如何成为数据科学家？
如何成为数据科学家？
随着人类社会的不断发展，大数据带来的变革不言而喻。从思维变革到管理变革再到商业变革，大数据带来量到质的改变。一方面，可以带来更高的经济价值，另一方面，大数据的发展撼动着我们生活的方方面面，从学术到商业，从政府到百姓，从医疗、家居、教育、金融、安防、建筑、交通、制造、农业、仓储、化工和酒店服务，这种改变渗透到生活的每个领域。
目标进入大数据行业领域工作的同学们，往往会选择修读类似于数据科学（Data Science）、数据分析（Data Analytics）、商业分析（Business Analytics）这样的专业。此类专业大部分涉及到计算机科学、数理统计、商业管理等方面的专业知识，并且要求同学们具有数据建模、模型解读、业务理解和商业决策的能力。
另外，数据科学作为依托于计算机技术与数理统计的科学，在应用于不同的工作内容和专业方向时需要相应的运用不同的工具语言，例如数据科学家在做医疗样本分析时可能更多用到类似于Python、R、Java、Hadoop、HIVE、Spark之类的编程或数据分析软件，而从事商业分析的分析师们则除了上述部分软件外可能更多用到类似Tableau、PowerPoint这种制图或演示文稿软件。
虽然大数据的应用深入到了各行各业，但是特别需要关注的是大数据在IT和互联网行业的亮眼表现，近些年在数据科学的帮助下，我们国家互联网行业的复合增长率大概维持在15%左右，行业利好同时带来了大量的就业岗位，可以称得上是名副其实的朝阳行业。
那么什么样的人才可以成为数据科学家呢？
想要成为数据科学家的同学们是需要从知识到能力再到经验逐步做一个过渡的。
首先，你需要具有数据处理的知识。当你真正拿到一组数据，要确定如何对数据进行合理的第一次处理，是进行数据清理，还是数据转换，亦或是数据聚合，在第一步处理后进行数据建模，初步模拟分析数据。除此之外，在进入工作岗位后，往往还会有一些数据监控及数据异常分析的工作需要完成，例如某商品在上个季度销量长红，然而本季度出现了断崖式下跌，数据分析师们就需要针对这种异常数据做相对应的市场分析。因此扎实的数据处理知识是成为数据科学家的基本条件。
其次，你需要具有报告分析的能力。在进行了大量的数据分析之后，数据分析师需要将抽象的数据转化成其他部门员工能够理解的形式呈现，因此需要数据解读这一转码过程，之后通过搭建数据的框架，形成相关的策略引擎，此时数据分析师就为其雇主构建了所在行业的数据模式体系。根据这种体系，雇主和数据分析师会对数据分析的效果进行策略的评估，并给出优化建议，从而为最后的决策步骤进行指导。
最后，你需要具有业务管控的经验。与在学校里就可以掌握的数据处理知识和报告分析能力不同，业务管控的经验是需要在实习或工作中不断积累的，其涉及到包括业务决策、业务诊断、业务监控和业务扩展等多方面，数据分析师会在经历一个又一个项目后不断成长，从而做到由数据分析到决策制定的蜕变。因此，想要从事数据分析相关行业的同学们是绝对需要参加暑期实习或者企业PTA（Part-time Assistantship）的，在毕业前就积累相关经验，以保证真正入行时能以一个成熟员工的姿态直接进入行业内，当然优秀的实习经历也有助于毕业生找到理想的工作。
如果你认为以上需要的能力和知识你都具备，或者想要为之努力，那么目前大火的数据分析师/数据科学家必然是你的不二选择，接下来就为了这个目标加油吧！
