数据科学的先决条件：它不是你想象的那样

介绍

今天的每个行业都依赖于对流程和产品产生的数据的理解。 企业要想拓展市场空间，首先需要发挥现有产品的优势，然后渗透到尚未开发的市场领域。

整个行业都有一套流程精简到运营流程和其他支持部门。 处理从各地生成的所有数据导致对专业人员的需求增加。

这里的专家需要具备满足特定业务需求的能力。 数据科学家是那些精通技术知识的专业人士。 他们具有分析大量数据的能力，可以轻松挖掘问题区域，也可以漫游到未开发的潜在问题区域。

总体目标是在该领域带来显着的业务成果和更大的利润。

市场机会

许多专业人士和新人都在涌入数据科学领域。 这是一项结合了数据分析、科学和管理工具的综合工作。 它需要在需要解决业务成果的大量数据中的工作配置文件。 阅读：成为数据科学家所需的必备技能。

该行业不断增长的需求导致数据科学家的形象不断增长。 根据一份报告，到 2026 年，数据科学家职位的预期数量将增加 19%； 即将产生约5400个新职位。

人们对数据科学家薪酬结构的增长有预期。 随着工作量的增加，反思性晋升机会正在增加。

挑战

大量数据和行业差异带来了多重挑战，需要管理部门提供特定的预期结果。 测试范围从获得行业知识和软技能到功能，直到数据分析和业务管理工具的技术专长。

如果您打算进入数据科学领域，那么在迈出第一步之前，您需要在技术领域和非技术领域满足特定的先决条件。

数据科学的先决条件

专业人士并不总是需要事先具备数据科学背景。

您可能是对数据科学领域产生兴趣并计划在该领域获得个人经验的学生或应届生。 或者，您可能是一名已经在某个行业站稳脚跟的专业人士，但由于对数据的热爱或对个人资料提供的日益增长的兴趣和需求而想要进入数据科学课程。

现场需求的先决条件分类如下：

教育

数据科学家的档案因专家级别以及您的教育和经验档案而异。 攻读数据科学课程必须至少拥有学士学位。 在任何 STEM 科目中攻读学士/硕士学位都证明是有益的，因为它为未来将被证明是最重要的基本数学或统计知识奠定了基础。

在开始进行数据科学家研究时，您必须已经了解了该行业对职位描述的要求。 网络上提到的作为数据科学家工作的资源必须显示出符合标准的一系列技能和专业知识要求。 情况并非总是如此。

随着资格的增加，知识和工作概况将同时增加。 但是，理论领域所教的内容与您在专业工作中获得的内容总是有所不同。

没有经验的博士不等于另一个拥有硕士学位但有三年经验的候选人。

以下是该行业的一些技术和非技术需求：

技术的

• 数学

来自计算机科学、工程、经济学、数学或运筹学和研究领域不同背景的专业人士和学生进入商业发展行业。

对于数据科学的职业生涯，并非所有这些都是强制性的。 最终的必要性是对数学和统计概念有一个清晰而坚实的基础。

数据科学领域的需求主要是关于数据的清晰统计概念，这些概念需要分析来为问题领域提供可行的解决方案。 因此，任何背景研究都将完成，但完善而坚实的统计和数学基础是入门级的。

• 编程

您无需成为专门的高级程序员。 不过，如果您对与编程相关的概念有一个清晰的基本了解，那将是最好的。 C、C++ 或 Java 等编程概念将加快学习数据科学编程的方法。

不需要成为铁杆程序员来帮助分析广泛的数据部分，有效地编写引用来解释问题区域和使用大数据。 数据科学适用于 Python 和 R 等编程工具。这些概念将帮助候选人深入了解数据科学的专业知识。

• SQL

SQL 或结构化查询语言是体验数据科学编程所需的主要工具之一。

为了在待完成的工作中站稳脚跟，数据科学家会花费有意义的时间编写 SQL 和与之相关的脚本。 您需要知道如何编写基本 SQL，解决 SQL 查询，并熟悉组、连接或创建索引。

作为一名数据科学家，在数据库管理方面获得卓越的成就并不具有约束力； 因为 SQL 的基础知识并没有注意到最上面的层。 数据分析需要一个强大的基础，可以从 Hadoop 集群的数据库中检索（使用的语言示例）。

• 数据科学

在进入专业领域之前，您无需获得数据科学学位。 数据科学需要统计学和数学的基础知识，这些基础知识应该很清楚，以便能够分析手头的问题。 要解决业务问题，您需要具备团队管理和控制项目等软技能，以满足最后期限。

为了更好地理解并清楚地了解您所选择的职位要求，您可以在线获得业务分析师认证以及学习不同的数据科学课程。

• 机器学习

机器学习是数据科学的基本概念之一，也是不可或缺的一部分。 无论如何，当您在线获得课程以从大学获得学位时，机器学习将成为您课程的一部分。 因此，在您开始专业工作之前了解机器学习的基础知识并不重要。

机器学习将是整个数据科学课程的决定之一。 额外的在线机器学习课程将帮助您进行分析和基本的基础构建元素。

• 使用非结构化数据

数据科学家致力于分析业务问题的根本原因，并借助数据分析工具提供解决方案框架。 掌握流行的数据分析工具（如 SAS、Hadoop、Spark 或 R）将有助于了解数据科学家的工作内容。

熟悉描述性统计工具，如正态分布、中心趋势、峰度、变异性，将引导您走上漫长的道路。

在线认证可帮助您进一步建立在该领域必不可少的专业知识。

非技术

• 商业头脑

有了数据科学可以帮助企业解决问题和发现问题领域的想法，在数据分析部分拥有技术实力而在业务敏锐度领域为零是没有用的。

商业敏锐度是指对企业如何运作的一般知识。 什么是必要的部门，需要多强的协调才能形成团队合作来完成项目？

您无法通过技术科学学士/硕士学位了解业务运营。 因此，帮助您了解工商管理基础知识的在线课程将是有益的。

从业务的角度来看，它将提供一个更广泛的画面，说明组织中的事物需要如何运作。

• 管理原则

作为一名数据科学家，您需要在团队中工作、管理截止日期、处理项目工作并与各个部门协调。

凭借您拥有的技术经验，并非一切皆有可能。 为此，您需要了解特定的业务工具和管理原则，例如团队管理、建立关系、指挥和分工。

• 沟通

当您在企业中工作时，掌握沟通、领导力、倾听、直觉和网络等软技能是必不可少的。

无论是小型企业，还是大型跨国公司； 软技能为您提供有关如何表现和与团队中不同群体打交道的知识和培训。 最终目标是盈利的结果。

• 数据直觉

热爱数据并使用大量数据是数据科学家的典型特征之一。 该专业需要对您面前的数据范围进行统计分析和数学运算。 您对数据分析的狂热和热情将帮助您解决业务中的复杂问题，这些问题并非所有人都能解决，即使是最高管理层也能解决。

结论

数据科学家是具有不同技能的专家。 为一个自己掌握所有交易并不容易。

随着价格的上涨，数据科学面临的挑战也随之而来。 随着前进道路的正确方向，知识，培训（来自所追求的各种课程）和该领域的经验将共同逐渐增加你的职业生涯的萌芽。

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