数据科学家

在Shopify，我们接受了全栈数据科学的理念，经常被问到，“成为一名全栈数据科学家意味着什么？”。这个词最近在数据行业出现了激增，但似乎没有就定义达成共识。因此，我们与一些Shopify数据科学家聊了聊，分享了我们的定义和经验。

数据科学人才市场紧张。为了脱颖而出，IT领导者建议建立创新的、目标驱动的角色，以确保数据科学家能够在您的组织中茁壮成长。

随着IT领导者越来越需要数据科学家从不断增长的数据洪流中获得改变游戏规则的见解，雇佣和留住这些关键数据人员变得越来越重要。

由于没有足够训练有素的高水平数据科学家来填补所有空缺职位，首席信息官正在与人力资源和招聘专家合作，寻找吸引求职者的方法。一旦他们雇佣了他们，他们的诀窍就是阻止这些备受追捧的员工跳槽，尤其是在竞争对手那里。

位于马萨诸塞州剑桥市的行业分析公司Forrester的副总裁兼首席分析师布兰登·珀塞尔（Brandon Purcell）说：“公司正在努力招聘真正的数据科学家。”。“这非常非常具有挑战性，尤其是如果（这些公司）不是最大的品牌和最大的名字。数据科学家拥有将数据转化为洞察的魔力……在如何雇佣和留住他们方面有很多想法。”

从医疗保健到农业，再到零售业、制造业、金融业等等，每个行业都是如此。

这批技术独特、相对较新的数据专家利用统计、机器学习、算法和自然语言处理，收集和分析结构化和非结构化数据，以解决实际业务问题。作为大数据管理者，他们可以改善客户体验，推动新产品，并发现影响关键业务决策的隐藏模式。

数据科学家的角色因行业而异，但有一些共同的技能、经验、教育和培训可以帮助你在数据科学职业生涯中占据一席之地。

什么是数据科学家？

数据科学家是分析数据专家，他们使用数据科学从大量结构化和非结构化数据中发现见解，以帮助塑造或满足特定的业务需求和目标。数据科学家在企业中变得越来越重要，因为组织越来越依赖数据分析来推动决策制定，并将自动化和机器学习作为其 IT 战略的核心组成部分。

数据科学家职位描述

数据科学家的主要目标是组织和分析数据，通常使用专为该任务设计的软件。数据科学家分析的最终结果必须足够容易让所有投资的利益相关者理解——尤其是那些在 IT 之外工作的利益相关者。

数据科学家的数据分析方法取决于他们所在的行业以及他们所服务的业务或部门的具体需求。在数据科学家在结构化或非结构化数据中找到意义之前，业务领导者和部门经理必须传达他们正在寻找的东西。因此，数据科学家必须具备足够的业务领域专业知识，才能将公司或部门目标转化为基于数据的可交付成果，例如预测引擎、模式检测分析、优化算法等。