揭秘：4种数据科学工作，8项求职技能

 “数据科学家”被誉为21世纪最性感的工作（Thomas Davenport和D.J. Patil在哈佛商业评论上曾发表的一篇文章中称），但如何成为一个数据科学家？怎样才能入门呢？许多的信息可能导致你认为成为一个数据科学家需要全面的 精通一些领域，比如软件开发，数据整理，数据库，统计学，机器学习和数据可视化。

不用担心。从我作为一个数据科学家的经验来说，事实并非如此。你并不需要马上学会一辈子受用的与数据相关的信息和技能。与之相反，你要学会仔细阅读数据科学的职位描述，这将有助于申请那些你已经拥有必要的技能的职位，或者学习特定的数据技能以适应你想要的工作。

4种数据科学工作

“数据科学家”经常是被用来形容完全不同的工作的一个总称。这里有四种类型的数据科学工作：

数据科学家是住在旧金山（San Francisco）的数据分析师：

玩笑归玩笑，其实在一些公司数据科学家是数据分析员的代名词。你的工作可能包括从MySQL数据库中提取数据，成为Excel数据透视 表的高手以及生成最基本的数据可视化（如线和条形图）。你可能偶尔分析一下A/ B测试的结果或负责公司的谷歌分析（Google Analytics） 账户。这样的公司是一个有抱负的数据科学家学习入门技术的好地方。一旦你熟悉你的日常事务，这样的公司可以为你创造一个尝试新事物和扩大新技能的环境。