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高德代理:如何成为一个没有博士学位的数据科学家。

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数据科学是一个提供多种职业发展机会的领域,Glassdoor.com在最近几年将其列为第一职业。物联网将在卡车运输中创建更高效​​的物流,并在高德娱乐注册供应链中创建更有效的流程。
 
东北大学在其网站上列出了一套全面的与数据科学相关的潜在工作,包括商业智能开发人员、数据/应用程序/基础设施架构师、机器学习科学家/工程师,当然,还有传统的数据科学家角色。
 
我的同事Alison DeNisco Rayome去年报道了数据科学,并提供了与该主题相关的大量细节。2020年将是高德平台物联网的关键时期,更多的高德平台注册用例和广泛的部署填补了货架和生命。我最近与数据科学教育组织DataCamp的联合创始人马丁·特乌维森(Martijn Theuwissen)进行了交谈,以进一步了解这个概念。
 
Scott Matteson:成为一名数据科学家需要什么技能?
 
Martijn Theuwissen:有一种普遍的误解,认为要成为一名数据科学家,就需要了解统计学、线性代数、微积分、编程、数据库、机器学习,我可以继续说下去。有些人甚至说需要博士学位。这与事实相去甚远。
 
事实上,任何人都可以成为数据科学家。您所需要的只是一个具有可度量目标的学习计划,以及对流行的数据科学语言(如SQL、Python和R)的基本理解。
 
但是让我们退一步来看看数据科学到底是什么。数据科学通常可以分为描述性分析、预测性分析和规范性分析。
 
描述性分析本质上是描述您的公司已经拥有的数据,这些数据以报告、仪表板或其他方式共享数据可视化和汇总统计信息。
 
预测分析是预测和机器学习的领域:例如,根据邮件内容、客户是否会流失、与公司的交互、肿瘤是良性还是恶性、诊断成像等,对邮件是否为垃圾邮件进行分类。
 
说明性分析,或称决策科学,通过将其与数据世界联系起来,为决策制定带来了严谨性。诚然,机器学习很吸引人,但如今数据科学在大多数垂直领域创造的价值中,最大的份额实际上是描述性分析,它为相关的内部利益相关者提供相关的汇总统计、可视化和指示板。
 
任何人都可以做到!我见过市场营销、商业和产品团队中的数据科学家需要重新定义他们自己的角色,因为他们的“非技术”团队成员已经学会了一些Python或R中的SQL和数据可视化,以完成以前无法想象的工作并创造价值。这些只是我们想要帮助全世界建立数据流畅性的一些技能。
 
Scott Matteson:你能在你的组织内部找到有用的技能吗?企业是否应该转向教育和培训?
 
高德娱乐这种关系确实是Telstra与Cradlepoint合作建立并向市场交付的5G商业解决方案的地方,该解决方案显然包括高德娱乐拥有的强大网络,这是一个6级以下的网络,最初将用于5G,但随后依靠Cradlepoint提供5G边缘解决方案。马丁·特维斯森:是的。每个公司都有数据科学家。例如,建立一个导师计划,结合一个持续的学习课程可以极大地提高整个组织的数据流畅性。
 
这不再是一种选择——而是一种势在必行的选择。数据是商业之王。数据科学是一种您可以使用数据进行业务决策的方法。没有基本的数据科学技能,员工无法做出这些重要的决定。
 
随着您的团队越来越熟悉数据的语言,他们也会越来越熟悉将数据用于重要的业务决策。很明显,有些团队成员比其他人更喜欢使用数据技能。鼓励专业人士指导他人。即使在数据科学是我们的业务的DataCamp,有些人也不会持续地处理数据。当他们在一个复杂的问题上需要帮助时,他们会与那些需要帮助的人合作。
 
这一切都是关于共享工具、技能和责任——它们可以极大地改善员工之间的沟通和理解,最终改善工作场所的文化。
 
Scott Matteson:员工可以接受数据科学方面的培训吗?
 
卡坦Theuwissen:当然。但首先,企业需要意识到,如今的数据科学并不专属于数据科学家。事实上,公司的许多工作都需要一定程度的数据科学知识——金融、营销、运营和人力资源,这只是其中的一部分。这既是一种技能挑战,也是一种文化挑战。
 
其次,企业需要实施符合员工生活方式的技能提升计划。像DataCamp这样提供随需应变和交互式学习选项的解决方案是专门为忙碌的人构建的。这反映了许多行业正在进行的技能提升和再杀技能的根本转变。我们看到L&D的职能正在发生转变,从亲自制作培训材料转向利用在线资源为员工策划个性化内容。
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