數(shù)據(jù)科學(xué)家則需要了解Python語(yǔ)言、R語(yǔ)言或兩者兼具，并且能夠獲取數(shù)據(jù)（例如使用SQL或Spark）、整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型并將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察提供給利益相關(guān)者。他們需要在統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法（包括深度學(xué)習(xí)）方面有扎實(shí)的基礎(chǔ)。在某些公司中，數(shù)據(jù)科學(xué)家也會(huì)參與機(jī)器學(xué)習(xí)模型的部署。

盡管現(xiàn)在很多企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師職位的劃分還不是那么明確，但是未來(lái)更加精細(xì)化的分工是大勢(shì)所趨。當(dāng)然這并不會(huì)一蹴而就，新職位不是憑空而來(lái)，需要一個(gè)漸進(jìn)的過(guò)程和角色轉(zhuǎn)化，國(guó)內(nèi)某頭部互聯(lián)網(wǎng)公司兩年前正式組建了數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，而團(tuán)隊(duì)成員以前散落在集團(tuán)各業(yè)務(wù)部門，其中有數(shù)據(jù)分析師也有大數(shù)據(jù)專家，而數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)成立以來(lái)，讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)，更加高效。

國(guó)內(nèi)另一家頭部直播平臺(tái)正在招聘數(shù)據(jù)科學(xué)家職位，從招聘信息描述來(lái)看，數(shù)據(jù)科學(xué)家屬于其數(shù)據(jù)分析部，其工作職責(zé)包括分析和挖掘海量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)用戶行為模式與規(guī)律，優(yōu)化用戶體驗(yàn)，提升社區(qū)粘性，通過(guò)數(shù)據(jù)分析和經(jīng)濟(jì)運(yùn)籌模型優(yōu)化，為公司不同的運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)制定目標(biāo)和策略，關(guān)注落地結(jié)果等。而職業(yè)技能要求需要熟練使用SQL、Python或R語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、可視化呈現(xiàn)，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)和概率論基礎(chǔ)，擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析，了解常見(jiàn)規(guī)統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型及使用等，其需求與Maria Khalusova所說(shuō)基本一致。

有分析稱近來(lái)對(duì)AI、機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）、非ML預(yù)測(cè)分析和“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用，使得數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求有了顯著的增長(zhǎng)。不過(guò)從這一點(diǎn)來(lái)看數(shù)據(jù)科學(xué)是不是21世紀(jì)最性感的職業(yè)還為時(shí)尚早，公民數(shù)據(jù)科學(xué)家的到來(lái)讓不少人為此打上了大大的問(wèn)號(hào)。

全民數(shù)據(jù)科學(xué)家時(shí)代到來(lái)？

早在2013年就有專家指出對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的“炒作”該結(jié)束了，他們認(rèn)為大數(shù)據(jù)走入了一個(gè)新的階段。企業(yè)用戶利用直覺(jué)和互動(dòng)的UI來(lái)從大數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值，從而避免依賴于數(shù)據(jù)科學(xué)家，應(yīng)該讓大數(shù)據(jù)變得更加民主。

市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇，外部環(huán)境和技術(shù)飛速變化，需要業(yè)務(wù)和技術(shù)更高效聯(lián)動(dòng)更及時(shí)有效了解用戶需求，明確企業(yè)自身現(xiàn)狀，為企業(yè)決策提供幫助。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷走向成熟，技術(shù)應(yīng)用的門檻也不斷降低，復(fù)雜的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)可能仍限于數(shù)據(jù)科學(xué)家，一些可視化分析工具和敏捷的大數(shù)據(jù)工具可以讓業(yè)務(wù)人員能夠輕松上手，大數(shù)據(jù)民主化也催生出了公民數(shù)據(jù)科學(xué)家這個(gè)概念。

根據(jù)Gartner 的定義，公民數(shù)據(jù)科學(xué)家（Citizen Data Scientist ）“能夠創(chuàng)建或生成采用高級(jí)診斷分析或預(yù)測(cè)和規(guī)范功能的模型，但本職工作并不屬于統(tǒng)計(jì)和分析領(lǐng)域”，近兩年關(guān)于公民數(shù)據(jù)科學(xué)家概念也異常火爆。

有人指出公民數(shù)據(jù)科學(xué)家發(fā)展預(yù)示著全民數(shù)據(jù)科學(xué)家時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)科學(xué)家可能會(huì)退出舞臺(tái)，也有人認(rèn)為數(shù)字化智能時(shí)代，數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)和數(shù)據(jù)價(jià)值的重要性日益凸顯，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析人員需求不斷擴(kuò)大，而人才缺口較大，公民數(shù)據(jù)科學(xué)家是暫時(shí)填補(bǔ)供需之間不平衡的一個(gè)方案，數(shù)據(jù)科學(xué)家仍然是最亮的星。

可以看到近兩年技術(shù)民主化成了熱點(diǎn)，不只是公民數(shù)據(jù)科學(xué)家，還有公民開(kāi)發(fā)者，在Gartner的定義中公民開(kāi)發(fā)者是指在傳統(tǒng)IT渠道之外的創(chuàng)建應(yīng)用程序的業(yè)務(wù)用戶，低代碼／零代碼的發(fā)展促使了全民開(kāi)發(fā)者時(shí)代的到來(lái)。公民開(kāi)發(fā)者無(wú)法替代開(kāi)發(fā)者，同樣的公民數(shù)據(jù)科學(xué)家也無(wú)法替代數(shù)據(jù)科學(xué)家。術(shù)業(yè)有專攻，數(shù)據(jù)科學(xué)家會(huì)向著更高階和更專業(yè)的數(shù)據(jù)分析方向發(fā)展，正如Gartner所說(shuō)，公民數(shù)據(jù)科學(xué)家可以彌合企業(yè)用戶采用的主流自助型分析和數(shù)據(jù)科學(xué)家掌握的高級(jí)分析技術(shù)之間的鴻溝。

目前，越來(lái)越多的企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)文化，將自身打造成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的組織�！坝捎诩夹g(shù)公司蘊(yùn)含的技術(shù)文化，也使他們（互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)）自然地在數(shù)據(jù)工程和數(shù)據(jù)科學(xué)方面更加領(lǐng)先。今天，我們看到越來(lái)越多的公司開(kāi)始接受技術(shù)文化，因?yàn)檫@已成為競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)所在。與此同時(shí)，同樣的事情也發(fā)生在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。今天，各行各業(yè)的許多公司都開(kāi)始嘗試將其業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)到互聯(lián)網(wǎng)上。可以這樣說(shuō)，未來(lái)所有公司遲早都會(huì)成為互聯(lián)網(wǎng)公司，也都會(huì)更加注重技術(shù)文化�！盇ndrey Cheptsov指出，與此同時(shí)軟件開(kāi)發(fā)越來(lái)越多地涉及到數(shù)據(jù)，這意味著軟件不再僅僅是一組算法，而是一組經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型。收集和處理這些數(shù)據(jù)，并進(jìn)行建模和部署機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型，已成為軟件開(kāi)發(fā)的一部分。

技術(shù)不斷迭代進(jìn)化，新的職位也會(huì)出現(xiàn)，員工與企業(yè)組織都面臨著新的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。很多人都愿意相信數(shù)據(jù)科學(xué)家未來(lái)可期，只是不要把職業(yè)角色和應(yīng)該掌握的技能標(biāo)簽化，畢竟需求是動(dòng)態(tài)變化的，是需要個(gè)體與時(shí)代彼此適應(yīng)的。