2020年成为数据科学家需要具备哪些技能？-如何成为数据科学家

“数据科学家”是近年来增长最快的工作之一。这是一个令人兴奋的高薪职业，并为你提供了大量的发展机会。而且，由于合格数据科学家的供应尚未赶上巨大的业务需求，因此职位需求仍然很多。

那么，在2020年成为数据科学家需要具备哪些技能?我们研究并描绘了数据科学家的画像。

我们发现在2020年数据科学家有这些特点：

1 . 编程语言

下面让我们来具体看看。

首先，如果没有强大的编程技能，就无法成为数据科学家。如今，数据科学家将比以往更广泛地使用通用语言。

根据我们的年度研究：

(1) Python备受青睐

毫不夸张的说 Python的受欢迎程度正在上升。

Python是数据科学家进行统计建模的首选语言。难怪全球最大的技术进步专业技术组织—IEEE会将Python视为编程语言的“大魔王”。

Python不仅是最受使用者欢迎的，实际上在雇主所需要的技能方面，它也非常接近霸主地位。

它的相关薪资是全球最高水平，雇主对Python作为首选技能的需求飞涨。数字不会说谎，在财富五百强企业的数据科学家中有70%的人使用Python。

这些年来 Python和R都越来越受欢迎。财富五百强企业的组织中也反映这一点。

此外Python是许多行业中，使用高级分析进行业务和产品开发的第一编程语言。

(2) SQL越来越受欢迎

那SQL呢?

SQL的受欢迎度迅速增长，几乎赶上了第二名的R。

当今的企业每天创建五百亿字节的数据，这使SQL成为数据科学家工具箱中的重要工具。因为它对于访问、更新、插入、操作和修改大量数据至关重要，它还可以与R和Python等其他脚本语言顺利集成。

此外，Tableau和Power BI等BI工具在很大程度上依赖于它，从而增加它的使用率。因此，如果你正在寻找众多行业的绝佳职业机会，那么选择Python R和SQL是绝对不会错的。而且，如果你是渴望在数据科学家职业生涯中迈出第一步的初学者，剩下要做的就是开始学习!

2 . 工作经验

另一个有趣发现是：第一年工作的数据科学家人数减少了(占比13%)，比起之前(2018年和2019年占比25%)。

几年前，随着数据科学刚刚兴起，公司正在招聘具有不同背景的专业人员，并对他们进行内部培训。结果在某些情况下，聘用了相对水平基础的求职者担任高级数据科学家职位。

我们的数据表明，随着越来越多的人获得该领域的经验，第一年工作的数据科学家所占比例较小。经验在招聘中起着更大的作用，这一观念在发现中加强了。

2020年，数据科学家专业人员的平均工作经验为8.5年。因此，在当今的就业市场中，需要在分析职位上积累必要的工作经验，然后才能准备好数据科学家的职位。也许先试试数据分析师的职位更有效。

但是数据又怎么说?我们的研究检查了数据科学家之前的职位，以及之前的一到两个头衔。

样本显示：

当我们查看即将进入当前数据科学职位时，数据马上就改变了。

3 . 学历

那么学历方面呢?当前的绝大多数的数据科学家学历成以下特点：

我们可以说从业者需要以本科以上学位为目标。通常，在20位数据科学家中有19位拥有学士学位。但是，只要具备所需的技术技能和准备工作，本科生也可以找到相关工作。

4. 专业背景

数据科学家从事的研究领域如何?哪个专业提高了求职者成为数据科学家的机会?

根据我们的研究，样本中55%的数据科学家主要来自以下三种专业：

所有这些都是技术课程，可为毕业生做好工作的定量和分析方面的准备。

总结

因此，让我们总结描述一下。2020年典型数据科学家职业道路如下：

人们常说 “就算你不知道罗马怎么走，条条大路也通罗马”。在这儿，情况有所不同。

如果你想成为一名数据科学家，研究其他人走过的数据科学家职业道路，并从他们的经验中学习的人的职业道路，这将是十分有益的。我们希望这段视频对你有所帮助，并会指导你正确的方向，有问题可后台给我们留言哦。