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内德·克拉斯特夫
5 分钟阅读
几年前，一位精明的记者提出了这样的标题：数据科学家是 21 世纪“最性感的工作”。据 Glassdoor.com 称，“数据科学家”仍然是当今最理想的职业道路之一。

讽刺 加拿大移动的电话数字 的是，数据科学这个术语于 20 世纪 80 年代首次提出，至今仍让许多人感到困惑。许多人，尤其是该领域之外的人，都很难理解数据科学家如何帮助世界各地的公司以及为什么他们的服务需求如此之高。

这有几个关键原因。

在本文中，我们将阐明数据科学的本质、其关键方面是什么，以及公司如何从雇用熟练的数据科学家中受益。

您可以观看下面嵌入的视频，其中我们在不到 5 分钟的时间内解释了数据科学领域，或者向下滚动以继续阅读。


什么是数据科学？
首先，数据科学是一个跨学科领域。它真正的基础是统计学、数学、计算机科学和商业。因此，很难划出一条清晰的界限来表明什么属于数据科学领域，什么不属于数据科学领域。

在一些场合，人们声称数据科学和统计学是同一件事。然而，我们认为数据科学更广泛——它源于统计学，包括易于处理数字和大数据的主题。



另一个常见的误解是数据科学和人工智能 (AI) 是可以互换的术语。人工智能指的是一种模型——如果你愿意的话，可以说是一种机器——它试图模仿人类行为并产生类似人类的决策。

它有时会利用深度学习等数据科学方法，但不仅限于这些方法。例如，符号推理是人工智能的一种，不一定具有数据科学的特征。

机器学习(ML) 和深度学习 (DL) 是数据科学中的重要领域。统计也是如此。

事实上，数据科学是一门非常广泛的学科，它随着新的数据相关需求而不断扩展。

数据科学家工作的关键方面是什么？
数据科学家的工作是一个广泛的主题，涵盖多个方面。在本文中，我们将介绍您在数据科学家角色中可能会遇到的关键方面：

使用的数据类型
在工作中进行的活动
时间分配
关键技能
常用的数据科学方法

数据科学家在分析中使用哪些类型的数据？
答案是：他们同时使用结构化和非结构化数据。

结构化数据以 Excel 电子表格和 CSV 文件的形式出现。简而言之，它可以按行和列进行组织。此类数据的示例是包含交易信息的客户表和电子表格。

另一方面，非结构化数据是其他一切：图像、视频和音频文件，以及我们可以拥有的所有类型的其他数据。据报道，非结构化数据占所有企业数据的 80% 以上，因此每个称职的数据科学家都应该能够利用它。

数据科学家的主要职责是什么？
这主要取决于公司规模。在较小的公司中，数据科学家可能是唯一的“数据”人员，因此将拥有数据分析过程的端到端所有权。在较大的企业中，由于公司能够负担更多的资源，专业化程度会更高。
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