你想成为一名数据科学家
大数据分析是帮助行业组织管理连接资产和数据的大量信息的驱动力传感器今天。随着关键基础设施和制造组织完全数字化运营，资产管理技术将确保它们在客户和投资者要求的高水平上运行。
尽管技术在快速发展，但人类仍然是数据循环中的关键组成部分。在最终报告和仪表板背后，是一位数据科学家，他通过计算如何改善资产绩效和降低风险，得出战略见解。因此，这个职业在全国范围内的高需求量就不足为奇了。
事实上，数据科学家目前在美国的顶级工作中排名第一，工作满意度为4.4Glassdoor网站根据。
那么是什么使这个角色如此重要呢?在不断变化的工业市场中，从数据中发现效率并实现成本节约有助于企业保持竞争力，提高利润。Gartner估计数据质量很差可以成本公司平均每年1350万美元。
作为数据科学家成为最追求员工无论在哪个行业，有抱负的数据专业人士都必须了解有助于他们职业发展的具体考虑因素。在开始这一职业之前——或者在角色转换过程中——为了取得成功，未来的数据科学家应该考虑以下几点。
数学才是最重要的
数学课上你认真听讲了吗?那些擅长数学和统计的人是优秀的数据科学家候选人。添加软技能比如分析思维、沟通和趋势发现，这样你就有理由对数据科学家有很高的需求了。c级主管积极寻找既能理解数据集又能清楚沟通结果的候选人。
但传统上，许多学校的课程并没有强调统计和分析如此复杂数据所需的定量技能。由于对STEM教育的大力关注——现在早在学前阶段就开始了——这些技能在更早的阶段就被教授，为那些因技术而成为可能的巨大就业市场做准备。
除了数学技能，数据科学家必须能够创造性地思考，并围绕数据开发上下文，以便讲述一个故事。数据科学家不仅应该在数字方面有天赋，他们也必须善于解决问题。能够定性现象并以有意义的方式量化它是一个挑战;然而，从商业思维角度看数据集和发展战略洞察力的能力，正是数据科学家对公司如此有价值的东西。
物联网需求激增
从智能家居设备例如，当探测到物体移动时，头顶的灯就会打开自动驾驶汽车物联网就在我们身边。虽然有些人可能会说，联网设备的大规模增长让我们的生活变得更容易了，但它也产生了大量的“混乱”数据，即质量较低或杂乱无章的数据。
以可穿戴健身设备为例:你已经完成了跑步，并且有了清晰的跑步距离感。但还有许多其他因素在起作用，如小径的类型、天气状况、年龄和体重。这些类型的元素有助于提高数据质量，使你的锻炼更完整。
为了将其应用到企业级项目中，数据科学团队承担了一项挑战，即从不同来源、不同分类的不同质量的数据中识别和开发出有价值的输出。业务领导者通常希望看到高层次的洞察以准确、清晰的方式呈现。为了看到完整的数字，用户并不总是理解查看数据测量的统计确定性的重要性。
作为一名数据科学家，在评估数据质量和性能基准时，您需要考虑统计的有效性。数据科学团队将从海量数据中挖掘数据，以创建和衡量跟踪改进工作和确定趋势或增长机会的基准。
将数据科学应用于领域
数据是一个重要的元素，公司可以利用它来得出关于如何提高资产绩效和降低风险的战略见解。例如，利用数据来确定效率，可以帮助能源公司实现成本节约，从而使许多企业得以生存。
许多组织已经确定了对数据科学团队的需求，尽管很少有组织能够填补这些类型的角色。但这一角色至关重要;事实上，这正是使火车更有效率或帮助矿业公司尽量减少意外和危险的失败。
在一个越来越复杂的世界里，问题不再仅仅是你知道什么，而是你能用你知道的东西做什么。现在比以往任何时候都更重要的是，对该领域的人来说，具备能够评估和解决可能对世界产生巨大影响的问题的技能是至关重要的。
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