2023年将数据科学作为职业

数据科学市场对以下产品的需求持续增长数据科学家，该行业已经结合工程学科开发了自己的统计严密性利基。

一个数据科学家应该在计算机科学、数学和统计学方面有坚实的基础，以及特定于行业的领域知识。为了预测未来的结果，数据科学家必须擅长评估大量的结构化和非结构化数据。由于数据科学家需要向其他团队成员解释他们的发现，因此他们也被认为是有效的沟通者。

描述性和预测性的分析只是数据科学家工作的一小部分。一些数据科学家可能在深度学习领域工作，运行重复的实验，以使用特殊的算法来解决复杂的数据问题。

行业和就业市场

数据科学是一个不断发展变化的技术领域。我们必须审视过去，理解塑造这个行业到目前为止的因素，以便预测它在未来将如何变化。

结合计算机科学和应用统计学的概念产生了数据科学领域。当代计算机令人难以置信的能力将被应用到研究领域中。科学家们认识到，他们不仅可以利用数据收集数据和解决统计问题，还可以解决现实世界中的问题，并做出基于事实的准确预测。

融合了一些想法，比如机器学习、人工智能以及物联网，以及的可访问性大数据在数据科学的出现中发挥了作用。数据科学开始传播到其他行业，包括医学、工程等，这是新鲜信息和企业寻求创新战略以提高利润和做出更好判断的结果。

我们可以理解地想，“我们将何去何从?”鉴于数据和数据科学目前对我们世界的推动程度。现在是加入数据科学革命的最佳时机，数据科学革命仍处于起步阶段。数据科学领域是动态的、不断扩展的，并且变得越来越重要。这就产生了对技术工人的巨大需求。

由于对数据科学家的高需求和合格工人的短缺，有抱负的学生现在有了难得的机会。由于各种企业和组织越来越多地使用数据科学应用程序，需求将继续增长。

规划你的职业道路和专业

成为数据科学家最直接的方式是通过正规教育，比如在大学或训练营获得数据科学专业学位。最近，通过免费提供的开源资源和材料，也可以通过自我准备进入这个行业。

回顾您的数据科学基础

数据结构和算法

数据挖掘和可视化基础(Pandas、Numpy、Plotly、Matplotlib等)

数据分析和仪表板(Tableau、Looker、Power BI等)

实用数据科学统计学

机器学习、深度学习和自然语言处理

数据工程基础(SQL，部署数据管道的能力)

发展你的投资组合，参与项目以获取经验

大学项目或训练营

Kaggle，黑客马拉松

实习

为数据科学面试做好准备，并取得成功

进入该领域的数据科学家将需要能够用Python编程，并对庞大的数据集执行复杂的统计分析。构建智能数据可视化来交流故事，运行SQL查询和web抓取来从数据库和网站中探索和提取数据，对于提高运营效率至关重要。

一旦进入该领域，每个数据科学家都需要推进到产品和业务改进的运营分析，实现机器学习算法的自动化，并创建预测建模的方法。现在在测试产品时，统计上有必要进行A/B测试和增量测试。如今，数据科学家可以获得广泛的应用，包括客户细分研究、用户流失建模、生命周期价值分析、库存管理和优化，以及指标趋势预测。

制定战略并部署

如今，这个行业遵循一个非常传统的面试程序。过去，不同公司的数据科学面试差异很大。一些雇主要求你在白板上写代码，而另一些雇主在面试时甚至不会问你任何关于编程的问题。为了确定特定数据科学职能所需的技能，大多数公司都制定了高效、公开的面试程序。在面试中，公司还会检查职位和职责、工具使用和日常任务。

21世纪最性感的工作是数据科学家。这仍然适用，但性感现在被一个工程所取代，只是增加了它的吸引力。