数据科学50年，数据科学家是否依然是21世纪最性感的职业？

在现在的数据智能期间，险些全部人都信托“数据的真实代价就像漂流在海洋中的冰山，第一眼你只能看到冰山一角，而绝大部门则潜匿在外貌之下。”当数据的代价依然在冰山之下潜匿，表面的天下便弥漫着对数据的盼愿。

一些新的职业成为数据海洋里的新星，“数据科学家”无疑是最亮的之一，它被誉为21世纪最性感的职业，可是连年来跟着布衣数据科学家的成长，有人指出数据科学家将要消散，也有海外相干人士提议不要去选数据科学家这个职业，数据科学家照旧21世纪最性感的职业吗?

数据科学五十年还是少年

数据科学家泛指数据科学的从颐魅者，追溯数据科学家的源头可以到数据科学降生的1966年，其时Peter Naur提出"数据科学"(“DataScience”早先叫"datalogy ")，用来取代"计较机科学"。1996年，International Federation of Classification Societies (IFCS)国际集会会议召开。数据科学一词初次呈此刻集会会议(Data Science, classification, and related methods)问题里。

在2000年月中期数据科学家地位开始呈现，2009年Natahn Yau指出数据科学家是是回收科学要领、运用数据发掘器材探求新的数据洞察的工程师，数据科学家集技能专家与数目说明师的脚色于一身。

现实上大数据和数据科学在内的整个数据行业最初都是由Google、Facebook、Twitter等互联网巨头驱动，此刻如故云云。总部位于欧洲的JetBrains是国际知名软件开拓器材提供商，其产物司理Andrey Cheptsov以为互联网巨头可以或许敦促数据行业的成长起首有所需求、并有手段举办大局限有用处理赏罚数据，其首要营业模子从焦点上取决于自身处理赏罚大局限数据的服从。

跟着大数据行业的成长，数据科学家成为了职场新星，更是被财产杂志誉为21世纪最性感的职业。可是数据科学家在初期生长也并非一帆风顺，按照贸易智能公司SiSense在2012 年阁下的一项陈诉，在接管观测的环球400位数据科学家和数据说明人士中，59%的数据科学家在从业六年后都另谋高就。尽量该职业的酬金丰盛，个中高出半数暗示对职业安详性的忧虑。

彼时麦肯锡等咨询公司力挺数据科学家，坚信数据科学家是当今和将来稀缺的资源。跟着智妙手机的遍及移动互联网的成长，数据代价加倍凸显，数据科学家水涨船高。LinkedIn 宣布的《2017 年美国新兴事变岗亭陈诉》中指出，“自 2012 年以来，数据科学家的地位增添了 650% 以上”且“数百家企业都在雇用这些地位”。

海内近几年也有互联网公司近几年开始慢慢设立独立的数据科学(DataScience)团队，敦促公司向数据驱动成长。进入21世纪20年月，数据科学家成为更稀缺的资源，许多人也依然信托它照旧21世纪最性感的职业。

不外声誉傍身的新星也有“惨淡”的一面，2017年有研究指出数据科学家成为去职率最高的地位之一，凡是他们每周城市耗费必然的时刻探求新事变。日前如故稀有据科学家从颐魅者劝谏其后者不要入坑，可谓是冰火两重天，何故至此?

数据科学五十年仍旧是少年边幅，就犹如“AI”这个名词在1956年呈现到现在60多年才有起源落地，数据科学是一个综合性的学科，海表里许多从颐魅者以为数据科学依然是试探性的事变，打点层对 “数据科学” 的寄义每每没有告竣共鸣。

固然已经颠末至少10多年的成长，此刻也许受限于营业，没有步伐生搬硬套一个脚色框架给数据科学家，企业也轻易将数据科学家和数据工程师夹杂。JetBrains产物司理Maria Khalusova以为“数据科学家”和“数据工程师”这两种地位脚色在行业中照旧相等新的，也正因此，凡是没有明晰的职责分别。“我们看到在某些公司中由数据科学家包袱的职责，在其他公司中这些职责却由数据工程师包袱。另一个越来越常见的新脚色是呆板进修工程师，但也是同样的环境，他们也常常与数据工程师产生重叠。”Maria Khalusova在接管IT168采访时指出。

数据科学家VS数据工程师

新的技能融入财富和社会肯定会带来一场职业的辞旧迎新，这个进程并没有那么快速。

“从技能角度来看，数据科学在某些环境下的实践好像还不如传统软件开拓成熟。企业也许谋面对以下挑衅：成立可重现的呆板进修管道，对数据和模子举办版本节制以举办考核，与快速成长的技能保持同步。”Maria Khalusova指出。

数据科学家和数据工程师的脚色两者有很多配合的特点和共手艺。这些重叠的手艺包罗处理赏罚和操纵大数据集、应用数据的编程手艺、数据说明手艺以及对体系操纵的总体纯熟水平。不外两者照旧有很大的差异。在笔者之前翻译的文章中也夸大了数据科学家和数据工程师不行能合二为一，为了从数据中得到代价，大大都企业组织都必要数据科学和数据工程，因为相干手艺有很大差别，二者合体也不太实际。企业组织也许必要多个数据科学家和数据工程师，但两者之间的比例很少是1:1。对付大大都企业组织来说，拥有更多的数据工程师比数据科学家更故意义。由于数据科学家已经学会处理赏罚大量的干净数据，可是从很多差异体系得到大量的干净数据更难也更具挑衅。与抽象数据模子和对数据集运行说明对比，移动和整理数据的事变量更大。

从手艺需求方面也有很大的差别，Maria Khalusova以为，广义上来讲，数据工程师凡是必需认识那些为漫衍式数据处理赏罚而计划的器材，譬喻Apache Spark、Apache Hadoop、Apache Ignite等。他们要具备数据客栈和数据湖方面的履历，由于他们必要可以或许纯熟地行使Java、Scala和Kotlin等JVM说话，而且必需可以或许建设和维护大大都数据基本架构。

数据科学家则必要相识Python说话、R说话或两者兼具，而且可以或许获取数据(譬喻行使SQL或Spark)、清算数据、说明数据、实习猜测模子并将数据驱动的洞察提供应好处相干者。他们必要在统计要领和呆板进修要领(包罗深度进修)方面有踏实的基本。在某些公司中，数据科学家也会参加呆板进修模子的陈设。

尽量此刻许多企业对付数据科学家和数据工程师地位的分别还不是那么明晰，可是将来越发风雅化的分工是局面所趋。虽然这并不会一挥而就，新地位不是凭空而来，必要一个渐进的进程和脚色转化，海内某头部互联网公司两年前正式组建了数据科学团队，而团队成员早年散落在团体各营业部分，个中稀有据说明师也有大数据专家，而数据科学团队创立以来，让数据驱动营业运营，越发高效。

（编辑：河北网）

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