成为数据科学家前需知晓的五大误区 - 数字人才职业剖析

在当今数字化时代，每天产生的数据量已超过2千亿亿字节。随着数字设备的普及，无论是发送短信、图片、电子邮件，还是在线交易、搜索查询，我们的每一个行为都被记录为数据。未来几年，这一数据量还将持续增长。因此，金融科技、教育科技、服务提供商等多个行业都需要数据科学家来高效处理并解读这些数据。

大数据帮助公司收集了大量关于产品、客户和运营的数据。然而，仅仅收集数据是不够的，公司需要数据科学家来分析这些数据并从中提取有用的见解。数据科学家在决策制定、优化运营流程以及开发盈利新产品/服务方面发挥着关键作用。他们创建的预测模型能够基于历史数据预测未来结果，因此数据科学家的需求非常高。这是目前薪酬最高且最受求职者追捧的职业之一。

然而，在投身数据科学领域之前，你必须了解所需的技能和承诺。本文将深入探讨成为数据科学家前你需要知道的五大误区，帮助你打破对这一职业的误解，并判断这个领域是否适合你。

学习目标

1. 强调成为数据科学家并非易事的五大原因。
2. 打破关于这一领域的误解，帮助未来的从业者做出正确决策。

目录

1. 不要因为光环而成为数据科学家
2. 如果你认为数据科学家可以独立工作且时间灵活
3. 仅仅为了高薪和福利而成为数据科学家
4. 如果你认为不需要编程知识
5. 如果你认为Excel知识就足够了

1. 不要因为光环而成为数据科学家

数据科学家是市场上最“性感”的职位之一，提供非常高的薪酬。但不要因为这一职业的热度而盲目加入。这份工作并非适合所有人，它需要大量的承诺和时间。数据科学家的大部分时间都花在数据清洗上，这是一项非常繁琐且重复的工作，占据了他们日常的大部分时间。

例如，假设你在一家金融科技公司担任数据科学家，负责构建一个信用评分模型。你需要从多个数据源中提取数据，然后进行聚合和清洗，这一过程将消耗你项目总时间的一半以上。

2. 如果你认为数据科学家可以独立工作且时间灵活

数据科学家擅长任务自动化，但他们无法完全独立工作。他们需要与软件工程师、数据分析师、利益相关者等其他专业人士合作。因此，时间管理和工作优先级划分至关重要。他们依赖其他部门/专业人士来收集数据，然后由数据分析师进行清洗、预处理和转换，以便在模型中使用。利益相关者帮助将业务问题转化为数据科学问题，以便数据科学家进一步处理。

再次以信用评分模型为例，你可能对信用评分功能一无所知，因此需要与利益相关者合作，获取关于数据源、参数、阈值等关键见解。之后，他们还需要与统计学家和领域专家合作，验证模型后才能投入生产。因此，数据科学家在处理任务时完全依赖其他部门。

3. 仅仅为了高薪和福利而成为数据科学家

如果你认为成为数据科学家后就能轻松获得高薪，那你就错了。数据科学家在日常工作中使用多种技术，而这些技术不断更新。因此，成为数据科学家后，你需要频繁更新知识，跟上新的趋势、技术和方法，否则你可能会被淘汰。市场竞争激烈，你不能安于现状。因此，在进入这一领域之前，你需要了解其优缺点。

再次以信用评分模型为例，假设你使用传统机器学习训练了第一个模型版本，并将其投入生产。然而，随着时间的推移，你了解到使用深度学习RNN模型可以提高模型准确性。如果你之前没有使用过RNN，你可能需要快速学习并训练模型。尽管这具有挑战性，但你仍然需要完成它。因此，如果你不愿意在成为数据科学家后继续学习，这份工作将对你来说非常困难。

4. 如果你认为不需要编程知识

有些人选择数据科学家而不是软件开发人员，认为它需要较少或不需要编程。但实际上，你需要编程来完成日常任务。你还需要编程来实验你的机器学习方法。掌握Python、R和SQL等编程语言是执行数据清洗、预处理、可视化和构建机器学习模型的必要条件。编写干净、高效且可维护的代码对于构建可重复和可扩展的数据管道至关重要。

再次以金融科技公司的信用评分模型为例，你需要编写代码进行探索性数据分析和模型构建。因此，在这个领域，你无法逃避编程。

5. 如果你认为Excel知识就足够了

我们都知道Excel是数据可视化和分析的强大工具。但仅掌握Excel或Google Sheets是不够的。Excel无法处理大型数据集，也无法执行复杂的数据建模任务。作为数据科学家，你需要深入了解统计学、机器学习以及Python和R等编程语言。你还应该掌握Hadoop和Spark等大数据平台。他们经常使用SQL、Tableau或Power BI等数据操作和可视化工具。

虽然我们也可以使用Excel制作交互式仪表板，但它仍然有很多局限性。数据科学家应该具备广泛的技术知识，并能够熟练使用各种工具。只有这样，他们才能从数据中提取有用的见解，帮助做出数据驱动的决策。

结论

由于数据产量的增加，数据科学家的需求也随之增长。这也是市场上一个极具吸引力的职位，提供丰厚的薪酬。但在成为数据科学家之前，了解这一职业的另一面同样重要。这不是一份轻松的办公桌工作，成为数据科学家后你也不能安于现状。你需要与其他部门合作，不断更新自己的技术知识，并具备编程能力。在了解以上所有因素后，再决定这份工作是否适合你。

关键要点

1. 数据科学家的工作需要大量的承诺和时间，大部分时间都花在繁琐且重复的数据清洗上。
2. 数据科学家无法独立工作，必须与数据分析师、利益相关者和领域专家合作。
3. 你需要定期更新知识，跟上新的趋势、技术和方法，以应对市场竞争。
4. 数据科学家需要具备编程知识，编写干净、高效且可维护的代码以构建可重复和可扩展的数据管道。
5. 数据科学家需要处理大型数据集，掌握Python、R和SQL等专业工具和编程语言，因此仅掌握Excel是不够的。