数据科学正在迅速成为IT最热门的职业之一。结构化和非结构化数据 - - 在创纪录的水平被生产领域的崛起，突出已被事实，即它的原料部分原因。但它是强大的，低成本的数据科学工具的易得性，从Microsoft Excel来Python来Hadoop的，有追求的那种数据分析一次保留互联网巨头谷歌和亚马逊的各种规模的组织。
其结果是，数据科学已成为一个迅速扩大的职业机会为专业人士作出的影响并获得一个很好的收入。与历史悠久的技术功能，如数据库管理，数据科学是一个年轻的领域。这意味着一个更加开放，以新的专业人士和那些愿意学习新的技能。
下面就来看看如何您可以在路径上开始成为数据科学家。
谁是雇佣 - 和多少
粗略地看一下LinkedIn招聘职位指的是数据的科学可以给你的需求感，拥有3500分的帖子在一月份的2016年职称范围从高级数据科学家分析数据，科学家对大数据工程师。雇主运行从网络中坚色域金融公司，包括亚马逊（70加空缺职位），博思艾伦（70以上），彭博，甲骨文，商业银行和第一资本。
对于那些在数据科学领域找到工作的人来说，收入是丰厚的，根据O 'Reilly Media的2015年数据科学薪酬调查，美国数据科学职位的基本年薪中值为10.4万美元。(PayScale还显示，在加州工作一年的数据科学家的平均年薪在10万美元以上。)这只是个开始，《罗伯特-哈夫科技2016年薪酬指南》报告称，2016年数据科学家的薪酬在10.9万美元到153750美元之间。旧金山湾区是美国数据科学领域最集中的地方，但在全国各地都能找到工作，纽约、波士顿和华盛顿特区也有大量的工作机会。2020欧洲杯夺冠热门
数据科学领域六位数的薪水和大量的招聘启事促使数家公司将招聘人员投入到该领域。此外，大学和专业协会还提供各种各样的教育项目，让专业人士具备分析和数据技能，以便进入该领域。
什么雇主正在寻找
微软在业界以其价值数十亿美元的产品和对研发的承诺而闻名。该公司的研发实力促使其积极招聘数据科学家和机器学习专家。根据领英(LinkedIn)的数据，微软有400多名数据科学家从事不同的工作，其中一些人拥有博士学位。公司通过校园直接招聘和经验丰富的专业人才，积极招聘数据科学专业人才。微软招聘人员Robin McMahon分享了她对公司目前在数据科学领域的机遇的看法。
“这是令人兴奋的招募数据科学家微软，因为现在考生往往有好几个部门面试的机会，”麦克马洪，谁侧重于招聘数据科学和机器学习专家解释说。微软的数据科学家的各种产品，包括Azure的，Xbox和必应的工作。
“我们对数据科学的各种技能和背景很感兴趣，”麦克马洪解释道。她补充道:“发表一篇关于数据科学的论文是脱颖而出的绝佳途径。”微软定期派招聘人员参加Strata会议，与该领域的专业人士会面。虽然计算机科学学位很有帮助，但它不是必需的。McMahon见证了生物信息学或其他信息学领域的专业人士向微软的转型。
即使是那些没有在数据科学或信息学正规培训可以启动一个新的职业生涯，一点激情和持久性。
“自学和数据科学的热情是在数据科学专业的品质关键在于，”杰里米·斯坦利，在Instacart，一个电子商务公司，自编个性化杂货店购物和送货服务数据科学的副总裁。“我喜欢挑战，给考生来解决，而不是简单地阅读一份简历，”斯坦利补充道。“我有兴趣了解的候选人的解决问题的能力的质量和他们的代码的质量。”
据斯坦利介绍，Instacart的招聘流程包括在家进行测试，并与团队一起解决问题。
除了数学和计算机科学知识，斯坦利认为重要的数据科学专业人士认为，通过对客户和产品数据的影响。“问正确的问题的能力和不断学习的承诺是为寻求在自己目前的角色成功的数据科学家和那些寻找工作的关键，”斯坦利说。
从待客，以科学的数据：一个人的旅程
Jade Bailey-Assam几年前设定了进入数据科学领域的目标，并取得了卓越的进展。通过大量的努力工作和学习，她培养了宝贵的数据科学技能。Bailey-Assam在康奈尔大学(Cornell University)获得酒店管理学士学位，她在Wynn Las Vegas开始了自己的职业生涯，Wynn Las Vegas是一家大型酒店和娱乐机构。Bailey-Assam在康奈尔大学的研究重点是信息研究，这让她对技术以及如何将其应用于商业有了一定的理解。
