为什么要从事数据科学事业

数据科学或涉及对数据进行探索、分析、建模和生成有意义信息的流是各个行业的流行语。组织越来越认识到他们正坐在数据宝库中。分析这些数据并产生投资回报率（ROI）的即时性显而易见。

但是这些组织需要有才能的数据科学家，数据工程师和人工智能工程师才能将这种潜力转化为真正的机会。另一方面，数据科学家可以通过在具有基础设施的大型公司中工作来学习很多知识并利用他们的技能，这些基础设施可以构建将数据转化为现实成功的人工智能工厂。

 技能资源短缺

麦肯锡全球研究所的一项研究显示，到2018年，美国将面临约190,000名数据科学家以及150万名经理和分析师的短缺，他们无法理解并使用大数据做出决策。在印度，技术和工具的需求尤其迫切现在存在，但不熟练的用户。Fractal Analytics公司联合创始人兼首席执行官Srikanth Velamakanni说：“人才短缺有两种类型：可以执行分析的数据科学家和可以理解和使用数据的分析顾问。”这些职位，尤其是数据科学家的人才供应非常稀缺，需求巨大。

 利用数据的力量

对数据科学家的需求不断增长的驱动因素之一是从物理世界收集数据的能力不断增强。我们可以在数字化从未渗透过的广泛领域中看到这一点。

随着5G网络的出现和扩展，可以在工厂车间提供强大的连接性，连接和数字化工业环境的趋势将日益增长。5G还有助于将信息带回运营商和支持工程师。他们现在只能从工作PC上访问的数据可以轻松地流到车间。

人们可以在许多部门看到类似的趋势。例如，在从个人装备到医院设备的医疗保健中，连通性和数据收集功能比以往任何时候都要强大，这为数据科学的应用创造了前所未有的机会。

 令人印象深刻的薪级表

数据科学家的工作是目前该行业收入最高的工作之一。根据Glass Door，数据科学家或分析师的全国平均薪水超过62,000美元。

 角色扮演

“数据科学工作”是一个过分的术语，从广义上讲，还有许多其他子角色。对数据科学家，数据架构师，数据分析师，业务分析师，BI工程师，数据库管理员，数据和分析经理等角色的需求很高。

 数据科学

正如一位经验丰富的数据科学家所说的那样，在大学中进行学术和研究工作与在现实世界中进行研究的教育机构之间存在很大差异。

通常，正在针对已清洗和预处理以用于教育和研究目的的数据集训练和测试机器学习模型。其输入是精度和准确性指标的数据和输出。这些生态系统的重点是学习和突破科学的极限。机器学习的学术研究为人们每天使用的许多应用程序奠定了基础。

但是，当涉及到现实世界中的应用程序（人们将在日常生活中使用的工具）时，就会遇到不同的挑战。数据可能稀缺，难以收集，零散或不存在。数据科学家需要熟练的数据库工程师的帮助来创建合并的数据存储，以训练和测试机器学习模型。