原文：
www.kdnuggets.com/2022/05/definitive-guide-switching-career-data-science.html
照片由Saulo Mohana拍摄，Unsplash提供
你知道每秒钟地球上的每个人都会生成1.7 兆字节的数据吗？
这些巨量的数据需要由专家处理。数据科学专业人员知道如何分析和解读数据，以提取洞察力来帮助企业成长。
因此，这个行业的工作前景预计会比其他职业增长得更快。美国只有约11400 名数据科学家，但对他们技能的需求正在增加。
数据科学是一个广阔的领域，虽然还很新，但已经显示出令人惊叹的成果。Dice 报告显示数据科学和工程专家的就业机会增加了50%。
物流、医疗保健、金融、保险、房地产和交通运输行业的企业都在使用数据科学，使其成为增长的关键部分。进行数据分析需要一个专家团队、软件和工具。
你不必成为数据科学家也能利用这个快速增长的行业的潜力。存在数百个就业机会和专注于大数据的途径。
成为数据科学家有很多理由。主要好处包括：
数据科学在全球达到了前所未有的高度。LinkedIn 和其他招聘平台的数据科学家职位需求不断增加。吸引人的部分在于市场上数据科学家的数量有限。
需求增加意味着工资上涨。公司知道数据科学家的数量有限，因此他们希望尽快获得最佳人才。随时都有许多职位空缺和实习机会。
数据科学是世界上薪酬最高的工作之一。美国数据科学家的平均薪资为每年 123,511 美元。也不可否认的是，初级数据科学家的薪资待遇也很优厚，我们可以推测那些有经验且在管理职位上的人薪水会非常高。经理甚至可以赚得更多，并享有吸引人的福利。
大数据科学项目有巨大的财政合同。了解哪些公司支付给数据科学家的薪酬最高。
数据科学家可以在现场、远程或以混合方式工作。工作量相对较小，由于工作的性质，几乎不需要加班。数据科学家通常在笔记本电脑上使用软件和工具，因此可以在任何地方完成任务。
许多公司也聘用远程工作人员。即使有现场要求，通常也是 9 到 5 的工作，周末休息。
数据科学提供了大量的知识和技能。我们已经提到，该行业正在迅速增长并有巨大的需求。几乎所有主要行业都在采用数据科学，填补数据科学家职位的需求不会很快停止。
数据科学为你提供宝贵的商业知识和许多在职业生活中必需的技能。即使你计划以后开创自己的事业，你在大数据方面的专业知识无疑会派上用场。
此外，销售人员也可以从数据科学专业知识中受益，以提高他们的销售管道效率并跟踪消费者行为。
除了数据科学家所享受的所有奢华之外，如果你计划将职业转向数据科学，你应该了解一些缺点和劣势。
专业人士对数据科学的性质存在争论，它没有确切的定义。一些人认为它是重新定义的统计学，而其他人认为它是科学的一个重要支柱。
数据科学是一个新领域，因此许多解释和推理还未出现。该行业提供了数据科学家的角色，但不同的行业可能有不同的任务并要求不同的结果。
数据科学结合了数学、统计学、概率和计算机研究。这些都是困难的学科，而且在基于这些学科建立职业时，更具挑战性。掌握所有上述领域存在许多差距——没有人能同时在所有领域都有专长。
人们可以来自不同的背景。一个在计算机研究方面有专长的人可能在统计学方面能力不足。因此，数据科学是一个不断变化的动态研究领域，人们必须不断学习和随着行业发展而演变。
即使一个人对计算机科学和统计学有深入了解，他们仍有可能在没有广泛培训的情况下无法解决数据科学问题。
例如，即使你有 IT 和统计学的背景，你也需要学一点编程。这是因为数据科学家通常需要用 SQL、R 和其他编程语言编写算法。
此外，他们必须进行实验，以确保数据质量最高。之后，他们清理数据集，只有在此之后，他们才能组织和 结构化数据 以进行分析。
这是一项繁重的工作，而且一切都很新颖。因此，只有当你是一个自我驱动的人，并且欣赏数据所能提供的所有机会时，你才能在这个行业中立足。
企业采取极端措施保护其数据，因为永无止境的网络攻击和泄露威胁可能危及数据。未能妥善保护其系统可能导致重大损失。
数据科学家在调查发生时是最初的嫌疑人，因为他们与数据进行互动和保护数据。
数据科学家的工作是仔细研究数据，并做出尽可能准确的预测以促进公司。然而，数据往往是任意的，因此结果有时可能无法满足预期。
成为数据科学家需要许多技能，包括：
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机器学习
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数据分析
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深度学习
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数学
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编程
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多任务处理
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分析分析
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问题解决
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数据操作
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快速反应
我们希望这篇文章能为你提供足够的知识，帮助你决定是否应该辞掉当前工作，成为一名数据科学家。
随着时间的推移，数据科学 不断演变。尽管挑战复杂，但成为数据科学家的好处巨大。一位高技能的科学家甚至可能消除数据分析今天面临的挑战！
Nahla Davies 是一名软件开发人员和技术作家。在全职从事技术写作之前，她曾管理过许多有趣的工作——其中包括在一家排名 Inc. 5,000 的体验品牌公司担任首席程序员，该公司的客户包括三星、时代华纳、Netflix 和索尼。