现在是成为数据科学家的最佳时机。
尽管最近大型科技公司进行了大规模裁员，但数据经理、分析师、数据管理员和顾问的未来一片光明。事实上，预计需要数据科学技能的工作数量 增长 27.9% 根据美国劳工统计局的数据，到 2026 年。
技术和大数据的持续进步意味着对数据科学家的职业机会仍然有很高的需求。加上人工智能 (AI)、机器学习和区块链等快速发展的领域，数据科学家的作用将扩大到包括风险管理、 数据治理、伦理、数据可视化等。
数据科学职业的技能组合 数据科学职业所需的典型技能包括分析和注重细节以及拥有线性思维。保持好奇心和好奇心，同时遵循科学方法也很重要。
随着越来越多的组织依靠数据来制定战略性业务决策、留住忠实客户并获得新客户，数据科学家面临着增强知识和经验的挑战。一些数据科学家可能会选择 专注于特定领域，例如业务和市场分析、人工智能和机器学习技术，或基础设施和数据清理。
非凡数据科学家的特征 由于全球的公司和组织需要比以往任何时候都更庞大、更多样化的数据，最成功的数据科学家将是那些拥有超出常态特征的人。这些数据专家将超越典型的左脑行为（即逻辑、分析和有序思维）。杰出的数据科学家也会接受右脑行为，这种行为更具创造性、艺术性和想象力。
以下是非凡数据科学家的五个特征：
1.蓝天思想家
随着人工智能创新的加速、灵活的媒体平台和新兴的高科技，蓝天思维对于解决当今的问题和未来不可预见的挑战是必不可少的。数据专家必须为富有成效的头脑风暴做出贡献，并采用创造性的思维方式来帮助他们的组织应对全球经济的波动、政治的不确定性等。
- 应用优先于教育
所谓的“书本智慧”为新的数据专家创建了强大的知识库，但通常这些课程是死板的，不适用于现实场景中提出的非结构化问题。此外，该领域的发展如此之快，以至于在学校学到的工具和技术已经过时，它们已在工作场所付诸实践。即使是几年前的电脑现在也被认为是过时的。现在在街头聪明可能比在书本上聪明更好。虽然大学学位永远很重要，但数据科学家还必须准备好忘却、重新学习和提高技能，以应对意想不到的障碍。建议数据专家定期更新他们的认证，参加最新软件的课程，并接受系统升级培训。
3.化繁为简
数据科学家必须准备好与不熟悉数据和所用技术的跨部门同事合作。他们需要解释术语和首字母缩略词并简化语言，以便队友理解所提供的数字和信息的价值。通过化繁为简，数据科学家使团队能够更加协作并实现组织的目标。
- 视觉讲故事者
使用数据可视化有助于高管和其他团队成员清楚地确定所提供信息的价值并支持 数据驱动 决定。将数据集组织成一个故事可以使决策者保持一致并简化行动步骤。精明的数据科学家将与营销或设计专家合作，创建数据可视化并制作引人入胜的故事。
- 以协商的方式解决问题
在竞争激烈的环境中，数据科学家可以简单地提供大量数据然后认为工作做得很好就走开的日子已经一去不复返了。确实，组织、清理和分析数据，然后创建具有壮观可视化效果的完整报告是一项艰巨的任务。但现在，数据专家还必须与整个组织的队友合作，采用协商的方式解决问题。数据科学家必须考虑更大的图景和整体组织目标。它们必须作为克服障碍、帮助获得市场份额、增加销售额等的资产。
这五个特征强调了数据科学家不断变化的角色。尽管今天的数据科学家可能会被要求超越他们的舒适区，但通过拥抱这些品质，他们将成为非凡的数据科学家之一，对他们的组织来说是无价的。
