中国数据科学家行业挑战和机遇

中国数据科学家行业挑战和机遇

一、行业挑战

数据科学家的主要工作之一就是准确地描述业务问题，但这往往是一个挑战。团队中可能会出现技术脱节，导致问题描述不当。此外，数据失衡也是一个常见的问题，尤其是在对新动物进行分类时，如果训练数据中猫的数量远大于狗，就可能导致模型误解，认为多数新动物都是猫。

数据科学家需要具备多种技能，包括机器学习、大数据、数据科学、R、Python等，但这些技能还不足以让他们担任正确的角色以实现最佳的业务增长。例如，他们需要处理大量来自不同应用程序、软件和工具的数据，这是一个巨大的挑战。此外，数据科学家还需要应对数据安全问题，由于互联网攻击和在线欺骗的威胁，保护中央存储库中的数据变得尤为重要。

尽管数据科学家的需求量在不断增加，但目前总体来讲数据科学家又少又贵仍然是个常态。据我了解，datascientist的岗位需求量大概在码农需求量的十分之一左右。但是，由于数据科学的热门程度，竞争压力也很大。

二、行业机遇

数据科学家开发出的数据应用不仅仅帮助开发创新的数据产品，从内部数据发现趋势和机会，更重要的是能推动LinkedIn的业务增长。在全球范围内，组织都在寻找数据，以获得对其业务的见解和价值驱动的行动。数据科学家的工作可以帮助改进业务的功能，从而实现业务的增长。

随着大数据时代的到来，数据科学家可以通过研究新的算法，改良公司产品。例如，他们可以运用机器学习推荐系统来解决数据失衡的问题。此外，数据科学家还可以开发数据收集策略，并使用数据来发现可操作的、能对商业产生影响的见解。

在中国，数据科学是一个快速发展的领域，有许多机遇等待着有才华的人。无论是刚刚毕业的学生还是已经在职场中打拼的人，都有机会通过学习和实践来提升自己的技能和知识。同时，数据科学家也是一个高技能的职位，有着广阔的发展空间和潜力。