第一條，需要“數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、計算機等專業(yè)碩士學(xué)位，博士優(yōu)先”。小左本科畢業(yè)不久，順利的話，碩士要三年，博士再三年。這樣算來，起碼是六年以后的事了。小左在大學(xué)里也曾想過考研，最終由于家庭經(jīng)濟(jì)原因而放棄了。如今看來，要實現(xiàn)自己這個夢想，考研是必須的。專業(yè)當(dāng)然是選計算機比較理想，因其相比于數(shù)學(xué)和統(tǒng)計，與數(shù)據(jù)挖掘更接近。但在要不要讀博士的問題上，小左陷入了深深的沉思。最后決定，先讀完碩士再說吧。

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接著看第二條，“有三年以上數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)挖掘方面經(jīng)驗，有數(shù)據(jù)挖掘項目實施經(jīng)驗者優(yōu)先”，這是年限要往上加的節(jié)奏了。顯然，讀完計算機碩士，職業(yè)也基本定了，就先干幾年數(shù)據(jù)分析。

第三條和第四條的英文字母讓小左有些目不暇接：“3. 熟悉一種或者幾種數(shù)據(jù)分析方面的工具，比如MATLAB、R、SPSS、SAS等，R優(yōu)先；4. 熟悉一種或者幾種主流數(shù)據(jù)庫，如MySQL、Oracle、SQL Server等，具有數(shù)據(jù)腳本編寫能力以及Hadoop經(jīng)驗者優(yōu)先”。小左此前雖然也學(xué)過一些計算機編程，但對這些工具，除了SPSS、Oracle、SQL Server等有所耳聞，其他還真沒有聽說過，另外，“R”是什么，這么厲害？看來要學(xué)的東西還真不少啊！小左感到無形的壓力在逐漸加重。

第五條看上去有點玄奧：需要“信仰并熱愛大數(shù)據(jù)”。小左心想，大數(shù)據(jù)是用來“信仰”的嗎，莫不成了一種宗教？他有些不太明白，這句不會是某個像京東劉總那樣的領(lǐng)導(dǎo)心血來潮想到的吧？

相比于第五條，第六條相對明白一點：要“較強的數(shù)據(jù)敏感度，邏輯分析能力，良好的口頭表達(dá)和文檔寫作能力”。在小左看來，自己曾受過一些邏輯和寫作方面的訓(xùn)練，加上當(dāng)過營銷員的口才，后三項能力應(yīng)該是沒有問題的，而第一項“數(shù)據(jù)敏感度”可能是最需要加強的。

最后一條與小左對于大數(shù)據(jù)的理解最為貼近，也更加具體：“能從大數(shù)據(jù)中挖掘用戶本質(zhì)屬性，并分析用戶行為和個性化需求，并不斷挖掘新的用戶屬性數(shù)據(jù)并據(jù)此產(chǎn)生創(chuàng)新的應(yīng)用”。按小左的理解，大數(shù)據(jù)本來就是對復(fù)雜現(xiàn)實世界的反映，需要找出不同數(shù)據(jù)背后所反映的一些規(guī)律性、模式性的東西，從而更好地滿足用戶需求。只要把握了用戶需求，各類創(chuàng)新的應(yīng)用自會源源而來。

上述要求確實不算低。用小左跟同學(xué)閑聊時開玩笑的話說：這數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該是來自某個星星，與“都教授”是一個層次的。

確實，“數(shù)據(jù)科學(xué)家”被知識管理專家托馬斯·德文波特（Thomas H. Davenport）稱為“21世紀(jì)性感的工作”（the Sexiest Job）。但另一方面，據(jù)麥肯錫全球研究院2011年的預(yù)估，僅在美國，大數(shù)據(jù)方面的技術(shù)人才缺口為14-19萬，管理人才缺口達(dá)到150萬；“數(shù)據(jù)科學(xué)家”的概念則仍在形成過程中，目前尚無一所高校培育這方面的專業(yè)人才。