“2009年，我在永利酒店接受了一项任务，为该公司探索和研究社交媒体。在这个项目中，我对自然语言处理和情感分析产生了兴趣。当时，做情绪分析是相当具有挑战性的，”贝利-阿萨姆说。他指的是市场营销中经常使用的一种做法，即评估和总结公众对一家公司的评价。
一种流行的做法情感分析是分析大量的社交媒体评论（如Twitter消息）和组织的信息进行分类，如正面和负面的。有几家公司已经生产的软件来支持这项活动，他们依靠自然语言处理能力，以支持这方面的需求。
贝利 - 阿萨姆就读于哥伦比亚大学数据科学研究所修读兼职证书课程，进一步发展她的数据科学技能。在开始哥伦比亚项目之前，她完成了几门大学水平的数学课程，以加强她的理解。“我最近上了一门算法课，这门课是对这一主题的精彩介绍。看到计算机科学解决问题的方法——把一个问题分解成更简单的组成部分——是很有帮助的。
“我在哥伦比亚的学习直接帮助我更好地工作。在最近的一个项目中，我正在为一个客户开发一个Adobe Analytics实现。当我遇到一些问题时，我能够采取一种结构化的方法来解决问题，并完成项目，”贝利-阿萨姆说。她目前在麦肯锡公司(McKinsey & Co.)工作，经常为客户参与分析项目。
“在现实生活中，数据质量一直存在差距和问题，你必须努力解决这些问题。所以你需要发展清理数据的实践和技能来完成你的工作，”贝利-阿萨姆分享道。例如，原始的HTML数据通常需要用VBA脚本清理，然后才能用Microsoft Excel或其他工具进行分析。除了Excel和Access之外，Bailey-Assam的工具包还包括Python、R和用于获取数据的各种api。
“如果你对数据科学感兴趣，不要让缺乏计算机科学或数学学位阻碍你进入这个领域。重要的是要认识到数据科学是新的，因此有灵活性。你可以先在Coursera上一门数据科学课程(比如)，看看自己是否对这一领域感兴趣。”贝利-阿萨姆指着Coursera的课程说华盛顿大学为期八周的数据科学入门课程。“接下来，你可以在哥伦比亚大学完成一个计划，以进一步发展自己的技能。”
数据科学成功的认证之路
认证是职业发展的IT知名选项，数据科学是没有什么不同。
“分析专业认证SAP高级经理、运营研究和管理科学研究所(INFORMS)分析认证委员会主席Polly Mitchell-Guthrie解释说:“[CAP]证书告诉雇主，个人已经独立验证了分析的知识和经验。”自2013年该项目启动以来，已有300名专业人士获得了CAP认证。
INFORMS为当前和未来的数据科学专业人员提供了丰富的资源，包括一些分析会议、出版物图书馆和继续教育项目。加入这个组织，研究它的出版物，参加会议都是探索这个专业和寻找机会的其他方式。
米切尔-格思里表示:“CAP项目非常适合数学(博士)和其他没有技术背景的人，因为它涵盖了整个分析过程。”“数学家可能在建立模型方面有很大的优势，但在构建和定义问题方面却有很大的不足。”
CAP涵盖了几个领域，包括业务问题解决、分析问题框架、模型构建和生命周期管理。CAP所涵盖的活动范围是基于对在现实世界中执行分析所需的技能和能力的分析。
CAP的供应商中性是一个需要考虑的重要因素。Mitchell-Guthrie说:“使用特定应用程序的能力和/或拥有编程技能是数据分析成功的必要条件，但还不够。”“将特定软件的技能和CAP的方法论结合起来，对于分析专业人士来说是一个强大的组合。”
对于具体的认证，如CAP雇主需求彰显了其市场价值。通常情况下，大公司正在寻求CAP认证的专业人士的人。已知突出的职位信息和人员的CAP证书的公司包括体育局，埃森哲和联邦快递。“有一个分析能力强大的市场需求预测，所以我希望越来越多的人赚取CAP，”米切尔 - 格思里补充道。
难怪 - 因为，作为一个相对较新的职业道路，数据科学有很多为它去。
相关资源
这篇文章名为《职业提升:闯入数据科学》，最初发表于信息世界 。