什么是数据科学家？原来这才是数据分析师想晋升的岗位真面目

数据科学家已经成为一个跨学科的位置。我将数据科学家定义为能够独立处理数据、进行复杂建模、从中提取业务价值、具有良好沟通和报告能力的人。

什么是数据科学家？关于数据科学家的地位是如何产生的，人们有不同的看法。我个人的理解是，随着机器学习和更多预测模型的发展，数据分析变得“有希望”。为了区分具有建模能力的高端人才和普通的业务分析师，数据科学家的职位自然就应运而生。通过这个新岗位，行业可以与时俱进地吸纳高端人才。在机器学习不受欢迎或没有大数据支持之前，这个职位更接近统计学家，也有点类似于研究科学家。

对于科学家来说，我们一般的定义是在特定领域有深入研究的人，所以潜台词一般是“有博士学位的人”。数据科学家的基本要求是硕士以上学历，有时甚至会接受学士学位，似乎数据科学家的工作在特定领域不会有深度。那么，数据科学家是不是夸大了?

在我看来，不，数据科学家的“广度”是他们的“深度”。从另一个角度看，数据科学家的优势在于他们出色的跨领域技能，不仅可以捕捉数据，还可以分析、建模，为决策层提供有用的信息，引人注目。有能力解决这类问题的人似乎不值得称之为“科学家”。

什么是数据科学家？由于数据分析所需的广度而非深度，目前只有纽约大学提供理科博士学位，而这一领域的大多数博士都来自统计学/计算机/数学/物理背景。正是因为这个原因，这个行业对数据科学家的要求是硕士或以上，而对计算机或统计人员来说，更合适的原因是他们在机器学习/统计学习方面的积累，其他所需的技能可以以非常低的成本赶上。相应地，如果心理学博士想要从事这个领域，他会发现有太多的技能需要补充才能适应这个职位。

什么是数据科学家？与研究科学家相比，数据科学家更全面，但在特定领域缺乏深度。数据科学家应该比普通分析师有更强的建模和分析能力。与数据工程师相比，数据科学家应该具有更强的报告和沟通能力。

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