編者注：作者Alec Smith是數(shù)據(jù)科學領域中資深HR，之所以寫這篇文章是因為經(jīng)常被問到一個問題：“如何才能獲得一份數(shù)據(jù)科學家的職位？” 不僅這個問題經(jīng)常被問引起了注意，另外問這個問題的人不同的背景也非常很令人感興趣。作者曾經(jīng)和以下這些職業(yè)的人有過類似對話：軟件工程師、數(shù)據(jù)庫開發(fā)者、數(shù)據(jù)架構師、保險精算師、數(shù)學家、學術界人士（不同領域）、生物學家、天文學家、理論物理學家—我還能接著往下數(shù)。通過和他們的這些談話，作者發(fā)現(xiàn)在這之中有很大的誤解存在，很多人都非常困惑——為了闖入這個領域的話，他們需要做些什么？

作者決定深入調(diào)查這個項目，同時提供一個任何想要加入商業(yè)計算機科學都能受益的干貨資料——無論你是剛剛開始，或者早已點滿所有的技能只是沒有相關的業(yè)界經(jīng)驗。因此我打算主要回答這兩個概覽性的問題：

數(shù)據(jù)科學需要哪些技能？如何才能學會這些技能？

從求職市場的角度來看的話，怎樣做才能最大化在數(shù)據(jù)科學崗位上被錄用的機會？

你可能會疑惑，憑什么我能回答這些問題？

因為我每天都喝數(shù)據(jù)科學家打交道，并且作為一個資深的HR，我需要了解相關職業(yè)道路，怎樣才能成為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學家，以及雇主期望能招到哪一種員工。因此對于這件事我還是相當了解的。但是我也想直接找到那些沿著這條路走下來的人，所以我以不同背景的數(shù)據(jù)科學家開始，期待能發(fā)掘到不同的東西。這一次我找到了一個前軟件工程師、前天體物理學家、甚至還有一個前粒子物理學家（這令我非常激動，因為他曾經(jīng)親身參與過21世紀以來最重大的科學突破之一）。

　　第一章：什么是數(shù)據(jù)科學？

你已經(jīng)下定決心要做一名數(shù)據(jù)科學家了，很好你已經(jīng)開始了。但是現(xiàn)在你有了另外一種選擇：你想做哪一種數(shù)據(jù)額科學家呢？因為（認識到這個很重要）雖然數(shù)據(jù)科學被承認是一種職業(yè)已經(jīng)有很多年了，但是有關于它到底是什么還沒有一個大家都認可的定義。

在現(xiàn)實生活，“數(shù)據(jù)科學家”這個詞可以指代非常廣泛的工種，因此它存在很多種形式，考慮到工業(yè)界以及商業(yè)界各種需求的不同，還有問題中目標與輸出角色的不同。因此，在某些方面擁有技能的話比其他要更好一些，這就是為什么通向數(shù)據(jù)科學的路徑是不相同的，可以通過多種領域如統(tǒng)計、計算機科學與其他科學學科來實現(xiàn)。

目的是決定數(shù)據(jù)科學形式類別的最大因素，這也與相應的A類以及B類相關聯(lián)。廣義上來說，分類可以總結如下：

面向人類的數(shù)據(jù)科學（A類），舉例：分析支持以證據(jù)為基礎的決策

面向軟件的數(shù)據(jù)科學（B類），舉例：智能推薦系統(tǒng)，如Netflix和Spotify

當這個領域越來越成熟之后，我們可以見到這些定義會愈加完善，在這里我們也要介紹我們第一個專家：Yanir Seroussi，Yanir目前是Car Next Door的首席數(shù)據(jù)科學家。

探討職位頭銜

在我們深入研究之前，值得花一點時間來反思“數(shù)據(jù)科學”中的“科學”，因為在某種意義上，所有的科學家都是數(shù)據(jù)科學家，因為他們都是與各種各樣的數(shù)據(jù)進行打交道。但要考慮到通常被認為是數(shù)據(jù)科學的這個行業(yè)，究竟是什么使它成為一門科學？這個問題很好！答案應該是：“科學方法”。考慮到科學的多學科性，科學方法是把這些領域結合在一起。

