吴喜之：中国人民大学教授，为多本专著和统计学教科书的作者
我今天的主题是给学生、给年轻人讲的，因为我觉得这些是最根本的。即使你管理阶层再好，你找不到人也什么也没有，而对于每个人来说最重要的就是把自己的价值提高，而不是地位，这是两回事。数据科学家的年薪是多少，这都不是我们的目标，也不是成功的标志，这是一种价值的标志。怎么样才能有价值?我们要有能力，谁都想要你，不是因为你是他的亲戚或者学生，他想要你这才是价值，我们要的是价值，而不是所谓的成功。
什么是数据科学?
数据科学有很多很多定义，最基本的定义就是computer science，还有数学、统计、目标、知识，这是最基本的，再说多了就过分了。一般对于年轻人来说，现在不可能到那么细的程度，我们应该变成一个通才，哪个公司都愿意要我们。清华大学之所以现在变成这个样子，就是因为在1952年院系调整的时候，每一个专业就是一个生产线，弄的很细很细，没有一个更宽广的视野。大数据，所谓大就是这个样子。数学关键是逻辑而不是具体的方法，不是你怎么求多项式的根，而是它的基本逻辑，它的数学语言，这一点要懂。数学逻辑是各种学科当中最严格的逻辑，无论你学逻辑的，学物理的，学什么的，文科学逻辑的肯定是不如学物理的，学物理的逻辑肯定不如学数学的，所以你要跟学数学的辩论的话就很困难。文理分科造成没有逻辑的文章，没有逻辑的法官。
数据科学家是做什么的?
对那些高科技公司来说，数据科学家可以挖掘新的信息，帮助公司开源节流。每个公司都是要这样的，所以它需要的是人才，这是关键。我们说数据科学，当然科学也有艺术，这两个都有关系。科学意味着没有权威，不要迷信那些权威，中国人喜欢崇拜权威。任何科学研究的目的是基于数据，颠覆旧的理论，这样才能往前进，所以你必须要有科学精神。
诺贝尔物理奖没有一个是承认过去怎么样的，而是推翻过去的事情，这是科学，是颠覆性的。
什么样的人能成为数据科学家?
如果你擅长数学，有很清晰的逻辑思维能力，有技能组合，就可能当上数据科学家。投票显示，数据分析和数据挖掘是最大的求职法宝。数据科学火爆的原因是，尽管高科技公司都有自己的数据科学团队，但是那些非科技公司和很大的公司也需要做这些东西，他们需要能做这些东西的人。现在关键是人，关键是你们怎么样让自己成为被需要的人。
另外，你是不是做数据科学家的材料?相比专长于任何特定编程语言，泛型变成技巧更重要。最重要的素质就是能快速学习东西。在这个时代技术发展的突飞猛进，语言很快会过时，新的语言会迅速普及，所以学习东西快的人比单独领域的专家更有前途，你有这个潜力你能干什么事。我要看你这个人的潜力，而不是你知道什么。知识再多你也超不过一个硬盘吧?但是硬盘没有创造力。如果你每天花大量的时间编程，分析控制面板上的数据，获得相关知识和信息，如果你对这样的工作感兴趣你就适合干这行。现在我没事就处理编程数据，我看了这个以后觉得自己有点像。如果仅仅是想拿高工资，那可能觉得这样的日子就很苦了。实际上不光是这个工作，干任何工作，即使是坐牢你也要把它当成乐趣。我有一个朋友，他就被上级陷害之类的坐牢了，现在坐牢很容易。他后来就跟我说，他觉得这件事情很享受，就是你怎么看这个问题了。你要是发愁过一天也是一天，高高兴兴的过一天也是一天，所以你要考虑怎么活才合适。
真正适合干这一行的人，会在业余时间里编程序、分析数据，他的目的就是自娱自乐，而不是为了要拿着什么学位，拿到什么样的头衔，最终他自己把自己的价值就提高了。如果你爱的不是数据本身，而是它给你带来的高薪，那你很难跟上来的人来竞争了。要学会干一行爱一行，每个人都应该学会热爱数据，即使是为了自己的事业前途也应该这样想，为了自己的心理也应该这样想。
还需要什么呢?我刚说了，学习能力比知识更重要，欢迎挑战、乐于攀登。如果没有挑战了，没有古怪的数据，我觉得很无聊，有点挑战的我就很高兴，我相信很多人都这样，这样活着才有意义，像猪一样的活着没有意义。你像富二代开着宝马到处飙车，他是找不到活着的意义啊，穿名牌什么的，是让别人觉得你有点价值，实际上别人一看你更没有价值了。马克思的座右铭“怀疑一切”，在怀疑中成长，我们国家从来不倡导这个，为什么咱们不宣传这个?不要给自己贴标签，就是我学什么方向的，别的不搞，岁数大了，学不会了，很多人都有这样的借口，这实际上是借口，我现在每天都在网上学东西，所以我现在教的东西总是新的，我的书一版再版，我现在大概写了有30本书了，为什么再版，因为我发现原来的有错或者不全面，我一定要把事情说的更透彻一点，说的更好一点。