准备好进入数据科学领域了吗？先了解这14个问题

1. 什么是数据科学?

数据科学是一个广阔的领域，包括几个细分领域，如数据准备和探索、数据表示和转换、数据可视化、预测分析、机器学习、深度学习、人工智能等。数据科学能力可分为三个等级：1级(初级);2级(中级);和3级(高级)。

2. 数据科学家的职责

数据科学家利用数据得出有意义、有见地的结论，从而推动机构或组织的决策过程。他们的工作职责包括数据收集、数据转换、数据可视化和分析构建预测模型，提供行动建议，基于数据实施建议。数据科学家在不同的部门工作，如医疗保健、政府、工业、能源、学术界、技术、娱乐等。

一些雇佣数据科学家的顶级公司有亚马逊、谷歌、微软、Facebook(脸书)、LinkedIn(领英)、Twitter(推特)、Netflix(网飞)、IBM(国际商业机器股份有限公司)等。

3. 数据科学家的职业前景

数据科学家的职业前景非常乐观。IBM预测，到2020年，数据科学家的需求量将激增28%。最近使用LinkedIn求职工具进行的一项研究表明，2020年大部分的高科技工作需要具备数据科学技能，包括商业分析、机器学习和云计算。

4. 数据科学家的收入

数据科学家的收入取决于所在组织或公司、教育背景、经验年限以及所担任的特定职务。数据科学家的年薪在5万美元至25万美元之间，平均约为12万美元。

5. 如何为数据科学职业做准备

大多数数据科学或商业分析项目需要以下条件：

• 高水平的定量能力
• 解决问题的心态
• 编程能力
• 有效沟通的能力
• 团队合作能力

6. 应该重点关注哪些编程语言?

如果你对学习数据科学基础感兴趣，需要从某个地方开始。不要被数据科学家招聘广告中提到的荒谬编程语言清单所吓住。虽然学习尽可能多的数据科学工具很重要，但笔者建议从一种或两种编程语言入手。

当你打下扎实基础之后，就可以挑战自己，学习能够增强技能的不同编程语言、平台或高效工具。笔者认为，Python和R两种编程语言在数据科学运用中仍位居前列。我建议从Python开始，因为越来越多的学术训练项目和行业将Python用作数据科学的默认语言。

（编辑：钦州站长网）

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