數據科學難學嗎

on November 28, 2019

由於數據科學在各個行業中逐漸被廣泛應用,因此它最近已成為最令人困擾和討論最多的學術問題。數據科學領域包含很多範籌,包括大量的旁枝類別,對於新手來說,學習數據科學有點挑戰性。

儘管國際上的需求巨大,儘管該領域仍然缺乏所需的數據科學專業人員,但另一個問題繼續困擾著許多人:學習數據科學很困難嗎?

的確,數據分析人員供應尚未滿足市場對專業數據科學家的需求,這使行業大數據無法被及時地處理。即使在數據科學領域中工作很有挑戰性,但對於有抱負的數據科學家來說,他們十分樂於看見這些挑戰。那麼,是什麼造成了全球數據科學技能差距的呢?

這篇文章會為有志於學習數據科學的人提供答案。


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另請參閱:數據分析與數據科學


哪些因素使數據科學難以學習?

許多年輕的千禧一代對成為數據科學家感興趣,但是實際學習數據科學比幻想成為數據科學家的想法要困難得多。實際上,如果您第一次聽說它或您沒有相關領域的背景知識,投身數據科學領域會面臨很多挑戰。可能使您難以學習數據科學的潛在挑戰是:

數據科學涉及很多學科


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數據科學包含了很多不同學科的知識,是一個涉及統計,分析,數學和編程(如Python和SQL)和業務溝通等軟技能的綜合技能。要成為數據科學家,您必須掌握所有這些知識-這一點都不容易。

您可能會認為基本地了解每個學科很容易,但是成為所有學科的專家將會是您要面臨的巨大挑戰,徹底了解每門學科需要大量的專注和精神。而且因為編程本身也是一個廣闊的領域,你可能需要花費數年的時間才能掌握。

通過付出大量的努力和努力,才可以熟練數據科學和統計學,數據科學專業人士通常在分析、數學或金融領域擁有經驗。甚至編程技能也是所有數據科學專業人員的共同技能。因此,學習數據科學涉及的一個挑戰是首先了解相關學科。

解決問題的態度


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數據科學專注於應對與業務相關的職責,例如業務分析、提高ROI和營銷目標。數據科學家會不斷嘗試開發有效的程式來解決最棘手的業務問題。一個傑出的數據大師將是一個具有數學才能的問題解決者,他將審視業務數據,發現其中的獨特數據模式,再提供至關重要商業見解。處理數據還意味著處理各種複雜的業務問題,這些問題通常需要以前在類似行業中的經驗。總之,此分析方法使數據科學家能夠理解業務問題並找到可靠的解決方案。

應對大數據汪洋的能力

作為數據科學家,您還將獲得極大量數據,針對其特殊的業務模式,這些數據需要進行適切的安排和分析。數據是無限的,並且會不斷擴展,這對於數據科學家來說是一項持續並艱辛的工作。要讀取大量數據以獲取有意義的業務信息,精通數據的科學家需要大量的精力、技能和才能。


另請閱讀:關於成為數據科學家的七大神話


處理大量數據,意味著要整理並非以所需形式組織或構造的數據。你需要掌握使用數據管理工具的組織技巧,才能整理如此大量並不合規格的信息。因此,便有了專門為處理大量數據而設的一位數據科學家。

數據處理的技能


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數據科學專業不僅限於從事項目或從開放的在線資源中收集知識,儘管研究技能是成為數據科學家的首要條件,但他們更需要獲取所在行業的領域知識。這項工作與經驗和資格的高低有很大關係,例如,一名典型的工程師會發現很難成為預測客戶銷售的數據科學家。

這主要是因為預測客戶銷售不但需要專注於分析和技術訣竅,同時也需要識別客戶行為中相關變量,及設計與業務動態相關的數據模型。數據科學家們需要確保他們的數據科學模型,根據銀行,金融,健康,零售,製藥,製造業等的不同行業類型與業務目標同步。因此,數據科學家需要為他們的客戶開發以客戶為中心的可行產品。

不斷的學習和實際的練習


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儘管數據科學為學習者提供了很多工作機會,但對於正在探索市場的初創公司可能會對其所需的大量知識量感到不知所措。數據科學家在處理大量有關業務活動的數據並進行嚴格審查時,必需首先掌握核心的數學概念,再跳入大數據海洋實戰。

這意味著要實踐出在數學統計學中所學到的東西,在學習數據科學必須涉及實際的練習,避免紙上談兵。因為這些概念是動態的,並且會隨著時間的流逝而不斷發展,因此,重要的是要做好準備,並且對不斷學習並實踐理論知識。數據科學家專業人士應該相信不斷學習和實施才是正確的方法。

學習數據科學是一項有前途的自我投資


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從職業角度來看,不可否認的是,數據科學行業十分值得關注。根據LinkedIn的《美國勞動力報告》(2018年8月),市場對數據科學家的需求有所增加,但幾乎每個美國城市都嚴重缺乏數據科學技能,而短缺以千計。

另一方面,數據科學被視為具有高回報和長期投資前景的工作。由於其高需求和人材匱乏,數據科學家有很多收穫,例如:

  • 高薪
  • 工作安全
  • 更好的職業發展前景
  • 知名行業
  • 靈活的工作條件

數據科學為您的履歷提供了很好的資格,您將成為受人尊敬的專業人員,你的想法、見解和觀點將對業務至關重要,並被項目經理和同行聽到。

對於要處理業務統計數據的人來說,令人著迷的編碼和數字令你可以進入報酬豐厚的數據科學領域。如果您願意成為一名數據科學家專業人員,它將為你在競爭激烈的就業市場帶來最好的待遇和未來。

另請閱讀:為什麼要學習Python進行數據科學

結論:你應該成為數據科學家嗎?

總之,學習數據科學絕對並非容易,它需要您付出大量的努力來掌握知識,但這的確是一項非常有回報的投資。 隨著技術的發展,該領域還不斷進行創新。


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由於許多行業對數據科學都有十分大的需求,造成人才技能長期短缺,您有較大的機會成為一名成功的專業數據科學家。您可以參加專門的訓練營和有關該領域的大學課程或在線教程,以幫助您在數據事業路上走得更順暢。