中国数据科学家行业挑战

中国数据科学家行业挑战

1.数据安全

在中国，数据科学家面临的一个重大挑战就是数据安全。随着数字化转型的推进，数据已经成为企业和组织的核心资产，但同时也成为黑客攻击的目标。为了保护中央存储库中的数据，已经实施了严格的法规，如《网络安全法》等。这些法规迫使数据科学家绕开新规定，使他们的工作变得更加复杂。为了克服对安全的威胁，组织必须安装高级加密和机器学习安全系统来保护数据。这些系统必须遵守所有安全规范，旨在避免耗时的审计，以提高运营效率。

2.高效协作

数据科学家通常与数据工程师一起为组织开展相同的项目。然而，由于数据科学家非常习惯独自工作，喜欢对同一个重点项目创建多个不同版本的JupyterNotebook，这可能会导致协作效率不高。为了解决这个问题，可以采用Git和GitHub等工具，通过创建区别于主干/代码库的独立分支，帮助形成自己的代码变化。然后就可以创建一个拉取请求来比较代码变化，在获得他人认可后并入原件。这样不仅可以创建代码评审，还能让大家注意到并更加了解你的特定代码。

3.业务问题描述不当

数据科学专家的主要工作之一就是做业务问题描述——这也就是起初使用数据科学的原因。然而，团队内可能出现技术脱节，任一方都可能对业务问题描述不当。这个问题的解决办法是尽量让业务问题描述得直接、通俗易懂，以便从中找出解决方案。在工作中不要好高骛远，而要专注于眼下的实际问题，这很重要。

4.数据失衡

任何真正与数据打交道的人大多都会遇到数据失衡的问题。例如，在一个分类问题中，目标变量预计0和1各占50%的可能。然而，实际结果可能完全出乎预料，如猫有1900只，狗只有100只，这就可能导致误解，认为多数新动物都是猫。为了解决这个问题，可以采用不平衡学习的技术，如ADASYN算法、BorderlineSMOTE算法、KMeansSMOTE算法、SMOTNC算法、SVMSMOTE算法等。

5.模型过度拟合或欠拟合

模型过度拟合或欠拟合是数据科学家经常遇到的挑战。过度拟合发生在模型太复杂，以至于在训练数据上表现很好，但在新的、未见过的数据上表现很差。欠拟合则发生在模型太简单，无法捕捉到数据中的复杂关系。为了解决这个问题，可以尝试调整模型的参数，或者使用更复杂的模型。此外，增加更多的特征或者使用正则化等技术也可以帮助防止过度拟合。

6.缺乏高质量的数据

数据科学家的工作成果很大程度上取决于他们所使用的数据质量。然而，许多组织在数据质量和完整性方面存在问题，这可能会对数据分析的结果产生负面影响。为了解决这个问题，可以采用数据清洗和预处理的技术来提高数据质量。此外，建立一个有效的数据治理体系也非常重要，可以帮助确保数据的质量和完整性。

7.面临激烈的竞争

由于人工智能和大数据的热潮，越来越多的人开始宣称自己掌握了数据科学的知识和技能。这使得数据科学家面临着激烈的竞争。为了在竞争中脱颖而出，数据科学家需要不断更新自己的知识和技能，保持敏锐和更强大力量的关注行业动态和新技术的发展。

8.解释技术概念给非技术人员

对于那些整天围着技术术语转的数据科学家来说，向非技术人员解释技术概念可能是令人沮丧的原因。然而，数据团队必须能够有效地与其他部门、管理人员主管和涉众进行沟通，他们可能不理解你工作的复杂性。因此，数据科学家需要具备良好的沟通能力和说服力，能够以人类行为、经济学、体系等为基础构建形式化模型，并对这些假设进行测试，让数据科学应用更加有成效。