2012-数据科学家-@秋叶语录

数据科学家研究由于数字化数据，频带宽度和数据处理能力的激增，结合分析 数据的新工具--激发了人们对数据科学的巨大兴趣。各种规模 的机构都青睐有能力将数据价值的转化为通向商业利益的预见 性见识的人才。那些数据是指由手机探测器、社会媒体，监督 者，医学成像，智能网络等产生。除了机会越来越多，数据科 学的需求也超过了人才的供应，而且未来五年都会是这样。

哪些人是数据学科的从业者？ 他们需要什么技能？ 为什么他们如此不同？

未来5 未来5年，对数据科学家的需求： 对数据科学家的需求：

非常不需要

1% 5%%,非常需要 31%,非常需要

不是很需要

需要

31%%,有些需要 32%,有些需要

只有12%的部分将商业情报人员作为新数据科学家的最佳来源 只有12%的部分将商业情报人员作为新数据科学家的最佳来源 12%

数据科学家人才的最佳来源

34%学计算机科学的学生

27%非计算机科学的 专业人员

24%非计算机科学的 其它领域学生商业情报 专业人士 其它

12%

2%

缺少培训和资源是组织机构里数据科学家的最大障碍

在我们组织里数据科学的最大障碍是： 在我们组织里数据科学的最大障碍是：

32%32%14%10% 9% 3% 32%32%14%10%雇员得不到 恰当的技能 和培训 缺少资源和 预算 错误的组织 结构 缺少必要的 工具和技术 不足的行政 支持 其它

数据科学家比商业情报人员可能有更高的学位

40% 37% 40% 37% 32% 32% 25% 25% 5% 4% 5%职业技术 学校

31% 31% 12% 1% 9%硕士学位 博士学位

14% 14%学院 大学毕业

高中

商业情报人才

数据科学家

商业情报人员不可避免地在大学里学习商业 数据科学家有多种背景， 数据科学家有多种背景，特别是高难度学科

13% 24% 13% 24%计算机科学

6% 17% 17%工程学

5% 11% 11%自然科学

37% 37%5% 6% 5 %

10% 10%商学

7% 8%数学

11% 11% 7%人文科学

4% 6%信息管理系统

1% 5%统计学

10% 10% 8%社会科学 其它

商业情报人才

数据科学家

数据科学家相信新技术将创造更多数据科学家的需求

数据科学家通过利用 自动化处理数据 分析工作， 分析工作，降低了 对数据科学家的需求

17% 17%

83% 83%

数据科学家因为 开发数据潜在价值， 开发数据潜在价值， 增加了对数据 科学家的需求

数据科学家的特征

在处理不完整的数据时 我感到很舒适 我的数据文件通常 是非常散乱的 我研究数据看看 它能告诉我什么

我要完整的数据 我的数据文件夹通常很干净 我汇报数据说了什么 即使我的资料组很大 也很容易管理 我的发现测量了过去的表现

大 数据 科学家

我的资料组非常大 管理好它是项挑战 我的发现驱动 生产和运作做决定

正常的 数据

科学家

10%大数据 科学家

65% 中等

25% 正常数据科学家

数据科学家更可能投入到数据围绕的生活圈

DS

BI

33%

20%

29%

10%

40%

27%

30%

15%

获得新数据

语法分析数据

筛选并组织数据

挖掘数据模式

29% 14%用高级算法 解决分析问题

38%

19%

34%

17%

37%

20%

40%

29%

视觉化 地描述数据

用数据讲故事

动态地 与数据交互

基于数据 做商业决策

数据科学家跟谁一起工作？ 数据科学家跟谁一起工作？

数据 学科 团队

38%数据科学家

35%项目管理

33%行政管理

36%程序员

32%统计学家

23%图表设计

2 EMC