然而，業(yè)界中職位名稱貌似越來越寬松了，并不是所有的數(shù)據(jù)科學家都是真正的科學家?？梢赃@樣問你自己：你能證明自己是一個科學家即便你的工作并不包含真正的科學呢？個人來說，我不認為“分析師”不能作為一個選項 ，或者其他的最合適的也能作為選項。但是這可能只是我個人意見，也許我最好稱自己為招聘科學家。

通過討論的方式我們將繼續(xù)探索，哪些領域的專業(yè)知識你還需要掌握（如果你還沒有的話）。

1. 解決問題

如果這個不是你清單中的首位的話，馬上去修改。所有科學核心都是解決問題：一個偉大的數(shù)據(jù)科學家也是一個偉大的問題解決者；就是這么簡單。需要更進一步的證明嗎，基本我在這個項目中碰到的每一個人（不管其背景和目前工作環(huán)境如何）都提到數(shù)據(jù)科學中最重要的因素就是解決問題。

很明顯，你需要有工具去解決問題，但是它們只是：工具。在這種情況下，即便是統(tǒng)計/機器學習技術也可以認為是你解決問題的工具。新的技術出現(xiàn)了，科技進步了。唯一不變的就是解決問題。

在某種程度上，你解決問題的能力是由天賦決定的，但是與此同時有且僅有一個方式來進行提高：那就是練習、練習、練習。在后面我們會回顧這部分內(nèi)容，但是現(xiàn)在你只需要記住：你只能通過嘗試來掌握某件事情。

2. 統(tǒng)計/機器學習

看完上面的內(nèi)容，似乎我輕視了統(tǒng)計和機器學習。不過在這里我們并不是討論一個強力的工具；它們是非常復雜的（而且在某種程度上是非常深奧的領域），如果你沒有專業(yè)的知識，你也不會很快地解決數(shù)據(jù)科學問題。

進一步對這些詞進行解釋說明，機器學習可以被認為是從人工智能/計算科學與統(tǒng)計學中發(fā)展起來的多學科領域。它通常被認為是人工智能的一個子領域，這是正確的，但是很重要的是要意識到?jīng)]有統(tǒng)計學的話就沒有機器學習（機器學習非常依賴統(tǒng)計算法來工作）。很長一段時間依賴統(tǒng)計學家都被機器學習所輕視，但是在這兩個領域的合作才造就了最近的發(fā)展（參見統(tǒng)計學習理論），順便提下高維統(tǒng)計學習只有在統(tǒng)計學家與機器學習結果合作時才會有良好的結果。

3. 計算

編程

對于我們來說只需要簡單的接觸程序就行，因為它應該是很直觀的：但是對數(shù)據(jù)科學家來說編程是必須要會的。設想下如果你不會編程的話，如何才能通過編寫一段獨特的算法來實現(xiàn)你的理論？又或者建立一個統(tǒng)計模型？

　　分布式計算

并不是所有事情都需要超級大的數(shù)據(jù)組，但是考慮到現(xiàn)代世界的情況，建議在工作中都加上大數(shù)據(jù)。簡而言之：單一計算機中的主要內(nèi)存并不能實現(xiàn)大數(shù)據(jù)處理，如果你想同時在數(shù)百臺虛擬機中訓練模型的話，你需要能夠使用分布計算與并行算法。

軟件工程

對于A類數(shù)據(jù)科學而言，讓我明確一點：工程是一門獨立的學科。因此如果這是你想成為的數(shù)據(jù)科學家類型，你其實不需要成為一個工程師。然而，如果你想把機器學習算法轉化到應用中（即B類），那么你將需要一個強大的軟件工程基礎。

