数据科学家的工作内容在未来几年的变化

数据科学家的工作内容在未来几年的变化

1.核心技能的变化

数据科学家的核心技能是一套组合拳，包括编程、数据处理、建模以及得出商业见解。这套组合拳要求数据科学家能够从头到尾完成整个工作流程，从而保证工作的整体性和不可替代性。未来510年，数据科学家的核心技能方向可能会多朝向商业应用和Business

Insight发展，因为数据处理能力和建模能力会越来越优化并且自动化。这意味着，数据科学家需要更加关注如何合理应用模型以及如何合理提取出相应的business

insight。

2.岗位发展的变化

未来数据科学家的岗位晋升路线可能会发生变化。目前，市场上严重缺乏的是懂数据、有经验的数据科学经理，这种情况下，数据科学经理的岗位将会变得更加重要。此外，也有越来越多的数据科学家转行成为产品经理，这是因为数据科学家具备对产品qualitative的商业见解和metrics理解，同时又能对产品有quantitative的理解和深刻的研究经历。这种趋势使得未来更多的产品会数字化，更多的产品经理会有DS的背景。

3.未来人才提供的变化

随着数据科学的不断发展，数据科学家、数据分析师的总数将会不断增长。在未来，各大名校也会意识到未来数据方面的人才储备数量将是第一位。这意味着，数据科学行业的人才需求将会只增不减。数据科学家需要在这个潮流中巩固自己的核心技能，找到自己的兴趣点和发展方向，以适应数字化转型的潮流。

4.工作内容的变化

在新的竞争环境中，挑战不断变化，新数据不断流入，数据科学家需要帮助决策者穿梭于各种分析，从临时数据分析到持续的数据交互分析。他们需要通过探索数据的方式来看待周围的世界，把大量散乱的数据变成结构化的可供分析的数据，并找出丰富的数据源，整合其他可能不完整的数据源，并清理成结果数据集。当他们有所发现时，就需要交流他们的发现，建议新的业务方向。这种工作方式需要数据科学家具有很高的创造力和说服力，以便把蕴含在数据中的规律建议给Boss，从而影响产品、流程和决策。

总的来说，未来几年数据科学家的工作内容将会朝着更加商业化和自动化的方向发展，同时也会涉及到更多的管理和领导工作。此外，他们还需要具备更强的创新能力和沟通能力，以便更好地发掘数据的价值。