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【未來新白領】數據科學家:21世紀最誘人的工作

2017-04-12

數據科學家(Data Scientist)短缺,正是一些公司部門所面對的嚴重限制。如何成為「數據科學家」?

如果利用大數據取決於僱用稀缺的數據科學家,那麼管理者面臨的挑戰就是要學習如何識別人才,吸引他們加入企業,使他們成為一種生產力。這項工作相比其他工作複雜,首先,沒有大學課程直接提供數據科學學位。對於組織中角色的適用範圍,數據科學家如何能夠增加最大價值以及如何衡量績效也沒有什麼共識。因此,管理者第一步需要了解數據科學家們在企業中的工作。然後問,他們需要什麼技能?在哪些領域最容易發現這些技能?

簡而言之,數據科學家做的是在數據中「游戈」 。這是他們探索世界的首選方法。在數字領域中,他們能夠整合大量的無形數據,以供分析。他們識別豐富的數據源,與其他可能不完整的數據源連接,並整理分析結果。在競爭格局中,挑戰不斷變化,數據永遠不會停止,數據科學家幫助決策者從特定分析轉移到持續的數據分析。

數據科學家意識到他們面臨技術上的局限性,但是他們不允許這些技術限制他們尋找新的解決方案。當他們發現時,他們會運用他們所學到的知識,並提出其對新業務方向的影響。通常他們有創意地在視覺上顯示信息,並使他們發現的模式清晰和引人注目。他們向高管和產品經理提供關於數據對產品、流程和決策的影響的建議。

如何成為成功的數據科學家?

數據科學家是數據黑客、分析師、溝通者和值得信賴的顧問的混合體。這種組合是非常強大的,亦非常罕見。數據科學家最基本的通用技能是編寫代碼(Code-writing)的能力。在未來五年或許會有更多人在他們的名片上寫上「數據科學家」的稱號。長遠來說,數據科學家需要用所有利益相關者都理解的語言進行交流,並以講故事的特殊技能展示數據 ── 無論是言語上、視覺上抑或兩者並用。

數據科學家最主要特徵是強烈的好奇心 ── 渴望超越思考問題的表面,找到問題的核心,並將它們提煉成一套非常明確的可以測試的假設。這通常是任何領域最具創意的科學家的特徵。例如,研究欺詐問題的數據科學家意識到它類似於DNA測序問題,通過匯集這些不同的領域,他們便能夠制定一個大大減少欺詐損失的解決方案。

保持科學家的形象是很重要的,因為「數據」這個詞可能會很容易地將人才搜索到錯誤的路徑上。人們10至15年前的傳統背景在現今已很難歸類成「數據科學家」。量化分析師(Quantitative Analyst)可以很好地分析數據,但不能減少大量的非結構化數據並進入可以對其進行分析的形式。數據管理專家可能可能精於管理結構化數據,但不能將非結構化數據轉換為結構化數據,也不會實際分析數據。雖然沒有強大的社交技能的人,也可以在傳統的數據行業中茁壯成長;但數據科學家必須有這樣的技能,才能成功。

 

文字及圖片來源:HBR、互聯網

文字經本網站編輯

 

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