手動轉換數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)清理/準備是數(shù)據(jù)科學的重要內(nèi)在組成部分。這將耗費你大多數(shù)時間。倘若你沒有成功地對數(shù)據(jù)集進行降噪（例如，錯誤賦值，非標準化分類等），將會對建模的準確性產(chǎn)生影響，最終導致產(chǎn)生錯誤的結論。因此，如果你尚未做好處理數(shù)據(jù)的準備，這將使你先前的知識積累顯得無關重要。

有一點是非常重要的且值得注意的，即在商業(yè)化組織中數(shù)據(jù)質量一直以來成為飽受爭議的話題，在數(shù)據(jù)儲存方面，許多業(yè)務又涉及到復雜的基礎事務需要處理。所以，如果你尚未準備好融入這個環(huán)境中，想要處理純粹的數(shù)據(jù)集，商業(yè)數(shù)據(jù)科學可能不是最適合你的選擇。

工具與技術

直至目前，你應當意識到，成為一名具備解決問題的能力的數(shù)據(jù)科學家相比于其他一切條件來講是重中之重：因為技術將不斷發(fā)生變化，能夠在相對較短的時間內(nèi)得到掌握。但是，我們不能對其他影響因素置之不理，因而，能夠認清楚如今應用最廣泛的工具對于成為一名數(shù)據(jù)科學家是有用的。

讓我們先從編程語言談起，R與Python是兩種最常用的編程語言，因而，如果能夠選擇的話，希望你選用其中一種語言用于實驗研究。

尤其是在A類數(shù)據(jù)科學工作領域，具備能夠直觀地觀察數(shù)據(jù)的能力將會對與非技術型商業(yè)股東交流溝通產(chǎn)生重大影響。你可能具有最優(yōu)的模型和最深刻的見解，但是如果不能有效地呈現(xiàn)/解釋這些研究成果，那又將有什么用呢？事實上，你運用什么工具實現(xiàn)數(shù)據(jù)直觀可視化并不重要，可以是通過使用R或Tableau（當時最為流行的編程語言），但是，說實話，工具是不太重要的。

最后，不論我們所討論的是關系型數(shù)據(jù)庫，還是運用大數(shù)據(jù)技術獲得的SQL衍生數(shù)據(jù)庫，由于SQL是當時產(chǎn)業(yè)界用于數(shù)據(jù)庫中最為廣泛的編程語言，大多數(shù)公司都非?？粗豐QL這種編程語言。SQL對于手動轉換數(shù)據(jù)尤為重要，至少在處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫時?？傊?，SQL真的值得你花費一定的時間來好好研究應用。

交流/商業(yè)頭腦

在商業(yè)數(shù)據(jù)科學領域工作，具備交流溝通能力/商業(yè)頭腦是不容忽視的。除非你將要從事非常具體的工作，可能是純研究類型的工作（盡管我們要面對現(xiàn)實，在產(chǎn)業(yè)界并沒有很多這種類型的工作），絕大多數(shù)數(shù)據(jù)科學領域的工作都涉及到業(yè)界交流互動，通常是與非學者類型的人打交道。

具備將商業(yè)化問題和催生這些問題的環(huán)境概念化是極為重要的。將統(tǒng)計學方面的觀點轉化為可以想普通大眾推薦的行動或啟發(fā)性觀點也是重要的，特別是對于A類型數(shù)據(jù)科學領域的工作來講。我曾與Yanir就該話題交談過，他的觀點如下：

“我發(fā)現(xiàn)一種奇怪的現(xiàn)象，當一些技術型人才開始使用行話與人交流時，他們并不留意他們的交談者——那些非技術型人才，的目光早已落到了別處。在交談過程中，能夠設身處地地為他人著想是重要的。”

