月入八万？Data Scientist成当代“筍工”？ | 附最全Data求职大就业率高达99%、薪资高达10w港币、还偏

今日摘要

1，Data Science到底是什么？

2，Data Science都能做哪些工作？

3，这些工作需要哪些技能？留学生如何起步？

4，附Data求职重磅福利包，让你十分钟自学成初级Data Scientist！

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在广东话中，“筍”是“好处非常多”的意思，指“捡了大便宜”、“天上掉馅饼”，“筍工” 即为“好工作”的意思。今天港君给大家介绍的“筍工”是炙手可热的

Data Scientist。

在当今，无论哪个行业，每天每时每刻都有大量数据被产生和存储下来，因此急需一些角色来处理这些庞大、凌乱的数据，数据科学专业人员就成为了十分紧缺的职业角色。

Data Scientist被Harvard Business Review 评为21世纪最性感的职业之一，麦肯锡预测全球将有超过1.5个Million的空缺职位。

在人工智能和金融科技大肆兴起之后，Data Science作为一切的根基，求职者们更变成了最炽手可热、千金难求的人才！

香港科技大学资讯、商业统计及营运学系讲座教授谭嘉因表示，

数据科学家需要有一定程度的数理及市场学底子，有强烈商业触觉

，因大数据不仅是表面数据分析，亦要得出有价值的商业资讯。由于相关人才极少，参考外国水平，有3年经验者月入可达8万元，而4至8年经验者，月入更高达12万元。

那么：到底

什么是大家口口相传的Data Science呢？

这个领域又包含哪些工作呢？这些工作又需要什么技能？咱们香港学生如何入门呢？

今天港君就带大家快速解读！

Data Science到底是什么？

数据科学，实际上就是对数据提取、分析、理解、描述、预测的一门学科。乍一看来数据科学其实很像统计学，实际上，

数据科学应当是数学、统计与计算机的交叉学科
。

图片来源：Google

数据科学类技能大致可分为三类：

算法（Algorithms）

: 数学、统计、算法、模型等理论知识是解决任何数据问题的核心。数据科学背后的算法模型以及数据实验是怎样被设计和检测是必不可少的技能。

编程（Engineering）

: 数据的获取、处理和储存是必不可少的知识。同时，熟练掌握编程语言和分布式计算将帮助你处理大规模的数据。

沟通（Communication）

: 数据在外行人眼中就如同一门外语，如何将数据分析结果转化为可读性极强的商业报告是必须掌握的技能。

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Data Science都能做哪些工作？

数据科学类工作

按照技能偏好大致可分为四类：

1、数据科学家 (Data Scientist)

是指采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数据进行数字化重现与认识，并据此寻找新的想法的专家。与传统数量分析师相比，数据科学家

更多通过关注面向用户的数据来创造不同特性的产品和流程

，为客户提供有意义的增值服务。

其常见职能包括：数据采集、数据清洗、数据分析、数据管理、数据可视化、模型预测、机器学习模型和分析方法开发以及为公司核心业务产品提供决策支持等。要求掌握的技能包括Python、SQL、SAS、Spark、机器学习算法等。

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2、数据工程师 (Data Engineer)

种类众多，其中机器学习工程师、数据库开发师是两个典型例子。

机器学习工程师 (Machine Learning Engineer)

的核心技能——机器学习是最近几年非常热门的一项新技术。因此，在未来的几年里，机器学习将会是一个非常有前景的职业方向。其职责包括

数据清理、数据分析、模型构建、预测评估及可视化

呈现。要求熟练掌握Python、Java等编程语言，熟悉Hive、Storm、Spark等开源平台，熟悉常用的机器学习算法，如随机森林、神经网络、聚类，熟悉图像识别、优化器比较、模型压缩技术等。

数据库开发师 (Database Developer)

是从事数据库管理系统和数据库应用软件设计研发的相关工作人员的统称，他属于软件研发工程师，但又有一部分运维工作的内容。其职责主要包括软件研发以及数据库生产环境的问题优化和解决，熟练掌握Python、C/C++、Java等，了解主流的框架、库使用和原理、计算机数据结构和算法设计，熟练掌握Linux、Web server、数据库、缓存相关技术的使用，掌握数据库基本原理和知识，熟悉SQL语法规则和特点等。

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3、数据分析师 (Data Analyst)

职责主要包括收集、处理、执行、统计数据并进行分析、数据可视化、机器学习。基础数据大多需要技术部门提供，因此要求掌握Excel、R、Python、SQL等，可能还需要掌握一些可视化挖掘工具，比如SAS或SPSS。

其核心使命是为公司决策提供服务，因此数据分析师的基本要求是懂企业的业务和数据，具备写报告的能力，考验的一方面是数据分析水平和业务能力，另一方面是沟通能力、理解能力和表达能力。

4、商业分析师 (Business Analyst)

算是数据分析师的一种，其职责主要包括收集、处理、执行、统计数据并进行分析、撰写商业分析报告、数据可视化、故事讲述。要求掌握Excel、PowerPoint、Python、SQL等，可能需要掌握可视化工具，比如Tableau。这类工作大多对企业的业务专业知识有较高要求。

Data人才到底需要哪些技能？

综上所述，从某种程度上讲，这三类数据科学专业人才有明显的侧重。

数据科学家：

更注重数学、统计的训练和算法、模型的开发，

数据工程师

：更注重数据库与编程语言等技能，

数据分析师

：更注重沟通交流和行业领域技能。

但是，任何数据科学专业人才都必须掌握上面说的三大类技能，只有这样才能更好地理解数据科学并运用到解决实际问题中去。

从学习的角度来讲，成为数据科学专业人才所需要的技能不外乎是以下四个：

* 扎实的理论知识（数学、统计、算法、模型）

* 熟练的数据库操作语言（SQL、PL/SQL…）

* 熟练的编程语言（Python、R…）

* 丰富的实战经验（项目与工作经验）

对于学习的顺序问题，应当是：理论 - 编程 - 实战的过程，一个循序渐进的安排会让效率大增。

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