使用 Python、R、SQL 等工具。
• 数据分析师： 数据分析师负责分析数据并报告分析所得洞见。他们深谙数据分析工作流，并通过编码与非编码工具（如 Python、R、SQL、Tableau 或 Power BI）的组合来呈现洞见。
• 机器学习科学家： 机器学习科学家负责大规模开发机器学习系统。他们利用机器学习模型从数据中得出预测，以解决客户流失、客户终身价值等问题，并负责将这些模型部署供组织使用。

您知道吗？DataCamp 正在招聘多个岗位，从数据科学家、机器学习专家到分析总监。如果您对数据科学充满热情，但觉得自己的技术技能尚未完全到位，也可以查看产品、市场和内容等其他职位。

如何进入数据科学领域

虽然没有放之四海而皆准的路径，但以下几点建议可以助您迈向正确方向。

• 教育背景： 大多数数据科学岗位通常要求具备学士学位。更重要的是，需展示您具备使用编程语言、统计学和机器学习的必要技能。可选路径包括传统教育、在线学习平台以及训练营等。
• 展示项目作品集： 展示知识与技能的最佳方式之一是作品集。优秀的作品集应包含由兴趣驱动、基于真正令您兴奋的数据集的项目，而非广为人知的 Titanic 或 MNIST 等数据集。查看 DataCamp Workspace 的发布内容，了解不同类型的作品集项目。
• 考虑获取认证： 认证是对作品集的有力补充，也是证明技能的好方法。DataCamp 的数据科学认证深受领先雇主认可，可帮助您向招聘经理证明专业能力。
• 获取实践经验： 说服招聘经理认可您能力的好方法，是证明您已经做过相关工作。您可以通过实习、生涯早期培养项目、临时岗位、自由职业等方式实现。
• 加强非技术技能： 文科背景的毕业生不仅具备出色的软技能，也拥有批判性思维与决策能力。经济学、心理学、社会学，甚至新闻学等学位，都有助于在数据科学这样跨学科的领域中取得成功。此外，在伦理 AI 的时代，共情、积极倾听与创造性思维等非技术技能尤为宝贵。

数据科学的未来

整篇文章中我们看到，数据科学正日益成为各类组织不可或缺的一部分，并由此推动了其快速增长。这一趋势在未来只会进一步加剧。虽然有理由相信“数据科学家”这一头衔的需求可能会随时间下降，但对数据技能的需求不会，因为在数据驱动时代，数据文化与技能提升是组织保持竞争力的重中之重。

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