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面对数据科学人才的巨大缺口，我们该如何提升自身技能
2018-10-24
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作者 Kirill Eremenko
编译 Mika
本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权
 
 
如今，数据科学家炙手可热。在世界各地，成千上万的学生都在大学或在线课程中选择了数据分析课程。
 
尽管如此，但数据科学人才数量与市场需求间仍存在很大的缺口。那么对于求职人群来说，该如何提升技能从而获得心仪的工作呢？
 
 
市场需求仍然很高
 
虽然数据科学领域的发展存在一些错误的信息，有报道称该领域的人才数量“ 自2012年以来增长了超过650％”。
 
但根据LinkedIn 针对美国增长最快的工作发布的2017年新兴工作报告，当中显示“科技领域是当之无愧的王者”，同时机器学习工程师，数据科学家，大数据工程师等职业在各行各业都备受追捧。
 
该报告还分析了LinkedIn上近五年发布的职位数据，从中发现如今发布的数据科学家职位数量是2012年的6.5倍。而且在新兴职位中最常见的十大技能中，有三个与数据科学直接相关，即Python，软件开发和数据分析。
 
但有经验的人才并不多
 
三年前，SAS执行副总裁兼CMO Jim Davis说：“如果你想迅速找到一份工作，那就想办法成为一名数据科学家”。
 
但问题是，该领域发展得太快了。如今有太多的数据科学家，但他们该领域的经验都不足，而且该行业的专家很少。这意味着，虽然数据科学领域仍然存在机会，但是想要充分利用这一人才缺口，则需要想方设法开拓个人的职业道路并取得领先。
 
 竞争压力大
 
如今时代变了。当数据科学这个术语还相对仍较新时，公司会聘请那些只有基本数据知识的求职者，并会让他们在工作中学习。但现在，公司只会聘请那些对对编程和统计学有较深入的了解的人才。
 
市场需求仍然很大，但行业标准更高了。
 
Umbel高级工程总监Kevin Safford说：“每年，大量来自统计学、计量经济学、自然科学和计算机科学等领域的博士生对学术界没有太大的兴趣，从而选择进入职场。”
 
这意味着如今求职者必须面对竞争异常激烈的市场。一份在五年前看起来很有吸引力的简历在今天可能不会被通过。
 
 
行业现状
 
新闻博客网站，赫芬顿邮报称，目前世界上大约有150万至300万名数据科学家，当中真的没有具有合适经验的求职者吗？
 
如果我告诉你，造成这种人才缺口负责招聘的人员并不是真正的数据科学家，而是公司的董事，人力资源部门人员呢?
 
为什么会这样？
 
事实是，数据科学已经成为一种流行语。5年来，它一直被《哈佛商业评论》认为是“市场上最性感的工作”。现在，公司急于在他们的队伍中加入数据专家。
 
但真正的问题是，他们不知道数据科学家到底是什么，他们要做什么，如何构建团队，如何发挥数据科学家的真正价值，在对数据科学的认知上就存在着巨大的缺口。
 
市场上存在大量的数据科学家，有成千上万的出色人才，他们能够轻松地提升企业的业务水平，但却很少有机会证明自己。
 
大多数公司都急于聘请数据方面的专家，他们认为需要一个有5到8年经验的人来解决他们所有的问题，但讽刺的是，这个领域存在的时间可能都没这么长。然后他们得出结论，市场上数据科学家的经验都不足，还不够优秀。
 
机遇
 
但一味地把责任都归因于对数据科学专业的无知，这是不公平的。数据科学家本身也有责任。
 
人力资源部门可能还以传统的方式进行招聘，因此面对这些新兴职位，在招聘时遇到问题也不足为奇。
 
数据是商业的未来，这是不可避免的。因此，数据科学家需要展示自身的优势和能力，以及能够带来的价值。
 
那么，数据科学家应该怎么提升自身技能呢？
 
 
 
如何提升技能
 
所有公司都希望他们的数据科学家能够解决实际问题，更理想的是，能够表达出他们的发现。因此，如果我们能用数据回答实际业务问题，那么我们将更有机会获得理想的工作。
 
 
但为此，我们需要经验和知识; 成为一名炙手可热的数据科学家没有捷径可走。
 
我们可以通过以下六种方式提升自身的技能：
 
 1. 了解数据科学领域
 
每个领域都需要数据科学家。
 
销售公司想知道，他们该如何定制营销活动，从而定位合适的客户群；金融公司想通过历史数据来帮助他们降低风险；游戏公司想知道，采取哪些措施能增加忠实玩家的数量；政府机构想知道，该如何把智能技术应用到城市建设。
 
你越了解某个领域，就越有可能成功管理该领域的数据。如果你不了解金融业的运作方式，那么在银行担任数据科学家就毫无意义。
 
 2. 学习相关课程
 
数据科学每天都在飞速发展，这意味着你也必须不断进步。在今天很关键的内容，也许在明天就无足轻重了。因此，要想在数据科学领域保持竞争力，即必须不断学习，提升自身技能。
 
无论是在线还是线下课程，有良好声誉的数据科学课程都是获得基础数据科学知识的最佳途径。
 
3. 找导师
 
在职业道路中，当遇到问题需要寻求建议时，求助导师是不错的方法。许多资深的数据科学家很乐意培养有前途的职场新人，他们愿意向他人提供建议和想法。
 
 
 
4. 关注行业动态
 
如果你没有听说过数据=速度，那么你就落后了。
 
数据发展迅速，数百人正在开展数千个项目。也许那个你一直在努力解决某个问题已经被其他人解决了。
 
作为以成员间合作为前提的领域，数据科学不断从他人工作中收益，并让每个人都能发挥自己最大的价值。
 
因此，时刻关注行业动态和前沿信息是至关重要的。
 
5. 选择合适的公司
 
数据科学吸引了媒体的大量关注，因为通过数据科学公司能够收集大量的数据，但同时这也是一把双刃剑，大多数公司仍然不知道他们需要什么样的人才。
 
为了避免进入对自身认识不够的公司，需要注意的是：在求职信息中如何列出一长串需要求职者掌握的方法和软件，这只体现出该企业对自身的数据策略很不了解，他们认为招聘任何一位数据科学家就能解决他们所有的数据问题。
 
6. 结识新朋友
 
如果你真的想成为一名数据科学家，要记住数据科学最终是一个社会领域。通过社交网络认识其他的数据科学家是很重要的，Twitter、LinkedIn或Reddit都是不错的选择。
 
 
结语
 
充分利用数据才能够让企业处于不败之地。如今我们在日常生活中会用到大量的技术，比如智能设备，社交网络，互联网搜索等都会源源不断地产生更多数据。人们需要管理越来越多的数据，因此数据科学领域仍有很大的市场需求，而且该领域相对安全，不容易受到自动化的影响。
 
的确，数据科学领域的竞争更加激烈，但是只要付出努力，不断提升自己，你仍然很有可能成功。



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