数据科学家概述

最近再次关注了大数据，进而迷上了数据科学家这个角色，并立志成为一名优秀的数据科学家。

为了更好的实现目标，我买了一系列的书，其中有一本是《数据科学家修炼之道》。拿到手上就迫不及待地读了这本书，希望能在进入这个领域的开始，得到一个方向性的指导。

数据科学家是指采用科学方法、运用数据挖掘工具寻找新的数据洞察力的工程师，他们往往集技术专家和数据分析师的角色于一身。在IT行业中，数据科学家将在创造力、沟通能力以及商业世界的联系方面得到更多的锻炼机会，是当前非常有发展潜力的新兴职位。

有人把数据科学家做了一个分类：数据开发者、数据研究者、数据创意师以及数据商务人士，甚至还有一种混合/普适型。下面对以上分类做个简单描述。

数据开发者通常更多地关注技术话题，如数据管理和数据分析。换句话说，他们的日常工作涉及从各类数据源来收集数据以及在一个大型数据库内组织数据，从这些数据库中查询有意义的结果，以及从这些结果中推导出有价值的信息。数据开发者常见于入门级（初级）的数据科学家角色。

数据研究者常常来自于学术界，他们有扎实的统计学背景或是身处应用统计学的科学领域，他们很多具有博士学位。他们的这种特质在很多诸如前导性工作中显得极为重要。

数据创意师通常有着深厚的学术经历，同时极其擅长大数据技术、机器学习以及编程。他们常常是开源软件的贡献者，也具有一定的商业头脑。

数据商务人士通常是资深数据科学家，是数据科学家的最高等级，同时领导数据科学家团队，他们商务能力娴熟，更多地接近于商务世界。通常他们具有包括管理学学位在内的多重背景。

国内开设数据科学专业的学校（仅列举三例）：

1. 北京大学前沿交叉科学研究院；

2. 复旦大学数据科学专业（上海数据科学重点研究室）；

3. 清华-青岛数据科学研究院。

通过以上内容，我了解到数据科学家也是有分类，有层次高低的。希望自己能够不断前进，勇攀高峰！