單從技術(shù)層面看，數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)該是計算機、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計幾個學(xué)科的交叉。但是數(shù)據(jù)分析技術(shù)僅是數(shù)據(jù)科學(xué)家工作的一部分，企業(yè)顯然并不滿足于招聘只懂得技術(shù)的人，而是希望Ta同時能與業(yè)務(wù)有良好的溝通，最好還能有一定的創(chuàng)造性，能于數(shù)據(jù)海洋中慧眼識珠。

從目前很多大數(shù)據(jù)的分析文章中，我們可以看到對數(shù)據(jù)科學(xué)家的各種理解。如有的作者提出數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該要精通技術(shù)和數(shù)學(xué)，熟悉公司業(yè)務(wù)，有非凡的創(chuàng)造力，能將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化和可視化，使冷冰冰的數(shù)據(jù)變得有意義；有很多作者提出，數(shù)據(jù)科學(xué)家要會用數(shù)據(jù)來講精彩的故事，故事先于數(shù)據(jù)；還有的認(rèn)為數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)當(dāng)是數(shù)據(jù)黑客、分析師、溝通師和信托理財規(guī)劃師的混合體。

德文波特對此作出總結(jié)，“數(shù)據(jù)科學(xué)家最基本、最普遍的技能是會寫代碼，從長遠(yuǎn)看，是用各方能夠理解的語言進(jìn)行溝通，用數(shù)據(jù)來講故事——無論是口頭的還是書面的——最好是二者兼?zhèn)?hellip;…他們必須要有強烈的好奇性”，更高意義上，他們要能“形成自己的分析工具，甚至能開展學(xué)術(shù)類研究”。

看多了各種對數(shù)據(jù)科學(xué)家近乎神化的描述，不由讓人想起管理學(xué)大師德魯克曾經(jīng)講過的一個小故事：

“15年前，當(dāng)‘運籌學(xué)’剛開始流行的時候，有人開出了從事運籌學(xué)研究的學(xué)者應(yīng)具備的條件。他們提出的要求是，一位運籌學(xué)者應(yīng)該是一位‘萬能博士’。他應(yīng)該懂得一切，而且對人類各方面的知識都能做出最佳的應(yīng)用。甚至有人說，運籌學(xué)者必須具有62門自然科學(xué)與人文科學(xué)的知識。如果真能找到這樣一位‘萬能博士’，讓他來研究庫存水平或生產(chǎn)規(guī)劃問題，那豈不是絕大的浪費！”。

無疑，今天的“數(shù)據(jù)科學(xué)家”與當(dāng)時的“運籌學(xué)家”處于同樣的境遇。六十年過去了，我們并沒有看到在企業(yè)，即使是最卓越的企業(yè)中，有所謂的“運籌學(xué)者”在進(jìn)行科學(xué)的管理，這就足夠引起警醒：要么我們對于數(shù)據(jù)科學(xué)家的崗位要求期望值有些高了；要么這個崗位根本沒有那么重要。

如果回顧上個世紀(jì)以來科學(xué)管理的發(fā)展歷程，就能清楚地看到數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作其實與泰勒、戴明所分析的工作是一脈相承的。只不過后兩者更偏于體力勞動者的工作，而數(shù)據(jù)科學(xué)家更多面向知識工作者，嘗試借助于云計算、物聯(lián)網(wǎng)等新型信息技術(shù)的數(shù)據(jù)采集、存儲和處理能力，提升他們的工作效能。但就像企業(yè)在推廣科學(xué)管理和全面質(zhì)量管理的過程非常強調(diào)有全員的參與和支持，最終要內(nèi)化為企業(yè)的文化和精神一樣，大數(shù)據(jù)分析演化之路也絕非一兩個精英能夠推動的，它也將是一種文化。希望靠某一個天才型的崗位來驅(qū)動和改善企業(yè)的運營和決策，只是企業(yè)的一廂情愿。更有可能出現(xiàn)的結(jié)果是：數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作將由一個核心專業(yè)團(tuán)隊來推動，盡量吸引更多的員工參與，而不是找一個來自星星的都教授這樣的超人來承擔(dān)。

當(dāng)然，對于小左這種正在幻想著的年齡的青年而言，成為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家的愿望仍然顯得那么真實而可貴。當(dāng)他一旦打定主意，努力前程，夢想也許并沒有看上去那么遙遠(yuǎn)。