搖滾明星

乍看這樣一個標題，你可能會困惑不解：事實上，我用這一標題暗含諷刺意味。當然，數(shù)據(jù)科學家可不是搖滾明星，忍者，獨角獸或其他任何一種神秘生物。如果你計劃視自己為上述任何一種生物，那你可能該對著鏡子好好大量自己一番。但是，講到這里，我離題了。我想要表達的觀點是，有一些數(shù)據(jù)科學家，他們具備頂尖的專業(yè)水平，也可能專業(yè)水平更為高端。在別人眼中，可謂稀有物種，尤為寶貴。如果你有此般天賦或愿望成為其中一員，那簡直是太棒了。但是，如果你不具備這種才能或愿望，請記得：你可能在數(shù)據(jù)科學的某些領域做的術業(yè)有專攻，而且通常，好的團隊是由精通于不同專業(yè)領域的數(shù)據(jù)科學家組成的。決定自己的研究重點在哪一領域，這個問題有回到我們之前講的個人興趣和能力這個話題上，我們將在下一章對該話題作繼續(xù)討論。

第二章：自我剖析

現(xiàn)在我們正在取得進步！成功地消化了第一章的內(nèi)容之后，你現(xiàn)在要做好準備開始制定個人目標。但是，我們首先要回顧一下——不妨來杯咖啡，尋一隅安靜之所，深思下面的問題：

1.你為什么想要成為一名數(shù)據(jù)科學家？

2.對哪一類型的數(shù)據(jù)科學感興趣？

3.你已經(jīng)具備了哪些天賦或相關技能？

為什么認真思考這些問題是重要的？簡而言之：數(shù)據(jù)科學是一個專業(yè)的研究領域，因而，除非你已經(jīng)掌握了我們在第一章中提到的知識與技能，否則從事該領域的研究并不是一種輕松的選擇。講到這里，有一點對合理解決前兩個問題尤為重要：你需要為從事數(shù)據(jù)科學領域的研究找到合理的理由，否則，當遇到困難時，很容易半途而廢。

為了詳細闡釋上面的觀點，我們來聽聽Dylan Hogg的見地。Dylan之前是一名軟件工程師，現(xiàn)在是數(shù)據(jù)科學研究協(xié)會的領導者，數(shù)據(jù)科學研究會為運用機器學習(NLP)為雇主和相關候選人員建立聯(lián)系搭建了一個平臺。Dylan是如何從軟件工程師成功地轉型為數(shù)據(jù)科學家的（他仍然處于轉型期），下面我們將討論轉型過程中應當具備的條件，他講到：

“不論學歷高低，經(jīng)歷豐富與否，有一些內(nèi)在的東西尤為重要，那就是一個人的求知欲、決心和毅力。你會遇到很多困難：也許是算法方面出錯，也許是遇到技術瓶頸。不論遇到什么樣的困難，你都能夠找到最優(yōu)的方法來研究機器學習算法或軟件工程，但是，倘若你的信心不夠堅定，你將會放棄或無法克服遇到的困難。”

這下你會懂了：在學習過程中，你不僅僅會遇到困難；在工作生活中，你會接二連三地遇到難題，因而，你最好能夠保證有合理的理由來激勵自己，而不僅僅因為你覺得擁有“科學家”這一頭銜有多酷。

但是，我們應當如何應對第三個問題？為什么擁有相關技能是重要的？對，一個人的起點會對選擇最適合自己的數(shù)據(jù)科學類型及你應當從自己感興趣的領域學到的知識產(chǎn)生影響？為了能夠恰當?shù)鼗卮疬@個問題，有必要探尋通往數(shù)據(jù)科學領域的典型途徑，我們應當首先從更為廣闊的科學領域開始。

注：在許多定量學科中有許多人具備向數(shù)據(jù)科學轉型的素質。在這里我就不一一列舉了，但是，需要強調(diào)的重點是：如果你花費時間來真正理解每種類型數(shù)據(jù)科學之間存在的細微差異，不論你的知識背景如何，你都將會意識到自己所具備的相關技能的重要性。

