Amazon导师 Data Scientist 专场 | 高薪Data Scientist岗真的有那么香吗？

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Data Scientist 这个岗位真的香吗？

呵呵...数据库是你管，数据清理巨冗杂，最后才是数据分析

但我还是劝你，当个数据科学家

因为......

又是高薪，又是各行业宠儿，就只有它能做到了......

2020年的金融时报《Financial Times》引用了Stack Overflow（编程届的Quora或知乎）的数据，数据科学家们平均每周都要花1到2小时在找新工作上面。

13.2%的数据科学家正在“积极”寻找新工作中。

说好的Data Scientist是各行业的宠儿呢？？？

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Data Scientist的工作并不一来就分析数据

 

不少数据科学家们加入公司准备大显身手时，面临的首要挑战并不是如何写出漂亮的代码，而是先从“搬砖”开始，着手搭建企业最基本的数据结构。

从零到一的“脏活”总得有人来做，从收集原始数据到最终搭建成框架雏形，几乎都是由数据科学家来完成。

好不容易清洗出干净的数据，终于到了重要的一步：数据分析。

 

数据科学家们开始构建模型，用机器学习、深度学习、自然语言处理工具等做成千上万个数据模拟并最终预测出想要的规律，然后用各种可视化工具勾画出图表。

2

数据科学工作常态：”一人背起所有黑锅“

作为数据科学家，大家都认为你懂所有数据，并且能回答所有关于数据的问题。你要做数据分析，你当然也得写分析报告，哦对了，数据库也是归你管吧？

你是专家，你大概得会所有工具：Spark, Hadoop, Hive, Pig, SQL, Neo4J, MySQL, Python, R, Scala, Tensorflow, A/B Testing, NLP等等。

这些词听起来很熟悉是吗？因为大部分数据科学家的招聘职位介绍中都列出了这些五花八门的工具（你最好什么都精通）。

 

每天早上用疲惫的双眼打开邮箱，全是标着感叹号的“重要”邮件：

- 请在5分钟后给我过去3年的xx数据

- 昨天的订单量怎么下滑了，是数据出现问题了吗

- 请帮忙测算出下季度最好卖的产品，并告诉我怎样可以卖出去...

等等，这不是市场部的同事要做的策划工作吗？

 

  

3

可我还是劝你，当个数据科学家

看到这里，你是不是已经准备关掉求职网站的页面，准备改行去生产口罩了？

等等，别着急。

这并不是一篇数据科学的劝退帖；相反，在知道了数据科学家们的种种常态和真相后依然“爱得深沉”想要纵深跃入苦海从事数据科学的你，未来才终能成就大器。

 

毕竟以上提到的种种也是任何一种职业的“真相”。褪去华丽的外衣，任何工作都有不为人知的艰辛一面。而数据科学作为21世纪最盛行、发展最快的技术，目前依然是众多毕业生的不二首选。不管你来自任何领域（商科、理工科甚至文科），都有能被应用到数据科学工作的技能。

 

想要成为一名数据科学家，你需要具备以下最重要的5点技能：

Analytical Mindset (逻辑分析思维)

Domain Knowledge (行业知识)

Problem Solving Skills (任务处理能力）

Statistical And Programming Skills (统计及编程知识）

Communication skills （沟通表达能力）

 

数据科学是一个全能型学科，除了数学、统计学、编程语言等硬技能，项目实战经验、商业案例分析能力等更是不可或缺。任何一项技能的欠缺都可能成为求职数据科学职位的拦路虎。

 

不少同学在求职时发现，不同行业对数据科学家的技能要求大有不同，有的要求SQL、数据库、数据可视化 (Visualization) 等能力，有的则强调机器学习、概率统计等知识。想要面面俱到的话不仅耗费时间，还抓不住重点，在准备过程中一头雾水。由于缺乏明确的训练方向高效准备面试，不少同学因此错过来宝贵机会。

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整个实习结束将会帮助你：

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