数据科学家是领导研究项目的专家，他们运用技术、数学、商业知识及卓越的沟通技巧，从海量数据中提炼出宝贵信息，助力企业做出更明智决策、解决复杂问题，以及提升运营效率。他们是大数据时代的“摇滚明星”，通过揭示隐藏于大型数据集中的可操作洞察，显著增强企业达成目标的能力。
数据科学是对数据进行科学研究以获取知识的领域，融合多学科，旨在从大规模数据中提取知识以支持组织的明智决策与预测。涵盖角色包括数据科学家、分析师、架构师、工程师、统计员、数据库管理员及业务分析师。随着数据量爆炸式增长及企业日益依赖分析驱动增长与创新，对数据科学的需求持续攀升。无论是商业还是其他领域，数据科学有望帮助解决全球一些最严峻的挑战。
一、核心职责
收集、分析、解读大数据，识别模式、作出预测并制定实际策略。他们处理的大量数据类型多样，包括：
1. 结构化数据：以行和列形式呈现，如姓名、日期、信用卡信息等字词和数字。例如，公用事业领域的数据科学家可能分析发电量和消耗量数据表格，以降低成本并识别可能导致设备故障的模式。
2. 非结构化数据：涵盖文档、社交媒体与移动数据、网站内容、视频等文本。如零售业数据科学家可能通过分析非结构化呼叫中心记录、邮件、调查问卷及社交媒体帖文，寻求改善客户体验的途径。
数据集特征可被归类为定量（结构化的数字数据）或定性（分类数据，非数值表示，按类别分组）。数据科学家需熟知所处理数据类型，因为这决定了其分析方法及适用于数据可视化的图表类型。
二、能力要求
为从各类数据中萃取知识，数据科学家需灵活运用以下技能：
1. 计算机编程：使用 Julia、R 或 Python 等语言编写查询，从公司数据库中抽取数据。Python 是许多数据科学家的首选，因其易学易用，对无编码经验者友好，并提供预构建的数据科学模块以进行数据分析。
2. 数学、统计学与概率：用于分析数据、验证假设及构建机器学习模型（数据科学家通过训练识别特定模式的文件）。训练好的机器学习模型有助于发现数据间的关系、进行预测及提出问题解决方案。数据科学家亦可通过自动化机器学习获取现成的机器学习模型，无需从零开始构建和训练。
3. 领域知识：将数据转化为与业务成果相关的、有意义的洞见，数据科学家还需精通所在行业和公司的专业知识。
数据科学家广泛服务于各行业，如新产品开发、供应链管理、客户服务改善、个性化产品推荐、媒体内容使用分析、基于目标市场开发内容、内容绩效衡量、虚拟助理服务、政策制定、选民满意度监测、欺诈检测、基于证据的药物疗法、疾病爆发追踪、可穿戴设备辅助患者护理、服务质量优化、通话中断减少、智能仪表数据分析以降低资源消耗和提升客户满意度、改进资产管理与员工管理等。
三、关键技能
回答“数据科学家的职责是什么”这一问题，还必须强调一项关键技能——有效向经理、主管和其他利益相关者传达分析结果。优秀的数据科学家具备强大的口头沟通能力，包括讲故事和公开演讲技巧。在数据科学领域，“一图胜千言”。通过图形和图表演示数据科学成果，使非技术背景的受众能在短时间内迅速理解数据。因此，成功的数据科学家高度重视其分析成果的可视化。
四、工作流程
数据科学家遵循一套标准化流程完成项目：
1. 定义业务问题：与利益相关者合作，清晰界定待解决或回答的问题，明确项目目标和解决方案需求。
2. 确定分析方法：根据业务问题选择合适的分析方法：
○ 描述性方法：深入了解现状；
○ 诊断方法：探究事件发生及其原因；
○ 预测性方法：预测未来事件；
○ 规范性方法：探究问题解决方案。
3. 获取数据：识别并获取达成理想结果所需的数据，可能涉及查询数据库、网络抓取或从文件中提取数据。数据可能内部可用，或需购买，有时则需为项目成功收集新数据。
4. 数据清洗（清理）：耗时最长的步骤，数据科学家将所有数据转换为统一格式，整理数据，剔除无关数据，填补缺失数据。
5. 数据探索：清理后的数据进行探索性分析，运用统计技术揭示数据特征间的关联以及数据特征与预测值（标签）间的统计关联。预测标签可能是财务价值、航班延误时长等量化指标。
6. 构建数据模型：生成并训练规范性或描述性模型，测试评估模型，确保其能解答问题或解决业务问题。模型本质上是一段接收输入并生成输出的代码。创建机器学习模型涉及选择算法、提供数据以及优化超参数（控制模型训练过程的可调参数）。
7. 模型部署：数据科学家交付最终模型（附带文档），经测试后将其应用于生产环境，使模型在业务中发挥作用。模型提供的预测可用于指导业务决策。
8. 结果可视化与传达：利用可视化工具直观展示数据，生成引人入胜的视觉表现，便于非技术受众理解发现成果。在整个数据引入、发现、分析、可视化及协作过程中，数据科学家还可能使用基于 Web 的数据科学笔记本。
数据科学家运用统计方法（如假设检验、因子分析、回归分析、聚类分析等），揭示具有统计显著性的洞见。
五、市场需求
1. 行业需求广泛：数据科学家在多个行业中都有广泛需求，包括医疗保健、交通运输、供应链管理等。
2. 技术发展推动：随着人工智能、大数据、5G等技术的发展，数据科学家的角色变得更加重要。
3. 经济衰退期间的需求：即使在新冠疫情带来的经济衰退期间，数据科学领域的需求仍然保持增长。
4. 全球性需求：数据科学家的需求是全球性的，不仅限于特定国家或地区。
六、薪酬水平
1. 高薪酬：数据科学家的薪酬普遍较高。美国资深数据科学家收入可以高达60万美元甚至更多，中位数在13万美元。
2. 薪酬增长趋势：随着数据科学领域的不断发展，预计数据科学家的薪酬将继续上涨。
七、总结
数据科学家因其在数据分析、机器学习、风险评估等方面的专业技能，在全球范围内受到重视。随着技术的不断进步和企业对数据驱动决策的依赖增加，数据科学家的市场需求预计将持续增长。同时，由于其专业技能和对企业带来的价值，数据科学家的薪酬水平普遍较高，并且有继续增长的趋势。
