数据科学家：他是谁、他做什么以及他赚多少钱

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数据、数据、更多数据。我们生活在一个数据成为我们日常行为的一部分的社会，无论是在离线世界还是主要在在线世界，但只有正确处理和关联这些数据才有价值。由于这只能部分自动化（得益于人工智能和机器学习），近年来出现了一种致力于管理和专家分析的新职业：数据科学家。在这篇文章中，我们将解释该专业人员的职责以及为什么它已成为我们市场上最受欢迎的职业之一。 数据科学家到底是什么？ 数据科学家属于新一代数据分析师。它是一个专业人士，利用技术分析能力和工具以及直觉来处理大量数据、大数据、数据仓库和业务数据库，回答复杂的问题，预测趋势并创建用于决策的报告。高级管理人员。本质上，他们是商业智能专业人员，通过定性和定量分析，将数据转化为增值元素。 数据科学家有哪些特征？ 所有这些专业人士都认为好奇心是数据科学家最有价值的特征。通常，数据科学家具有深厚的分析能力和强烈的求知欲。因此，数据科学学科是由好奇心推动的：提出问题、做出发现和采取新方法。同样，数据科学家的工作有一个非常重要的激励因素：通过创造力和天真的愿景相结合解决复杂问题的可能性。这些专业人士不断尝试使用一系列可能没有明显联系的数据来解释现实。因为让数据说话是一个超越简单观察的问题，而是寻找数字背后隐藏的元素。

数据科学家是观察信息、解读行为模式并通过直觉和半自动流程解决复杂业务或市场问题的专家。个人分析技能与技术工具的使用相结合，将数据科学家转变为热衷于解决谜题的专业人士，赋予数据价值，以便将其用于公司和组织的决策。数据科学家做什么？数据科学家的任务包括： 识别代表组织机会的问题。 数据科学项目的第一阶段包括确定影响市场、公司、产品或特定行业用户需求的一般问题。全球视野使我们能够收集信息并激发数据科学家工作中常见的好奇心和直觉。 确定正确的数据系列和变量。 经过一般分析后，数据科学家识别并激活来自各种来源的大量和小型结构化或非结构化数据的收集。 数据清理和验证以确保 电话号码数据 同质性和相关性。 数据挖掘是数据清理、验证、规范化和聚合之后的下一个阶段。 开发模型和算法并将其应用于已识别的数据系列。 在此阶段，科学家通过激活提取相关数据的算法来运用他的技能。 数据分析以确定模式和趋势。 数据处理产生的结果将用于未来研究目标的选择。 解读数据以发现解决方案和机会。 在这个阶段，数据科学家解释结果并识别竞争对手尚未发现的行为、需求、市场趋势和机会。



使用可视化技术传达结果 现在是数据科学家必须将情报带入他们的发现并以易于理解的方式展示的时刻。这是一个通常被低估的阶段，但为公司决策者提供足够的要素来做出具体的业务决策至关重要。图表、评论、会议和任何允许管理者参与研究的工具都用于帮助他们做出决策。数据科学家的工作在公司的数字化转型过程中至关重要，因为其职能与流程阐述和产品设计处于同一基础，因为其工作是流程阐述和产品设计的基础。基于用户需求和市场数据构建的产品。 如何成为一名数据科学家？ 通常的事情是通过数据科学和人工智能硕士来学习。西班牙大学提供的专业课程很少，但专门从事新兴技术的机构和私立学校的高质量课程越来越多。在学习数据科学硕士学位之前，建议具备以下一些基本知识或技能： 先前的培训鉴于它是一门与数理逻辑 相关的学科，因此最好事先接受过一些数学、工程、物理或任何科学分支.. 科学方法对于获得数据科学成果至关重要，但最重要的是数据科学家必须具有天生的好奇心、分析和解决问题的能力以及创业环境所需的足够的速度。 编程语言知识 数据科学家横向教学的基础是用于数据分析统计目的的编程语言，例如R 编程语言。R 由于其易于学习而被广泛用于统计分析。有很多学习 R 的工具，如果您已经了解其他编程语言，R 对您来说会更容易。