数据科学从业人员课程

什么是数据科学？

在数据科学领域，通过数据分析解决问题和回答问题是标准做法。通常，数据科学家会构建一个模型来预测结果或发现潜在的模式，目的是获得更好的洞察力。

各组织可以将这些见解纳入行动，改善未来的成果。有许多快速发展的技术可以帮助分析数据和建立模型。在极短的时间内，从台式机到托管拥有海量数据的大规模并行仓库，已经取得了突飞猛进的发展；这样，从关系数据库中的数据库内分析功能到非结构化大数据工具，已经发生了明显的转变。

对非结构化或半结构化数据进行分析正变得越来越重要，以便将情感和其他以自然语言编写的有用信息纳入预测模型；这通常会显著提高模型的质量和准确性。

新兴的分析方法力求实现模型构建和应用步骤的自动化，这使得机器学习（ML）技术成为现代数据科学的必要发展方向。

成功的 ML 项目需要算法+数据+团队的组合，以及非常强大的计算基础设施。

数据科学家跻身三大新兴职位之列

尽管数据科学作为一个领域已经存在了几十年，但在过去的五年里，人工智能（AI）在商业领域的快速发展对数据科学家的需求远远超过了训练有素的专业人员。如今，63% 的高管认为人才缺乏是采用人工智能技术的主要障碍[1]。这种人才缺口对于有抱负的专业人士来说是一个机遇，而对于努力在市场中获得竞争优势的公司来说则是一个挑战。

根据 LinkedIn 的《2020 年新兴职位报告》[2]，数据科学家已连续三年荣登 "新兴职位 "榜首，预计年增长率将达到 37%。这是一个在各行各业都持续大幅增长的专业，归因于以前存在的工作的演变和学术研究对数据的日益重视。

数据科学家需要什么技能才能成功？

数据科学是统计学、计算机编程和领域专业知识交汇处的一套跨学科技能。它包括三个不同但相互重叠的领域：

• 统计学，对数据集进行建模和总结
• 计算机科学，设计和使用算法来存储、处理和可视化数据
• 领域的专业知识，是提出正确的问题并将答案放在背景中的必要条件
• 其他经常被忽略的技能是。
  1. 领导人
  2. 团队合作
  3. 沟通