數據科學的先決條件：它不是你想像的那樣

介紹

今天的每個行業都依賴於對流程和產品產生的數據的理解。 企業要想拓展市場空間，首先需要發揮現有產品的優勢，然後滲透到尚未開發的市場領域。

整個行業都有一套流程精簡到運營流程和其他支持部門。 處理從各地生成的所有數據導致對專業人員的需求增加。

這裡的專家需要具備滿足特定業務需求的能力。 數據科學家是那些精通技術知識的專業人士。 他們具有分析大量數據的能力，可以輕鬆挖掘問題區域，也可以漫游到未開發的潛在問題區域。

總體目標是在該領域帶來顯著的業務成果和更大的利潤。

市場機會

許多專業人士和新人都在湧入數據科學領域。 這是一項結合了數據分析、科學和管理工具的綜合工作。 它需要在需要解決業務成果的大量數據中的工作配置文件。 閱讀：成為數據科學家所需的必備技能。

該行業不斷增長的需求導致數據科學家的形像不斷增長。 根據一份報告，到 2026 年，數據科學家職位的預期數量將增加 19%； 即將產生約5400個新職位。

人們對數據科學家薪酬結構的增長有預期。 隨著工作量的增加，反思性晉昇機會正在增加。

挑戰

隨著海量數據和行業差異的出現，需要管理部門提供特定的預期結果，帶來了多重挑戰。 測試範圍從獲得行業知識和軟技能到功能，直到數據分析和業務管理工具的技術專長。

如果您打算進入數據科學領域，那麼在邁出第一步之前，您需要在技術領域和非技術領域滿足特定的先決條件。

數據科學的先決條件

專業人士並不總是需要事先具備數據科學背景。

您可能是對數據科學領域產生興趣併計劃在該領域獲得個人經驗的學生或應屆生。 或者，您可能是一名已經在某個行業站穩腳跟的專業人士，但由於對數據的熱愛或對個人資料提供的日益增長的興趣和需求而想要進入數據科學課程。

現場需求的先決條件分類如下：

教育

數據科學家的檔案因專家級別以及您的教育和經驗檔案而異。 攻讀數據科學課程必須至少擁有學士學位。 在任何 STEM 科目中攻讀學士/碩士學位都證明是有益的，因為它為未來將被證明是最重要的基本數學或統計知識奠定了基礎。

在開始進行數據科學家研究時，您必須已經了解了該行業對職位描述的要求。 網絡上提到的作為數據科學家工作的資源必須顯示出符合標準的一系列技能和專業知識要求。 情況並非總是如此。

隨著資格的增加，知識和工作概況將同時增加。 但是，理論領域所教的內容與您在專業工作中獲得的內容總是有所不同。

沒有經驗的博士不等於另一個擁有碩士學位但有三年經驗的候選人。

以下是該行業的一些技術和非技術需求：

技術的

• 數學

來自計算機科學、工程、經濟學、數學或運籌學和研究領域不同背景的專業人士和學生進入商業發展行業。

對於數據科學的職業生涯，並非所有這些都是強制性的。 最終的必要性是對數學和統計概念有一個清晰而堅實的基礎。

數據科學領域的需求主要是關於數據的清晰統計概念，這些概念需要分析來為問題領域提供可行的解決方案。 因此，任何背景研究都將完成，但完善而堅實的統計和數學基礎是入門級的。

• 編程

您無需成為專門的高級程序員。 不過，如果您對與編程相關的概念有一個清晰的基本了解，那將是最好的。 C、C++ 或 Java 等編程概念將加快學習數據科學編程的方法。

不需要成為鐵桿程序員來幫助分析廣泛的數據部分，有效地編寫引用來解釋問題區域和使用大數據。 數據科學適用於 Python 和 R 等編程工具。這些概念將幫助候選人深入了解數據科學的專業知識。

• SQL

SQL 或結構化查詢語言是體驗數據科學編程所需的主要工具之一。

為了在待完成的工作中站穩腳跟，數據科學家會花費有意義的時間編寫 SQL 和與之相關的腳本。 您需要知道如何編寫基本 SQL，解決 SQL 查詢，並熟悉組、連接或創建索引。

作為一名數據科學家，在數據庫管理方面獲得卓越的成就並不具有約束力； 因為 SQL 的基礎知識並沒有註意到最上面的層。 數據分析需要一個強大的基礎，可以從 Hadoop 集群的數據庫中檢索（使用的語言示例）。

• 數據科學

在進入專業領域之前，您無需獲得數據科學學位。 數據科學需要統計學和數學的基礎知識，這些基礎知識應該很清楚，以便能夠分析手頭的問題。 要解決業務問題，您需要具備團隊管理和控制項目等軟技能，以滿足最後期限。

為了更好地理解並清楚地了解您所選擇的職位要求，您可以在線獲得業務分析師認證以及學習不同的數據科學課程。

• 機器學習

機器學習是數據科學的基本概念之一，也是不可或缺的一部分。 無論如何，當您在線獲得課程以從大學獲得學位時，機器學習將成為您課程的一部分。 因此，在您開始專業工作之前了解機器學習的基礎知識並不重要。

機器學習將是整個數據科學課程的決定之一。 額外的在線機器學習課程將幫助您進行分析和基本的基礎構建元素。

• 使用非結構化數據

數據科學家致力於分析業務問題的根本原因，並藉助數據分析工具提供解決方案框架。 掌握流行的數據分析工具（如 SAS、Hadoop、Spark 或 R）將有助於了解數據科學家的工作內容。

熟悉描述性統計工具，如正態分佈、中心趨勢、峰度、變異性，將引導您走上漫長的道路。

在線認證可幫助您進一步建立在該領域必不可少的專業知識。

非技術

• 商業頭腦

有了數據科學可以幫助企業解決問題和發現問題領域的想法，在數據分析部分擁有技術實力而在業務敏銳度領域為零是沒有用的。

商業敏銳度是指對企業如何運作的一般知識。 什麼是必要的部門，需要多強的協調才能形成團隊合作來完成項目？

您無法通過技術科學學士/碩士學位了解業務運營。 因此，幫助您了解工商管理基礎知識的在線課程將是有益的。

從業務的角度來看，它將提供一個更廣泛的畫面，說明組織中的事物需要如何運作。

• 管理原則

作為一名數據科學家，您需要在團隊中工作、管理截止日期、處理項目工作並與各個部門協調。

憑藉您擁有的技術經驗，並非一切皆有可能。 為此，您需要了解特定的業務工具和管理原則，例如團隊管理、建立關係、指揮和分工。

• 溝通

當您在企業中工作時，掌握溝通、領導力、傾聽、直覺和網絡等軟技能是必不可少的。

無論是小型企業，還是大型跨國公司； 軟技能為您提供有關如何表現和與團隊中不同群體打交道的知識和培訓。 最終目標是盈利的結果。

• 數據直覺

熱愛數據並使用大量數據是數據科學家的典型特徵之一。 該專業需要對您面前的數據范圍進行統計分析和數學運算。 您對數據分析的狂熱和熱情將幫助您解決業務中的複雜問題，這些問題並非所有人都能解決，即使是最高管理層也能解決。

結論

數據科學家是具有不同技能的專家。 為一個自己掌握所有交易並不容易。

隨著價格的上漲，數據科學面臨的挑戰也隨之而來。 隨著前進道路的正確方向，知識，培訓（來自所追求的各種課程）和該領域的經驗將共同逐漸增加你的職業生涯的萌芽。

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