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什么是数据科学?将数据转化为价值

发布时间:2019-07-12 18:44:10 所属栏目:教程 来源:Thor Olavsrud
导读:副标题#e# 数据科学是一种将业务数据转换为资产的方法,可帮助组织提高收入、降低成本、抓住商机、改善客户体验等。 数据科学定义 数据科学是一种使用从统计分析到机器学习的方法从结构化和非结构化数据中收集洞察力的方法。对于大多数组织而言,数据科学被

根据PayScale公司的数据,以下是一些与数据科学相关的最受欢迎的职位和每个职位的平均薪酬:

  • 分析经理:67,000美元至126,000美元
  • 助理数据科学家:58,000美元至101,000美元
  • 商业智能分析师:49,000美元至95,000美元
  • 数据分析师:42,000美元至83,000美元
  • 数据架构师:77,000美元至153,000美元
  • 数据工程师:64,000美元至132,000美元
  • 数据科学家:65,000美元至134,000美元
  • IT数据科学家:61,000美元至135,000美元
  • 首席数据科学家:95,000美元至172,000美元
  • 研究分析师:4万至7万美元
  • 研究科学家:48,000美元至118,000美元
  • 高级数据科学家:93,000美元至160,000美元
  • 统计学家:50,000美元至108,000美元

数据科学技能

虽然数据科学学位课程的数量正在迅速增加,但它们并不一定是组织在寻找数据科学家时所寻求的。eBates公司Stange-Tregear表示,他寻找具有统计背景的候选人,因此他们知道是否在看实际结果,将结果置于场景中的领域知识;以及使他们能够向业务用户传达结果的沟通技巧。

“如果我有一位可以完成所有这些工作的数据科学家,那么我会担心通过数据工程团队实现这一点。”他说。

RiskIQ公司的Hunt表示,对拥有博士学位的应聘者很感兴趣。Hunt说,“我偏向招聘于拥有博士学位的人,但我不会放弃那些具有丰富经验的人才。博士能够对一个主题进行非常深入的研究,并且能够将这些信息传播给其他人。但是,拥有扎实的背景或个人项目是非常有趣的。”

Hunt说,他特别寻找物理、数学、计算机科学、经济学甚至社会科学的博士学位的人才。他不会对拥有数据科学或分析学位的应聘者另眼相看,但他确实对招聘这些人有所保留。他说,“我的个人经历是,我发现它们非常有用,但他们过于关注模型的操作,而不是思维方式。”

MapR公司的Dunning更关心申请人的个人能力,而不是展示新事物的能力。他说,“我在招聘数据科学家时首先想到的内容是:受访者是否能教会我一些东西?我不想找到指导我怎么做的人,我非常想找到那些可以做我不能做的事情的人才,或者可以教会团队的人才。”

Dunning指出,一些优秀的数据科学家或数据科学领域的领导者都具有非传统背景,并指出,他与之合作过的最好的人员包括曾经做了6年园丁的人,具有美术背景的人,有的甚至拥有法国文学学位,还有一位没有接受计算机培训的新闻系学生。

Dunning说:“想用数据感知来测试人们,而不是用公式。希望有能力看到事物并理解它们。”

数据科学培训

鉴于目前缺乏数据科学人才,许多组织正在制定计划,以培养内部数据科学人才。而培训是另一条快速增长的途径,培训工作人员承担数据科学家的角色。

数据科学学位

根据美国新闻和世界报道,这些是数据科学领域的顶级研究生学位课程:

  • 统计学理学硕士:斯坦福大学的数据科学
  • 信息与数据科学硕士:伯克利信息学院
  • 数据科学理学硕士:哈佛大学约翰保尔森工程与应用科学学院
  • 分析科学硕士:芝加哥大学格雷厄姆学院
  • 计算数据科学硕士:卡内基梅隆大学
  • 数据科学理学硕士:华盛顿大学
  • 跨学科数据科学硕士:杜克大学
  • 应用数据科学硕士:密歇根大学信息学院

数据科学认证

组织需要在数据分析技术方面有专长的数据科学家和分析师。他们还需要大数据架构师将需求转化为系统,需要数据工程师构建和维护数据管道,需要了解Hadoop集群和其他技术的开发人员,还需要系统管理员和管理人员将一切联系在一起。认证是候选人展示他们拥有正确技能的一种方式。

一些顶级大数据和数据分析认证包括:

  • 数据科学专业成就认证
  • 认证分析专业人员
  • Cloudera认证助理(CCA)数据分析师
  • EMC经验证的专业数据科学家协会(EMCDSA)
  • MapR认证数据分析师
  • Microsoft认证解决方案专家(MCSE):数据管理和分析
  • 使用SAS 9的SAS认证数据科学家

(编辑:南京站长网)

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