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网上科普有关“数据科学家 Data Scientist发展是什么？ ”话题很是火热 ，小编也是针对数据科学家 Data Scientist发展是什么？寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题 ，希望能够帮助到您。
感觉Data Scientist （DS）的职业发展方向和两个因素关系最大 ，一个是出身（或者说本科研究生PHD领域），一个是职业生涯过程中遇到的机遇 。
首先说出身 ，对于绝大多数人 ，如果毕业后选择职业方向，有三类人会成为或者说可以成为DS：
领域和DS自然相关的 ，比如CS ，Stats，Machine Learning ，偏CS、Computtional的Informatics等等；
领域和DS非自然相关的 ，但是学业背景非常专，而且这些领域往往依靠数据和编程的情况比较多，比如Computational Bio ，Neuro Science ，Mechanical Engineer；
领域可以transferable到DS上，尤其是从business/social impact的层面 ，比如Political Science ，Global Health等等 。
2和3最大的区别是编程和数据往往贯穿于2的日常工作学习，而3是往往已经知道事情的发展方向 ，有倾向地去找数据支持自己的观点。1和其他两点最大的不同是 ，专业细分度差，只学习方法 ，具体到事实场景再具体学习context 。
之所以我先谈出身而不说发展方向是因为出身基本决定了方向 ，而且这个决定是主动的，也是被动的（市场和行业需要） 。
对于1 ，绝大多数都会去tech或者fintech（有些fintech可能会更加倾向于某些专业 ，像物理和数学），原因是：
他们没有被special trained，这也是tech和fintech喜欢的一点；
去其他领域只能当support部门 ，接触前沿的机会相对少 ，职业发展很容易面临瓶颈。
对于2，绝大多数反而不会去tech或者fin tech ，而最终会去他们自己领域的公司：
因为被special trained ，如果只是去tech当一个普通的DS，自己这么多年学的东西就浪费了；
从技术环节上讲 ，和学ML 、Stats和CS的竞争tech同等级的职位还是比较劣势的；
很多巨头公司现在都有很specialize的下放研究机构 ，比如Google（或者叫Alphabet更贴切）的Verily，也有不少更适合他们的机会；
最重要的是 ，这些高度专业的公司 ，基本不会招纯技术背景的去做核心的职位 （比如药厂里面的研发部门） 。
对于3，还有1和2中对business层面更感兴趣的人 ，绝大多数会去tech ，vendor/service company，big4或者consulting，总之选择的职位更加偏向analytics或者BI：
tech领域的包容性比较强 ，有些DS职位其实对技术并不是有非常高的要求；
现在很多consulting和big4为了顺应big data的趋势 ，有很多DS的职位；
这些职位往往需要理解力和沟通力强的人，技术并不是必须要求 ，反而懂点技术并且沟通能力强的人才是最需要的（当然也有一些因为client的原因 ，必须要求PHD的职位）；
并不是说做偏business而不是tech的人就low掉了 。实际上过10年后，走管理路线的人 ，很多都是从这个track出来的（管2个人的小manager/director并不能完全算是管理路线 ，管理路线是指VP and above,比如EVP和CEO）。
1 、统计学家位于整个数据处理过程的最前沿，运用统计理论解决许多与众多行业有关的实际问题 。他们能够独立决定哪些查找和收集数据的方法是可行的 。
2、软件工程师是数据分析过程中的重要组成部分 ，负责构建系统和应用程序。软件工程师的工作涉及开发测试以及审查系统和应用 。他们负责创建最终会产生数据的产品 。软件工程是本文提到的四种角色中最老的一种 ，在数据繁荣发展之前他们就已成为重要的一部分。
3 、数据工程师致力于开发 、构建、测试和维护体系结构，比如大型处理系统或数据库。数据工程师和数据科学家经常混淆的主要区别在于 ，数据科学家主要负责清洗 、组织和查找大数据 。
4 、数据科学家将获得已经由数据工程师处理过的数据 。数据已经过清洗和处理 ，数据科学家可以用这些数据进行分析，以及预测建模。为了构建这些模型，数据科学家需要进行广泛的研究 ，并从外部和内部数据源积累大量数据 ，以满足所有业务需求 。
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文章不错《必学教你安装“小南四川长牌辅助(确实真的有挂)》内容很有帮助