數據科學(xué)家短缺成大數據時(shí)代絆腳石？

數據科學(xué)家短缺成大數據時(shí)代絆腳石？

“智慧”的能力，是能夠適應不斷變化的環(huán)境，以及改變環(huán)境使之更加有利于人類(lèi)的生活和繁榮。對于在不斷變化的世界中人類(lèi)的可持續發(fā)展，連續的適應性是至關(guān)重要的。 　　這個(gè)智慧的愿景依賴(lài)于先進(jìn)的分析，而這又依賴(lài)于培養專(zhuān)業(yè)的數據科學(xué)家，以建立大數據應用程序驅動(dòng)其成為現實(shí)。在一定程度上，為我們的企業(yè)和社區配上大數據、高級分析、實(shí)時(shí)傳感器網(wǎng)格、自動(dòng)反饋回路、嵌入式?jīng)Q策自動(dòng)化，和其他優(yōu)化的基礎設施的武器，我們就可以確保人類(lèi)在地球上的可持續發(fā)展。 　　在大數據時(shí)代，數據科學(xué)家在開(kāi)發(fā)團隊中至關(guān)重要。他們包括統計分析專(zhuān)家、數據挖掘專(zhuān)家、預測建模專(zhuān)家、計算語(yǔ)言學(xué)家和其他的專(zhuān)業(yè)人士，他們的工作是在大型、復雜的數據集中找到深刻的見(jiàn)解。要釋放大數據在您的業(yè)務(wù)中的全部?jì)r(jià)值，您需要匯集最優(yōu)秀和最聰明的數據科學(xué)家，并提供他們所需要的工具，讓他們能夠以最大的生產(chǎn)力做好自己的工作。 　　有些人認為，由于面向企業(yè)的數據科學(xué)家短缺，大數據時(shí)代的發(fā)展將會(huì )被迫停頓。但是，我認為這些擔憂(yōu)被夸大了，原因如下： 　　*隨著(zhù)更多的數據發(fā)現、采集、準備和建模功能等在更好的工具中實(shí)現自動(dòng)化，今天的數據科學(xué)家們將有更多的時(shí)間開(kāi)展他們的核心工作：統計分析，建模和互動(dòng)探索。 　　*需要數據科學(xué)家從零開(kāi)始進(jìn)行開(kāi)發(fā)的模型日漸稀少。這是因為越來(lái)越多的大數據項目上運行的嵌入式應用程序的分析模型被納入到商業(yè)解決方案。 　　*數據科學(xué)家將能夠越來(lái)越多地根據需要從外部的專(zhuān)業(yè)服務(wù)公司獲得。 　　*越來(lái)越多的企業(yè)建立數據科學(xué)中心，以促進(jìn)數據科學(xué)舉措的標準化、再利用、協(xié)作、管理和自動(dòng)化。 　　*開(kāi)源社區和工具將大大延展數據科學(xué)知識的邊界，增加您身邊的數據科學(xué)家，無(wú)論是作為員工還是合作伙伴。 　　*自學(xué)成才 - 包括自學(xué)成才的、未獲證書(shū)的、對數據充滿(mǎn)激情的業(yè)務(wù)分析師 - 會(huì )在許多企業(yè)的數據科學(xué)措施中發(fā)揮重大的作用。 　　結論是核心數據科學(xué)家的資質(zhì) - 包括好奇心、智力敏捷、統計流暢、科研后勁、科學(xué)嚴謹、懷疑天性 - 分布廣泛，遍及世界各地的勞動(dòng)力。如果您的企業(yè)的生存依賴(lài)于大數據，您需要招募、培訓和激勵這些人。同樣重要的是，您應該給予他們的工具和環(huán)境，使他們可以做最好的工作。您的企業(yè)的成功依賴(lài)于這一點(diǎn)。

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