本文從目前數(shù)據(jù)科學行業(yè)發(fā)展角度出發(fā)，總結(jié)了頂級數(shù)據(jù)科學家必備的幾項技能。

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數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域的勞動力市場正發(fā)生著快速的變化。曾經(jīng)，能夠搭建機器學習模型被認為是只有少數(shù)頂尖的數(shù)據(jù)科學家才能掌握的尖端技能，但如今，有一點基本編程經(jīng)驗的人就能根據(jù)教程完成Scikit-learn或者keras的模型訓練。

頂著“本世紀最性感的職位”，行業(yè)內(nèi)的招聘人員不得不面對大量的數(shù)據(jù)科學相關(guān)的求職申請，而這樣火熱的程度目前看不到降溫的趨勢，同時越來越多的數(shù)據(jù)科學相關(guān)的開發(fā)工具也變得更加易用。人們對數(shù)據(jù)科學家能給我們帶來什么的期望已經(jīng)改變，越來越多的公司逐漸認識到，訓練機器學習模型只是在數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域取得成功所需的很小一部分工作。

這里，我們列舉了四項成為偉大的數(shù)據(jù)科學家最有價值的品質(zhì)：

一、重點關(guān)注業(yè)務(wù)影響

對于數(shù)據(jù)科學家而言，最常見的驅(qū)動力之一源自對于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)模式的好奇心：潛心于探索數(shù)據(jù)特征的探索、利用最新技術(shù)進行實驗、系統(tǒng)性的測試并最終得到新的發(fā)現(xiàn)，這些工作都讓數(shù)據(jù)科學家們感到興奮。這種科學動機是數(shù)據(jù)科學家應該具備的。但如果它是唯一的動力，那也成了一個問題。

如果僅停留在數(shù)據(jù)層面，思路就會變的局限，最終迷失在數(shù)據(jù)統(tǒng)計的細節(jié)之中，忽略了具體應用場景和更大的公司業(yè)務(wù)背景。

頂尖的數(shù)據(jù)科學家懂得如何將他們的成果融入到公司整體的業(yè)務(wù)之中，并最終將其轉(zhuǎn)化成商業(yè)價值。如果存在簡單適用的技術(shù)，他們不會花費過多的時間去追求復雜的技術(shù)實現(xiàn)方式;在真正制定方案之前，他們會明確項目的意義并直擊問題所在;他們會關(guān)注行動或者方案對整個團隊的影響，并提前與相關(guān)人員進行溝通;他們會對新的項目和計劃提供層出不窮的思路，并不介意自己在別人眼中是否過于“腦洞大開”;他們會對自己的方案幫助到更多的人感到自豪，而不是使用了更先進的技術(shù)。

數(shù)據(jù)科學目前仍是一個不規(guī)范的行業(yè)，學術(shù)教育與產(chǎn)業(yè)需求間存在著很大的代溝。頂尖的數(shù)據(jù)科學家無懼于走出“舒適區(qū)”，去面對更棘手的問題并最大限度地發(fā)揮其作用。

二、扎實的軟件工程技能

當設(shè)想數(shù)據(jù)科學家的理想形象時，浮現(xiàn)在人們腦海中常常是在工作在頂級大學中的著名的AI學科教授。在企業(yè)需要提升模型準確率去面對更激烈的競爭時，納入這樣的人才無疑是明智的。因為為了提高傳統(tǒng)方法準確率最后剩余的幾個百分點，必須去關(guān)注數(shù)學方法的細節(jié)，驗證復雜的方案，甚至為了特定問題去定制化的研發(fā)統(tǒng)計學技術(shù)。

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但在實際工作中，這種場景太少見了。對于大部分企業(yè)而言，標準模型的準確率已經(jīng)足夠，再投入大量時間和人力去把模型優(yōu)化成最好、最先進的模型并不那么具備性價比。更重要的是盡早建立精度尚可的模型并建立模型與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的回饋循環(huán)，可以讓你能開始迭代并快速找到模型的最佳使用場景。糾結(jié)于準確率的細微差別通常并非一個數(shù)據(jù)科學項目成敗的關(guān)鍵點，這也是在實際業(yè)務(wù)開發(fā)中，工程技能比科學技能更重要的原因。

