2018数据科学领域6大预测 机遇抢先知 还不快来一探究竟

数据科学 所应

具备的 能力与责任

将更为明确

随着数据科学领域的发展，“数据科学家”的实际含义和定义出现了一定程度的模糊性，可以说“数据科学”成为了全面的流行语。

2018年，人力经理和招聘人员将开始深入研究数据科学家们必须具备的具体技能和知识， 如提出与验证假设，统计与可视化理解能力，机器学习知识和模型构建技能等 。

专攻机器学习

将成为更好的

职业选择

数据科学家曾在领英新兴职业榜单上排名第二，而第一则是机器学习工程师。如今在职的机器学习工程师比五年前增加了近10倍，而领英仍列出了近2000个相应空缺职位。

机器学习工程师的理想人选需结合他们的软件工程和数据科学知识。顶尖的软件工程师可以通过Springboard的数据科学职场路等项目将自己的职业技能扩展到数据科学领域，而这样的人才将独树一帜地胜任这些高需求高薪酬的工作。

具备设计能力

的数据科学家

将发挥更大的

作用

各大公司开始认识到在各个层面运用数据科学推动决策的重要性。

随着跨领域理解数据的挑战不断增多，数据科学家需要用视觉上易于理解的方式来设计数据，而他们将在工作领域中协调各部门间的数据转换与交流。

了解数据科学

中 的敏捷方法

变得更为重要

敏捷方法（又称轻量级方法）在几年前就席卷了设计界，而现在它正在席卷数据科学界。通过借助专攻具体目标的小型跨职能团队来快速攻克数据科学相关问题，企业们能更灵活高效地解决更宏观的问题。

精攻专业领域

将变得更加重要

由于数据科学家的需求如此之高，即使是最普通的数据科学从业者也可能获得成功。而那些技术过硬，专攻数据科学内某一特定领域的数据科学家们，才能在业内扮演最具实际意义、最有影响力的角色。

专攻某一领域可能意味着深入研究特定的方法或技术工具，或者意味着专注于一个利基产业。但无论哪种方式，那些与行业磨合的实践者将更受欢迎并获得挑选职位的自由。

所有人都会

关注 数据科学

萌生更多的想法

“数据科学”不再只是一个创业公司和科技公司的职员闲谈时提及的术语。当Netflix这样的公司使用他们的数据库来调用特定的用户子集，在互联网上引起轩然大波，使得民众呼吁确立有关数据挖掘的限定时，显而易见数据科学已经走向了主流。

数据科学在人工智能，增强现实和安全领域等新兴技术中也扮演着重要的角色，这自然而然地使得它在公共场合（尽管有争议）备受关注。如此多变的应用性，关于数据重要性的无尽的新闻报道，即便民众褒贬不一，不可否认的是公众的视线已聚焦于数据科学！