成为数据科学家的 6 大理由

数据科学已成为 21 世纪就业市场中最受欢迎的领域之一。 它是对数据的多学科研究，结合了统计学、数学和计算机科学的知识。 科学工具从结构化和非结构化数据中提取和发现有用的见解。

因此，这项革命性的技术正在改变工作环境并带来巨大的商业价值。 跟随行业趋势，数据科学职业可以证明是非常有益的，这已不是什么秘密。 想要更多证据？ 在印度结帐数据科学工资。

此外，数据科学的应用范围广泛。 该领域的专家可以遵循不同的职业道路，这就是为什么数据科学课程最近加快了步伐的原因。 从那些过渡到高级职位的人到那些只是想磨练自己进入劳动力市场的技能的人，这门学科为每个人提供了一些东西。

除了丰厚的薪水和众多的工作职位之外，数据科学作为职业对你有意义的原因还有很多。 但是，在您投入时间和金钱之前，请考虑所有利弊。 以下是您可以做出决定的一些因素！

数据科学的优点

1. 需求量大的领域

数据科学是 2020 年需求最大的工作之一。到 2026 年，数据科学和分析将创造大约 1150 万个工作岗位。印度是仅次于美国的第二大此类职位中心。 因此，根据当前的行业趋势，数据科学是一个具有高度就业能力和吸引力的行业。

2. 高薪和多样化角色的可用性

不仅对数据科学家的需求旺盛，而且职位种类也很丰富。 随着分析在决策制定中占据中心位置，越来越多的企业正在招聘数据科学家。 由于它是一个相对不饱和的领域，人才供应适中，因此今天可以获得需要各种技能和能力的机会。 根据 Glassdoor 的说法，数据科学家平均每年可以赚取 116,100 美元。

3. 不断变化的工作环境

数据科学正在塑造未来的工作场所。 随着人工智能和机器人技术的出现，越来越多的常规和手动任务变得自动化。 随着人类承担更多批判性思维和解决问题的角色，数据科学技术使训练机器执行重复性任务成为可能。 这些都是高薪和有声望的职位，利用技术颠覆来简化繁重的工作。

4、提高产品标准

机器学习的使用使公司能够定制他们的产品并增强客户体验。 电子商务网站就是这种发展的最好例子。 这些网站使用推荐系统来推荐产品并根据用户过去的购买向他们提供个性化的建议。 通过了解人类行为并用数据支持决策，企业可以将其产品和服务与客户需求相匹配，并进行必要的改进。

5. 搞活业务

企业需要熟练的数据科学家来协助高级员工采取重要的企业行动。 这些专家从大量数据中提取隐藏信息，为决策提供更多见解。 还必须清理和丰富大型数据集。 因此，数据科学对当今企业有价值的原因有很多。 一些受益的行业包括医疗保健、金融、银行、管理、咨询和电子商务。

6. 帮助世界

预测分析和机器学习彻底改变了医疗保健行业。 数据科学通过实现肿瘤、器官异常等的早期检测来挽救生命。 同样，它通过引入科学处理农业害虫和有害昆虫的新方法来帮助世界农民。

数据科学的缺点

1. 歧义

“数据科学家”是一个广义的术语。 当有人将自己介绍为数据科学家时，似乎很难确定他们的实际工作。 这是因为实际角色取决于专业领域。 根据一个人的技能和资格，一个人可以是数据科学研究人员、开发人员、业务分析师，甚至是产品工程师。 因此，数据科学经常被许多专家称为一个模棱两可的领域。 同时，也有人将其视为科学的第四范式！

2. 复杂性

数据科学是一个复杂的研究领域，它借鉴了其他学术、科学和数学学科的概念。 最近，出现了许多在线课程来填补数据科学领域的技能空白。 但是，要准备一支同样精通构成它的所有三个学科——数学、计算机和统计学——的劳动力是一项挑战。 具有统计学背景的人可能会发现很难掌握计算机科学。 因此，数据科学家必须不断学习和提升技能，才能充分利用这些机会。

3. 扩展性

数据科学角色需要牢牢掌握领域知识。 例如，关于分析基因组序列的研究会更喜欢具有遗传学和分子生物学背景的人。 同样，业务分析角色可能需要具备经济学和金融学的先验知识。 正是由于这个原因，数据科学家有时会发现从一个行业过渡到另一个行业很棘手。

4. 任意性

数据驱动的预测在很大程度上将业务风险降至最低。 但在某些情况下，当提供任意数据时，可能无法获得预期的结果。 这样的例子会降低人们对数据科学系统的信心。 因此，拥有相关数据集和数据点以获得有意义且可操作的决策见解同样重要。 对于管理人员和数据科学家来说，在他们将时间和资源投入到流程中之前，协作设定目标也是一种很好的做法。

5. 隐私问题

消费者数据推动了现代组织的主要业务战略。 公司持有大量可识别的数据，这引发了对数据隐私的道德担忧。 单个安全漏洞可能会危及个人数据，从而对个人构成威胁。 因此，将网络安全和隐私措施整合到数据科学技术中变得很重要。

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包起来

当您尝试在数据科学领域建立职业生涯时，选择正确的下一步可能很困难。 那里有几门数据科学课程，可能会使您的决策过程复杂化。 因此，在您深入研究之前，请考虑所有优势和限制来评估您的选择！

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