本文独家探讨了IT行业发展最快、业内讨论最多的角色之一–数据科学家。根据CNN报道，数据科学家是2012年度最佳的新工作之一，《哈佛商业评论》的评论文章甚至称其为21世纪“最性感”的工作。数据科学家的工作是使用数据分析作为交易工具，在浩如烟海的数据容量中发掘有意义的关联数据，并将其转化为有利可图的商业洞察力。
(图片来源：《数据科学家》科技中国)
经过为期数月的高失业率和仍然摇摆不定的经济态势之后，从就业市场上得到的任何好消息都能迅速获得关注，但即便是这样，对于大家都关注着一个突然非常“in”的工作职务：数据科学家这样的事情，似乎没能完全解释得清。
根据CNN报道，数据科学家是2012年度最佳的新工作之一，《哈佛商业评论》的评论文章甚至称其为21世纪“最性感”的工作。
数据科学家的巨大诱惑力直接根源于市场对大数据与分析的强烈兴趣。数据科学家的工作是使用数据分析作为交易工具，在浩如烟海的数据容量中发掘有意义的关联数据，并将其转化为有利可图的商业洞察力。
此外，那些适应多维度工作岗位，糅合计算机科学，掌握先进的定量概念、业务领域知识和沟通技巧的人常常是鹤立鸡群、凤毛麟角。随着数据科学家的供不应求，数据工作者的收入达到了6位数字，人力资源公司Modis高级副总裁Matthew Ripaldi表示。
招聘人员同样表示数据科学家岗位飞速增长，即便工作职位的数量并不那么惊人。“当我们两年前开始寻找符合该职位要求的人时，仅仅只有8个工作岗位，但现在工作岗位有42个。”Tom Silver表示，他在工作搜索网站Dice.com担任北美地区高级副总裁。“83000个工作岗位中的42个，实在是不算庞大，但我决不会怀疑这个岗位在未来的快速发展”。
众人瞩目之外，有任何数据和计算机工作背景的人自然会心生怀疑，谁会成为数据科学家，我能不能成为数据科学家?笔者在此试着解答一些最基本的问题。
数据科学家是什么?
这个看似简单的问题的答案，取决于你问的对象。网址缩短服务Bit.ly公司首席科学家Hilary Manson对数据科学家的定义获得了广泛接受与认可： 数据科学家指能获取、清洗、探索、建模与解释数据的人。
位于新墨西哥州圣达菲的咨询机构Hired Brains公司首席执行官兼首席分析师 Neil Raden则更为深入，他将数据科学家分成两种类型。
第一种类型–他们是真正的科学家，研究创造算法和方法，发表论文，并积极参与这些规则的沟通。这些单个的人物常见于以算法和方法为核心的研究机构和学术机构(想想谷歌、亚马逊和华尔街)，Raden表示。
第二种类型–这个类型的人群更接近于我们今天提到的雇佣市场上的人–他们不是科学家而是数据从业者，Raden补充道。他们都是统计学与数学建模及开发领域的专家，掌握并采用定量分析方法，设计、测试和部署模型。
预测分析服务提供商Opera解决方案研发中心全球负责人Jacob Spoelstra，也把在Opera工作的人大致归类为数据科学家，以及由他本人与同事负责的其他工作。
Opera公司的“数据科学家”–与Raden分类的第一种类型人群十分符合–在机器学习(能力)的水平上工作，开发统计模型和模式识别算法，从海量数据流中发现和提取智能预测。他们将分析发现转化为直接行动，通过减少财务欺诈或检测高风险抵押贷款等类似措施，帮助提升业务。Spoelstra估计，类似谷歌这样的公司雇佣了数百位这种类型的数据科学家，而Opera公司近700位雇员中，有三分之一是机器学习(能力)领域的专家。
同时，天才分析(Talent Analytics)公司CEO Greta Roberts坚信当前对数据科学家工作的理解实际上包含四大功能角色。一项针对数据科学家的调查询问了他们如何分配11项分析功能的时间，出现了四个集群：数据准备人员(他们花费绝大部分时间，进行数据的采集、制备和分析);程序员(他们创建程序并做相应的一些分析);管理人员(他们专注于数据管理、管控、展示、诠释与设计);最后一种为通才(什么都干，什么都只会一点点)。
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