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当初是成为数据科学家的最佳时机。
只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、数据管理员和参谋的将来一片光明。事实上，预计须要数据迷信技能的工作数量 增长 27.9% 依据美国劳工统计局的数据，到 2026 年。
技术和大数据的继续提高意味着对数据科学家的职业机会依然有很高的需要。加上人工智能 (AI)、机器学习和区块链等疾速倒退的畛域，数据科学家的作用将扩充到包含风险管理、数据治理、伦理、数据可视化等。
数据迷信职业的技能组合
数据迷信职业所需的典型技能包含剖析和重视细节以及领有线性思维。放弃好奇心和好奇心，同时遵循迷信办法也很重要。
随着越来越多的组织依附数据来制订战略性业务决策、留住忠诚客户并取得新客户，数据科学家面临着加强常识和教训的挑战。一些数据科学家可能会抉择 专一于特定畛域，例如业务和市场剖析、人工智能和机器学习技术，或基础设施和数据清理。
不凡数据科学家的特色
因为寰球的公司和组织须要比以往任何时候都更宏大、更多样化的数据，最胜利的数据科学家将是那些领有超出常态特色的人。这些数据专家将超过典型的左脑行为（即逻辑、剖析和有序思维）。卓越的数据科学家也会承受右脑行为，这种行为更具创造性、艺术性和想象力。
以下是不凡数据科学家的五个特色：
1. 蓝天思想家
随着人工智能翻新的减速、灵便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将来不可预感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奉献，并采纳创造性的思维形式来帮忙他们的组织应答寰球经济的稳定、政治的不确定性等。
- 利用优先于教育
所谓的“书本智慧”为新的数据专家创立了弱小的知识库，但通常这些课程是死板的，不适用于事实场景中提出的非结构化问题。此外，该畛域的倒退如此之快，以至于在学校学到的工具和技术曾经过期，它们已在工作场合付诸实践。即便是几年前的电脑当初也被认为是过期的。当初在街头聪慧可能比在书本上聪慧更好。尽管大学学位永远很重要，但数据科学家还必须筹备好忘却、重新学习和进步技能，以应答意想不到的阻碍。倡议数据专家定期更新他们的认证，加入最新软件的课程，并承受系统升级培训。
3. 化繁为简
数据科学家必须筹备好与不相熟数据和所用技术的跨部门共事单干。他们须要解释术语和首字母缩略词并简化语言，以便队友了解所提供的数字和信息的价值。通过化繁为简，数据科学家使团队可能更加合作并实现组织的指标。
- 视觉讲故事者
应用数据可视化有助于高管和其余团队成员分明地确定所提供信息的价值并反对 数据驱动 决定。将数据集组织成一个故事能够使决策者保持一致并简化口头步骤。精明的数据科学家将与营销或设计专家单干，创立数据可视化并制作引人入胜的故事。
- 以协商的形式解决问题
在竞争强烈的环境中，数据科学家能够简略地提供大量数据而后认为工作做得很好就走开的日子曾经一去不复返了。的确，组织、清理和剖析数据，而后创立具备壮观可视化成果的残缺报告是一项艰巨的工作。但当初，数据专家还必须与整个组织的队友单干，采纳协商的形式解决问题。数据科学家必须思考更大的图景和整体组织指标。它们必须作为克服阻碍、帮忙取得市场份额、减少销售额等的资产。
这五个特色强调了数据科学家一直变动的角色。只管明天的数据科学家可能会被要求超过他们的舒服区，但通过拥抱这些品质，他们将成为不凡的数据科学家之一，对他们的组织来说是无价的。
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