成為數據科學家的 6 大理由

數據科學已成為 21 世紀就業市場中最受歡迎的領域之一。 它是對數據的多學科研究，結合了統計學、數學和計算機科學的知識。 科學工具從結構化和非結構化數據中提取和發現有用的見解。

因此，這項革命性的技術正在改變工作環境並帶來巨大的商業價值。 跟隨行業趨勢，數據科學職業可以證明是非常有益的，這已不是什麼秘密。 想要更多證據？ 在印度結帳數據科學工資。

此外，數據科學的應用範圍廣泛。 該領域的專家可以遵循不同的職業道路，這就是為什麼數據科學課程最近加快了步伐的原因。 從那些過渡到高級職位的人到那些只是想磨練自己進入勞動力市場的技能的人，這門學科為每個人提供了一些東西。

除了豐厚的薪水和眾多的工作職位之外，數據科學作為職業對你有意義的原因還有很多。 但是，在您投入時間和金錢之前，請考慮所有利弊。 以下是您可以做出決定的一些因素！

數據科學的優點

1. 需求量大的領域

數據科學是 2020 年需求最大的工作之一。到 2026 年，數據科學和分析將創造大約 1150 萬個工作崗位。印度是僅次於美國的第二大此類職位中心。 因此，根據當前的行業趨勢，數據科學是一個具有高度就業能力和吸引力的行業。

2. 高薪和多樣化角色的可用性

不僅對數據科學家的需求旺盛，而且職位種類也很豐富。 隨著分析在決策制定中佔據中心位置，越來越多的企業正在招聘數據科學家。 由於它是一個相對不飽和的領域，人才供應適中，因此今天可以獲得需要各種技能和能力的機會。 根據 Glassdoor 的說法，數據科學家平均每年可以賺取 116,100 美元。

3. 不斷變化的工作環境

數據科學正在塑造未來的工作場所。 隨著人工智能和機器人技術的出現，越來越多的常規和手動任務變得自動化。 隨著人類承擔更多批判性思維和解決問題的角色，數據科學技術使訓練機器執行重複性任務成為可能。 這些都是高薪和有聲望的職位，利用技術顛覆來簡化繁重的工作。

4、提高產品標準

機器學習的使用使公司能夠定制他們的產品並增強客戶體驗。 電子商務網站就是這種發展的最好例子。 這些網站使用推薦系統來推薦產品並根據用戶過去的購買向他們提供個性化的建議。 通過了解人類行為並用數據支持決策，企業可以將其產品和服務與客戶需求相匹配，並進行必要的改進。

5. 搞活業務

企業需要熟練的數據科學家來協助高級員工採取重要的公司行動。 這些專家從大量數據中提取隱藏信息，為決策提供更多見解。 還必須清理和豐富大型數據集。 因此，數據科學對當今企業有價值的原因有很多。 一些受益的行業包括醫療保健、金融、銀行、管理、諮詢和電子商務。

6. 幫助世界

預測分析和機器學習徹底改變了醫療保健行業。 數據科學通過實現腫瘤、器官異常等的早期檢測來挽救生命。 同樣，它通過引入科學處理農業害蟲和有害昆蟲的新方法來幫助世界農民。

數據科學的缺點

1. 歧義

“數據科學家”是一個廣義的術語。 當有人將自己介紹為數據科學家時，似乎很難確定他們的實際工作。 這是因為實際角色取決於專業領域。 根據一個人的技能和資格，一個人可以是數據科學研究人員、開發人員、業務分析師，甚至是產品工程師。 因此，數據科學經常被許多專家稱為一個模棱兩可的領域。 同時，也有人將其視為科學的第四範式！

2. 複雜性

數據科學是一個複雜的研究領域，它藉鑑了其他學術、科學和數學學科的概念。 最近，出現了許多在線課程來填補數據科學領域的技能空白。 但是，要準備一支同樣精通構成它的所有三個學科——數學、計算機和統計學——的勞動力是一項挑戰。 具有統計學背景的人可能會發現很難掌握計算機科學。 因此，數據科學家必須不斷學習和提陞技能，才能充分利用這些機會。

3. 擴展性

數據科學角色需要牢牢掌握領域知識。 例如，關於分析基因組序列的研究會更喜歡具有遺傳學和分子生物學背景的人。 同樣，業務分析角色可能需要具備經濟學和金融學的先驗知識。 正是由於這個原因，數據科學家有時會發現從一個行業過渡到另一個行業很棘手。

4. 任意性

數據驅動的預測在很大程度上將業務風險降至最低。 但在某些情況下，當提供任意數據時，可能無法獲得預期的結果。 這樣的例子會降低人們對數據科學系統的信心。 因此，擁有相關數據集和數據點以獲得有意義且可操作的決策見解同樣重要。 對於管理人員和數據科學家來說，在他們將時間和資源投入到流程中之前，協作設定目標也是一種很好的做法。

5. 隱私問題

消費者數據推動了現代組織的主要業務戰略。 公司持有大量可識別的數據，這引發了對數據隱私的道德擔憂。 單個安全漏洞可能會危及個人數據，從而對個人構成威脅。 因此，將網絡安全和隱私措施整合到數據科學技術中變得很重要。

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包起來

當您嘗試在數據科學領域建立職業生涯時，選擇正確的下一步可能很困難。 那裡有幾門數據科學課程，可能會使您的決策過程複雜化。 因此，在您深入研究之前，請考慮所有優勢和限制來評估您的選擇！

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