其他科學學科

這不是通往數(shù)據(jù)科學領域最平凡的道路；我們接下來將要討論統(tǒng)計學與計算機科學在數(shù)據(jù)科學研究中的重要性。但是，許多領域的科學家都具有嫻熟的相關技能（特別是物理學領域），許多人在這一方面已經(jīng)跳過了。

為了對此進行解釋，請允許我介紹Will Hanninger，澳洲聯(lián)邦銀行數(shù)據(jù)科學家。之前，Will是歐洲核子研究中心的粒子物理學家，發(fā)現(xiàn)了希格斯玻色子，下面是他的語錄：

“在物理學界，你能夠自然而然地學習到所需要的數(shù)據(jù)科學領域的知識：編程、操作數(shù)據(jù)，獲取原始數(shù)據(jù)并根據(jù)實用性對數(shù)據(jù)進行轉換。你能夠學習到統(tǒng)計學知識，重要的是：你將學到解決問題的能力。這些是作為一名數(shù)據(jù)科學家應當具備的基本技能。”

因此，技能組合具有高度可轉換性，最重要的是獲取解決問題的能力。工具與技術兩者之間將會產(chǎn)生差異，例如，盡管機器學習是數(shù)據(jù)科學的同義詞，但是，就更為寬泛的科學而言，這種同義關系是不常見的。在上述討論中，我們一直談及的是高智商人才，他們具有在短時間內(nèi)學會使用工具與技術的能力。

下面我們以Sean Farrell的科研經(jīng)歷為例。Sean所學專業(yè)是天體物理學，之后進入澳大利亞商業(yè)數(shù)據(jù)科學研究領域，在研究過程，他就“為什么科學家在數(shù)據(jù)科學領域的損失反而是收獲”這一題目寫了一篇著名的博文。下面這段話尤為中肯：

“至今為止，尚未發(fā)現(xiàn)一種能夠培養(yǎng)出一位數(shù)據(jù)科學家的正式訓練方法。多數(shù)數(shù)據(jù)科學家都來自統(tǒng)計學或計算機科學領域。然而，盡管其他研究領域也能夠培養(yǎng)上述列舉的技能，但是不能涵蓋所有的相關技能。統(tǒng)計學家非常擅長數(shù)學和統(tǒng)計，通常在編程這一塊兒的技能稍顯欠缺。計算機科學家非常擅長編程，但是，在理解統(tǒng)計學知識方面存在難度。兩個領域的科學家都具備高水平的（盡管不同的）數(shù)據(jù)分析技能，但是不擅長創(chuàng)新性地解決問題，這種技能也是難以教會的。”

為了避免誤解，請記得我們今天討論的上下文語境。Sean的一席話并不意味著來自統(tǒng)計學或計算機科學領域的所有數(shù)據(jù)科學家都缺乏創(chuàng)新性解決問題的能力；他的觀點是：相比統(tǒng)計學和計算機科學，廣泛意義上的科學對解決問題的技能要求很高。

統(tǒng)計學

談及到科學，應當仔細研究統(tǒng)計學。近來，許多統(tǒng)計學中的分支學科被重新冠以數(shù)據(jù)科學之名，因此，在某種程度上，我們好像正在談論語義學知識。但是，正如我先前談到的，我認為科學方法應當被當作一門科學：難道提出假設，設計可行的實驗方案等研究步驟不能稱得上“方法論”嗎？倘若不是的話，也許像“統(tǒng)計學家”或“模型分析師”這樣的頭銜更為貼切。

暫且將這一問題放一放，倘若你是產(chǎn)業(yè)界的一名統(tǒng)計員或者剛剛從統(tǒng)計學專業(yè)畢業(yè)，那么你可能已經(jīng)擁有成為一名數(shù)據(jù)科學家應當具備的知識與素養(yǎng)。相關知識素養(yǎng)的形成主要依靠以下因素：

