本章詳細探討如何稱為一名數據科學家，介紹了目前美國已有的大學學位，證書培訓課程和由數據科學中心提供的在線實習培訓。
此外，還討論不同類型的數據科學的職業之路，包括企業家，諮詢顧問，個人從業者和領導者，並提供一些數據科學創業公司的設想。
一，數據科學家的主要特徵
- 數據科學家的職能：數據科學家不是統計學家，不是計算科學家，不是軟件工程師，也不是業務分析師。數據科學家需要新的統計知識，特別是數據驅動，模型無關，穩定可靠的技術。通常處理現代大規模快速變化的非結構化數據，此外還要將非結構化數據進行結構化處理和精通分類學，NLP和標籤管理系統。
- 數據科學家需要善於溝通，能夠理解，很多時候還需要猜測，客戶，老闆，管理層試圖解決的問題。尤其重要的的是能把高層次的語言轉換成簡單，高效，可擴展，可複製，健壯，靈活，平臺獨立的解決方案。
- 總結起來是：數據科學=一些計算機科學+一些統計科學+一些業務管理+一些軟件工程+專業領域知識+新的統計科學。
- 數據科學家可分為縱向和橫向兩種： ·縱向數據科學家在某細分領域有深厚的技術知識，但是他們技能域較窄，如預測建模師，數據庫專家。·橫向數據科學家則是各領域都有一定了解的混合體，有遠見也有博學的專業知識。
- 數據科學家要參與數據庫設計和數據收集過程，識別對價值發現最有用的指標和外部數據，包括辨別大數據集中的隱藏的信號和海量噪音。
- 數據科學家還要精通健壯的交叉驗證，置信區間和方差縮減技術，從而提高精確度或至少能衡量和量化不確定性。
- 數據科學家常會用三種分析學方法：描述性分析，預測性分析，規範性分析。
二，數據科學家的類型：
- 偽數據科學家：具有狹窄專業知識的職業人士。
- 自學成才的數據科學家：沒有接受過正規的數據科學方面的教育培訓，但是具有成為合格的數據科學家所有知識與技能。
- 業餘數據科學家
- 極限數據科學家：不借任何數據模型的情況下，開發出強大的，穩定的預測解決方案。
三，數據科學家人群特徵：
- 根據數據科學網站流量，美國人居首位，印度訪客的訪問量第二，但是一二名之間差距大。
- 從學歷看，主要是高學歷，富裕男性為主，主要是亞裔。
四，數據科學方面的培訓資訊：
大學課程：美國的一些大學開設了數據科學課程項目。
- ·華盛頓大學：http://www.pce.uw.edu/certificates/data-science.html
- ·西北大學：http://www.scs.northwestern.edu/info/predictive-analytics.html
- ·加州大學伯努利分校：http://requestinfo.datascience.berkeley.edu/index.html
- ·紐約城市大學:http://sps.cuny.edu/programs/ms_dataanalytics
- ·紐約大學:http://datascience.nyu.edu/
- ·哥倫比亞大學:http://idse.columbia.edu/
- ·斯坦福大學
- ·北卡羅來納州立大學：http://analytics.ncsu.edu/?page_id=1799
公司和協會培訓項目：
- ·INFORMS
- ·數字分析協會
- ·TDWI
- ·美國統計協會
- ·數據科學中心
- ·國際分析協會
- ·Statistics.com
免費培訓項目：
- ·Coursera.com
- ·數據科學中心：https://www.datasciencecentral.com
五，數據科學家的職業道路：
獨立顧問：找到客戶(LinkedIN,;Quora.com;BigDataNews.com)->薪酬調查->樣本提案->CRM工具跟蹤潛在客戶並記錄互動
創業者：以下提供一些數據科學家的創業點子，供大家參考
- ·瀏覽器裡的R：允許用戶在瀏覽器輸入R命令
- ·一種新型的武器級的安全電子郵件：提供不能被破譯的加密郵件
- ·求文本的平均值
- ·用生物特徵代替秘密輸入：人臉識別，瞳孔識別等
- ·進行民意檢測和實時現實投票結果的web應用
- ·針對大量郵件的收件箱投遞和管理系統
- ·醫療程序的定價優化
- ·通過電子郵件發送的支票
- ·用於物物交換的匿名數字貨幣
- ·騙局檢測應用：在騙局傳播前就能檢測出來
- ·遊樂園手機應用程序：優化排隊，購票，選合適的路線和價格等
- ·實時優化酒店房間價格程序：依據季節，人流高峰，競爭對手價格，庫存等因素
- ·預測稅務審計風險的web應用
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