通常，一個數(shù)據(jù)團隊的運作流程是這樣的：首先數(shù)據(jù)科學家建立解決方案的原型，并提供試錯和意面式的代碼(覆蓋功能點但沒有系統(tǒng)化的代碼);如果結(jié)果看起來還不錯，代碼就會交付給軟件工程師，由軟件工程師將這些草稿改寫成可擴展的、高效的、可維護的代碼。數(shù)據(jù)科學家并不要求像軟件工程師那樣提交產(chǎn)品級的代碼，但如果數(shù)據(jù)科學家對軟件工程更加熟悉，并且對可能發(fā)生的架構(gòu)問題有所了解的話，整個工程會變的更加順暢和高效。

隨著越來越多的數(shù)據(jù)科學工作流程正在被全新的軟件框架所替代，扎實的軟件開發(fā)技能也成為了數(shù)據(jù)科學家們的必備技能之一。

三、謹慎的期望管理

站在領(lǐng)域外的角度看，數(shù)據(jù)科學是一個邊界模糊并且令人難以捉摸的領(lǐng)域。這是炒作還是世界正在經(jīng)歷革命性的變革?是否所有的數(shù)據(jù)科學項目都是機器學習項目?這些人的身份是科學家、工程師還是統(tǒng)計學家?他們是做什么的，軟件產(chǎn)品還是可視化的儀表盤?為什么模型給我的結(jié)果是錯的，有誰能修復這個bug么?他們現(xiàn)在只給了這么幾行代碼，過去的幾個月他們都做了什么?

面對數(shù)據(jù)科學，很多事情都顯得那么不清楚，而同一個企業(yè)中的不同的人于數(shù)據(jù)科學家的期待也不一樣。

對于數(shù)據(jù)科學家很重要的一點是：主動并持續(xù)與工作相關(guān)的人員進行溝通交流，明確工作預期，盡早消除誤解，并讓大家的認知達成一致。

頂尖的數(shù)據(jù)科學家懂得面對不同背景、不同目標的人采用不同的溝通方式，因為各種因素都會造成對數(shù)據(jù)科學的不同預期。頂尖的數(shù)據(jù)科學家要能通過一種簡單易懂的方式給零技術(shù)基礎(chǔ)的人講清楚復雜的數(shù)據(jù)處理方法，以便達成工作目標;他們知道什么時候去消除過于樂觀的預期，什么時候該說服過于悲觀的同事。最重要的是，他們強調(diào)數(shù)據(jù)科學固有的實驗性質(zhì)，當一個項目的成功仍不明朗時，他們不會過度承諾。

四、熟悉云服務(wù)

云計算是數(shù)據(jù)科學工具的核心部分。在很多情況下，在本地服務(wù)器上運行Jupyter Notebook達到硬件資源極限后仍不足以完成任務(wù)。當需要在計算能力強大的GPU上訓練機器學習模型、在分布式集群上并行化數(shù)據(jù)預處理、部署REST API來發(fā)布機器學習模型、管理和共享數(shù)據(jù)集或查詢數(shù)據(jù)庫以進行大規(guī)模分析時，云服務(wù)尤其重要。

目前，最大的云服務(wù)提供商包括亞馬遜云服務(wù)(AWS)，微軟的Azure和谷歌云平臺(GCP)。

考慮到大量的服務(wù)和平臺之間的差異，云服務(wù)提供商提供的服務(wù)并不能勝任數(shù)據(jù)科學的全部方面。但重要的是要對云計算有一個基本的了解，以便在你需要他們的時候能夠通過瀏覽文檔來了解他們是如何工作的。至少，這可以讓你提出更好的問題，并為友好的社區(qū)數(shù)據(jù)工程師制定更具體的要求。

結(jié)語

好了，對于那些希望從零開始組建數(shù)據(jù)科學團隊的公司，我推薦他們?nèi)ふ夷切﹦?wù)實的問題解決者，他們具有強大的工程技能和敏銳的業(yè)務(wù)價值洞察力。統(tǒng)計學技能的優(yōu)勢可以帶來很多價值，但在很多應用場景中，它并非像以前那么重要，尤其對于創(chuàng)建初期的數(shù)據(jù)科學團隊。

但目前而言，大多數(shù)公司更傾向于雇傭具有強大學術(shù)背景的數(shù)據(jù)科學家，比如數(shù)學或物理學博士。考慮到數(shù)據(jù)科學行業(yè)近年來的發(fā)展趨勢，未來是否會有更大比例的軟件工程師或技術(shù)產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)科學角色，將是一個有趣的問題。

譯者簡介：陳振東，工資不高、想法不少，目前工作于北京銀行軟件開發(fā)部，負責核心系統(tǒng)的建設(shè)，主要方向包括客戶信息(CIF)模型、三方支付交易等，并作為主要成員參與銀行分布式與云計算平臺的搭建。