首先，你在機器學習技能方面有何經(jīng)驗？正如我們在第一章提到的，統(tǒng)計建模與機器學習是相互關聯(lián)的，但是，在應用到大型數(shù)據(jù)集中，后者具有更多的優(yōu)勢。當機器學習在產(chǎn)業(yè)界的應用越來越受到關注，實際上，機器學習已經(jīng)成為各種類型的數(shù)據(jù)科學。

其次，我們再重復一遍，你對數(shù)據(jù)科學的哪一領域感興趣？很明顯，擁有統(tǒng)計學背景更加有利于你勝任A類型職位，因而，如果你將目標設定為B類型職位，未來還需要學習很多知識。

最后，你是否擁有處理數(shù)據(jù)的實際經(jīng)驗？正如我們在第一章中提到的，手動轉換數(shù)據(jù)是商業(yè)數(shù)據(jù)科學的重要組成部分，而來自統(tǒng)計學領域的科學家手動轉換數(shù)據(jù)的能力相對薄弱。

計算機科學/軟件工程

如果你在人工智能或計算機科學領域的學習已經(jīng)達到前沿水平，你極有可能已經(jīng)能夠勝任B類型的數(shù)據(jù)科學研究工作。但是，我們這里將要考慮一條數(shù)據(jù)科學家常走的科研道路：一名經(jīng)驗豐富的軟件工程師想要轉型進入數(shù)據(jù)科學領域。

一名軟件工程師在機器學習領域可能富有經(jīng)驗，也可能經(jīng)驗甚少。但是，B類型數(shù)據(jù)科學要求在軟件工程原則方面擁有扎實的基礎，因而，不論怎樣，擁有軟件工程方面的學術背景將使你更適合該領域的研究。我曾經(jīng)與澳洲聯(lián)邦銀行高級數(shù)據(jù)科學家（先前是一名軟件工程師）就此問題交流過，以下是他的觀點：

“大量數(shù)據(jù)科學工作其實都涉及到軟件工程方面的知識，不僅僅包括設計健全的系統(tǒng)，而且包括簡單地編寫軟件。你可以通過自動化完成眾多任務，如果想要開展實驗，你需要編寫代碼，如果你能夠快速編碼，將對實驗進展產(chǎn)生重大影響。在攻讀博士學位過程中，我每天要做成千上萬項實驗，如此浩大的工程是不可能通過人工完成的。擁有軟件工程專業(yè)的學術背景意味著我能夠快速完成設定的實驗任務，然而，許多其他學術背景的學生需要費力處理基本的軟件問題：他們真的非常擅長數(shù)學，但是要切實證明他們的觀點還需要耗費大量時間。”

Dylan對于該問題補充道：

“如果你想要在生產(chǎn)環(huán)境中高效運用機器學習算法，良好的軟件工程實踐能力是非常寶貴的。這其中涉及到各種各樣的軟件工程知識——如可維護的代碼，可供分享的代碼庫，以便于更多的人能夠投入到數(shù)據(jù)科學領域的研究中，如在計算機中記錄信息，排除生產(chǎn)過程中的故障，算法擴展，你應當認識到：一旦這些知識得到加強，你便能夠通過這樣的方式構建數(shù)據(jù)科學領域的知識框架。因此，如果你正在尋找一份能夠有效利用所掌握的知識的工作，這將使得軟件工程學術背景變得更為重要。”

我認為，上述兩名數(shù)據(jù)科學家已經(jīng)對如何成功實現(xiàn)轉型這一問題做出了詳細闡釋，下面由我來總結如下：如果你是一名軟件工程師，而且很喜歡數(shù)學，這將有助于你成為一名（B類型）數(shù)據(jù)科學家，前提是你已經(jīng)做好準備在工作中掌握統(tǒng)計學/機器學習領域的知識。

數(shù)學

很容易得出這樣一個結論：數(shù)學知識為數(shù)據(jù)科學的所有研究領域打下堅實的基礎。因而，期望許多數(shù)學家從事數(shù)據(jù)科學家的研究工作是合理的。但是，相對來講，少之又少的數(shù)學家成功轉型成為數(shù)據(jù)科學家，這一現(xiàn)象引發(fā)了我濃厚的興趣。

