1. 什么是大數(shù)據(jù)?科學(xué)家”?

　　數(shù)據(jù)科學(xué)家成為了一個跨學(xué)科職位。我將數(shù)據(jù)科學(xué)家定義為: 能夠獨立處理數(shù)據(jù)，進行復(fù)雜建模，從中攫取商業(yè)價值，并擁有良好溝通匯報能力的人。

　　關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)家這個崗位怎么來的，說法不一。我自己的理解是隨著機器學(xué)習(xí)和更多預(yù)測模型的發(fā)展，數(shù)據(jù)分析變得”大有可為”。為了區(qū)分擁有建模能力的高端人才和普通商業(yè)分析師/數(shù)據(jù)分析師(data analyst)，數(shù)據(jù)科學(xué)家這個職位自然就產(chǎn)生了。通過這個新崗位，行業(yè)可以與時俱進的吸收高端人才。在機器學(xué)習(xí)沒有大行其道，也沒有大數(shù)據(jù)支撐之前，這個崗位更貼近統(tǒng)計科學(xué)家(statistician)，和研究科學(xué)家(research scientist)也有一點點相似。

　　2. 大數(shù)據(jù)分析日常工作內(nèi)容包括什么?

　　我最近在和朋友閑聊時，驚訝的發(fā)現(xiàn)大家的工作內(nèi)容都很相似。主要包括：

　　2.1. 數(shù)據(jù)分析和建模

　　此處的工作特指根據(jù)客戶需求，從數(shù)據(jù)中攫取商業(yè)價值，而這個過程中一般都會涉及統(tǒng)計模型(statistical learning)和機器學(xué)習(xí)模型(machine learning)。如果在數(shù)據(jù)沒有處理的情況下，我們的工作偶爾也涉及清理數(shù)據(jù)。有時候我們反而希望數(shù)據(jù)是未經(jīng)過處理的，因為很多重要信息都在被處理中遺失了。

　　2.2. 與團隊其他成員的溝通

　　與純粹的機器科學(xué)工程師不同，數(shù)據(jù)科學(xué)家的重要工作內(nèi)容是交流溝通。如果無法了解清楚客戶的需求是什么，可能白忙活一場。如果無法了解數(shù)據(jù)工程師在采集數(shù)據(jù)時的手段，我們使用的原始數(shù)據(jù)可能有統(tǒng)計學(xué)偏見。如果不能講清楚如何才能有效的評估模型，負責(zé)在云端運行模型的工程師可能給出錯誤的答案。因此，數(shù)據(jù)科學(xué)家除了建模必須親手來做以外，其他的環(huán)節(jié)可以“外包”給別人。在數(shù)據(jù)量特別大的時候，這個需求變得更為明顯。

　　2.3. 開會/匯報/寫報告

　　良好的溝通能力不僅僅是指和團隊成員的溝通，向老板和客戶的匯報也很考察數(shù)據(jù)科學(xué)家的能力。作為一個數(shù)據(jù)科學(xué)家，直擊重點而不炫技。盡量簡明扼要，不要過分介紹模型的內(nèi)部構(gòu)造，重心是得到的結(jié)論。

　　實事求是不夸大模型能力。很多機器學(xué)習(xí)模型其實都已經(jīng)不同程度過擬合，不刻意避開交叉驗證而選擇“看似表現(xiàn)良好的”過擬合模型。

　　從人事部門收集數(shù)據(jù)，清楚的告訴他們我需要的數(shù)據(jù)時間跨度，變量。并和法務(wù)部門一起將數(shù)據(jù)中的隱私部分去除。進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，建模并評估。

　　3. 對于數(shù)據(jù)科學(xué)家的一些感悟

　　數(shù)據(jù)科學(xué)家是個聽起來非常“性感的”的崗位，別忘了我們小時候的夢想都是成為一個科學(xué)家。但拋開這些虛的東西，我們必須認清這個崗位的核心就是將很多技能封裝到一個人身上。而我們工作的正常開展少不了其他同事的支持和幫助，所以千萬不要看不起別人的工作內(nèi)容。沒有數(shù)據(jù)工程師進行數(shù)據(jù)采集，沒有分析師幫我們美化圖表和提出質(zhì)疑，我們無法得到最好的結(jié)果。

　　大數(shù)據(jù)分析項目一直都是眾人拾柴火焰高，沒有人可以當(dāng)超人。所以在得到這樣“高薪性感”的職位后，我們更應(yīng)該把心裝回肚子里，腳踏實地。

　　4. 如何成為一個合格的數(shù)據(jù)科學(xué)家?

　　假設(shè)你已經(jīng)有了基本的從業(yè)資格：即有相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)位，掌握了數(shù)據(jù)分析和建模的基礎(chǔ)能力，也懂得至少一門的分析語言(R或Python)和基本的數(shù)據(jù)庫知識。
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