本篇文章翻譯整理自Sethuraman Janardhanan博士的演講。

Sethuraman Janardhanan博士，Happiest Minds Technologies的大數據分析實踐主管和客戶負責人，負責管理北美大數據分析領域的戰略客戶。

由于無處不在的計算設備和新時代的顛覆性技術的革命，大數據已成為業務中不可或缺的一部分。數據的指數級增長為企業提供了商業智能的巨大機會。然而，大數據的挑戰在于收集，隔離，分析和推導可操作的商業智能和來自大量結構化和非結構化數據的見解。具有強大技術背景，在計算機編程，數學和統計方面具有強大技能的專業人士，可以處理大量數據，清理，組織和獲得有意義的見解并在業務中實施它們。組織逐漸意識到數據在商業中的重要性，并且正在見證市場對數據科學專業人員的巨大需求。毫無疑問，數據科學被“哈佛商業評論”評為21世紀最熱門的領域之一。

麥肯錫的一項研究報告稱，“到2018年，美國將缺少190,000名技術熟練的數據科學家，150萬經理和分析師能夠從大數據洪流中獲取可行的見解”。從印度來看，我們可以看到組織內部對大數據和數據科學的極大興奮。印度公司已開始尋找能夠為其業務增值的合格數據科學專業人士。然而，目前在大數據和數據科學領域存在巨大的需求 - 供應不匹配。由于每個業務部門和行業都確定了大數據分析的相關性并希望在競爭中保持領先地位，因此對數據科學專業人員的需求將呈上升趨勢。

數據科學家作為價值加法器

數據科學家解決了企業可能面臨的一些最棘手的問題，并且幾乎涉及所有業務領域。下面簡單為大家介紹數據科學家如何在各個行業領域增加價值。

營銷 - 在營銷業務中，數據科學家可以利用大量數據來優化營銷支出并提高其廣告系列的投資回報率，從而提高廣告系列的響應率。

銀行業 -在銀行業的舞臺上，風險職能部門的數據分析師可以利用大數據識別欺詐活動，并采取富有洞察力的措施全面覆蓋風險。

零售 -數字和電子商務運營是應用大數據分析進行業務優化的前沿。數據科學家可以在該領域中發揮重要作用，分析通過各種手段收集的消費者數據，從而識別客戶行為。根據分析，零售商可以提供有針對性的個性化建議，以幫助增加客流量，從而提高銷售轉化率。

制造業 -數據科學也在制造業中發揮著重要作用。通過利用他們的技能，數據科學家可以預測產品需求并優化業務的庫存供應鏈。

數據科學職業前景和技能

雖然編程技能和統計專業知識被認為是任何數據科學家的基礎，但強大的商業頭腦有助于他們在正確的軌道上駕馭他們的職業生涯。然而，隨著數據科學日益成熟，以及圍繞大數據的業務需求的變化，對數據科學家的技能和能力的期望也在不斷提高。隨著機器學習，深度學習，高級分析和認知計算之間相關性越來越大，這一要求已從傳統的商業數據科學家轉變為先進的機器數據科學家。

業務數據科學家理解業務，并基于通過適當的工具或框架從不同源獲得的數據構建數據模型。他們發現隱藏的洞察力來解決商業問題或提供競爭優勢。然而，就機器數據科學家而言，除了弄清楚隱藏的見解之外，這些對系統的見解的實施也是他們的責任。

以前，工商管理和數學、統計技能主要適用于數據科學專業人員。然而，機器數據科學家的理想技能是深入的編程技能，深入的分析技能，機器學習技術和統計技能以及強大的商業敏銳性。分析問題解決，求知欲，行業知識，批判性思維，有效的溝通和數據科學與分析認證將是額外的優勢。

SAS和SPSS是商業數據科學專業人員必須了解的主要技術。Java，Python，Scala是大數據應用程序中最常用的編程語言。對于機器數據科學家來說，所需的技能包括編程語言知識，Hadoop，Hive，Spark，用于構建自定義模型和算法。此外，數據科學專業人員應熟悉SQL知識，因為大多數企業數據都存儲在數據倉庫中

對有抱負的數據科學專業人士的建議

●深入學習一種編程語言

●培養您的SQL技能和數據準備技能

●完成統計建模和算法技能

●與實施它的工具和技術相媲美對于數據科學專業人員而言，在履行其工作的主要職責（包括數據準備，統計建模和算法開發，Insight生成）時，關注業務成果同樣重要。以及在業務中部署見解。

數據科學的未來前景

隨著數據科學成為業務增長和成功的關鍵推動因素，每個公司的CXO都無論需求量大，都需要擁有足夠數量的數據科學專業人員。未來的CXO將在未來十年內將數據科學作為理解高級模式和趨勢的關鍵要求。根據印度經濟的實力以及龐大的人才儲備，印度在未來幾天可以在培養數據科學專業人員方面占據重要位置。然而，從組織方面以及印度大學方面采取更周到的步驟和及時的行動計劃是時間的需要。

機會是無限的，數據科學將成為未來五年中最受追捧和最高薪的職業之一。每個行業和職能部門都將數據科學嵌入其運營中。總而言之，題為“2016年4月數據科學家工資”的Burtch Works研究報告“數據科學家的基本工資中位數隨著個人貢獻者和管理者的工作水平而增加。1級個人貢獻者的基本工資是其他IT專業人員的1.5到2倍。對于經理而言，與IT經理相比，這些薪資水平可高達3倍。“

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原文地址：https://medium.com/@humancapitalmagazine10/career-in-data-science-the-prospects-4d6b8b3b1506

翻譯：網易云信

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据科学真的是一份有前途的工作吗？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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