針對這一現(xiàn)象，有一種解釋：與其他研究領域相比，數(shù)學（純理論數(shù)學與應用數(shù)學）領域有相對較少的畢業(yè)生，但是，這種解釋未免顯得牽強。為了深究導致這種現(xiàn)象的原因，我曾經(jīng)同Building IQ（一家新成立的運用先進的算法優(yōu)化商業(yè)建筑中能源應用的公司）首席數(shù)據(jù)科學家Boris Sackovic交談過。Boris擁有電氣工程與應用數(shù)學雙重學術背景，與當時許多數(shù)學家合作過，以下是他對該現(xiàn)象的見解：

“許多數(shù)學家為理論層面的問題，美麗的方程著迷，能夠洞察眾多數(shù)學原理所蘊含的深層意義，當時商業(yè)數(shù)據(jù)科學研究講求實證性，涉及到的多種多樣的知識與能力。一些數(shù)學家喜歡這種實證性，而一些則表現(xiàn)出討厭的態(tài)度。真實的情況更為復雜，你不能兼顧所有的情況，因而得具備能夠靈活處理所遇到難題的能力。而這是商業(yè)數(shù)據(jù)科學的重點所在：找到更快更好、切實可行的掙錢方案。對于那些具有濃厚數(shù)學背景或理論背景的科學家而言，要理解商業(yè)數(shù)據(jù)科學領域的運行模式可能存在不少難題。我曾經(jīng)遇到過很多數(shù)學專業(yè)的博士，他們在由學術界向商業(yè)數(shù)據(jù)科學領域過度期間可是吃了不少苦頭。”

需要注意的是，Boris在這里談及的是純理論數(shù)學家，當然，他也補充說，在自己的職業(yè)生涯中也曾與許多優(yōu)秀的應用數(shù)學家打過交道。這樣一來上面的討論便講得通了，因為純理論數(shù)學家可能會吸引那些熱愛理論的人，而不會吸引那些熱愛解決實際問題的人。理論研究工作并未涉及到太多數(shù)據(jù)處理問題，但是，我們都知道數(shù)據(jù)對于數(shù)據(jù)科學領域的研究極為重要。

就工作類型匹配度問題，多數(shù)數(shù)學家可能更適合學習A類型數(shù)據(jù)科學領域的工具和理論。但是，也有一些學習計算機科學的（實質上，理論計算機科學屬于數(shù)學的一個分支）數(shù)學家，因此，具備這種學術背景的數(shù)學家可能更適合B類型數(shù)據(jù)科學領域的工作。

從上述討論結果中可以得出一條非常重要的觀點，即要理解商業(yè)數(shù)據(jù)科學真正要求數(shù)據(jù)科學家具備哪些知識和技能。倘若你能夠真正清楚地認識到面臨的挑戰(zhàn)，所需要做的便是為了自己的目標努力前行。但是，倘若相比實際應用，你更熱衷于理論研究，你可能要三思而后行。

一塊空白的畫布

如果你剛剛起步，也許你還是一名學生，喜歡數(shù)學、科學與計算，喜歡數(shù)據(jù)科學，這對你來講不失為一則好消息：你可以不受先前學術背景的限制，選擇屬于自己的科研道路。現(xiàn)在有許多與數(shù)據(jù)科學相關的專業(yè)課程，涵蓋計算機科學和數(shù)學/統(tǒng)計學等。當然你不可能一夜之間成為一名數(shù)據(jù)科學家，現(xiàn)階段你需要樹立不斷學習的理念，利用各種數(shù)據(jù)科學領域的學習資源， 累積數(shù)據(jù)處理方面的實際經(jīng)驗，具備與人交流溝通的能力，積極迎接商業(yè)數(shù)據(jù)科學領域未來的挑戰(zhàn)！