什么是高级数据科学家？

引言

高级数据科学家利用数据分析来寻找有助于公司计划和发展的见解。虽然他们的职责与初级数据科学家类似，但他们也更积极地监督团队，并对基于数据的长期项目和决策拥有更大的影响力。高级数据科学家利用数据指导初级数据科学家，并提供具有重大经济影响的建议。

高级数据科学家做什么？

高级数据科学家识别潜在的长期业务问题，并指导机器学习和相关数据准备的开发以解决这些问题。

一名高级数据科学家应用数据科学来支持公司扩张。通过利用尖端技术和分析能力，他们处理大型数据集以提取有价值的业务信息，从而有助于决策。

以下是高级数据科学家可能承担的常见职责：

驱动战略决策

作为一名高级数据科学家，您将进行关键的探索性数据分析，以发现隐藏的模式、趋势和相关性。然后，您将这些发现应用于战略业务决策。

开发机器学习模型。

您的职责将是创建和实施机器学习模型。这些复杂的算法有助于自动化和增强许多业务运营。

提出数据驱动的建议

作为一名高级数据科学家，您将提出数据驱动的建议，以提高业务目标的有效性。这些建议将基于您对数据分析和预测模型的理解。

高级数据科学家职责

• 确定企业需要改进的地方以及如何使用数据建模来支持各项举措。
• 负责开发用于业务预测的机器学习模型，包括市场趋势、消费者行为和投资前景。
• 为了准备好模型输入数据，清理数据并执行探索性数据分析。
• 与管理层和企业利益相关者分享见解。

企业内部的高级数据科学家

数据科学专家通常出现在大型企业和组织中，并在数据科学或数据分析部门工作。根据目前的情况，他们的直接上级可能是首席数据科学家或数据科学经理。

高级数据科学家的重要性

高级数据科学家负责管理能够识别企业改进关键机会并支持战略蓝图的数据科学活动。如有需要，他们还能熟练地扫描非层级结构材料并从中提取必要信息。

要成为高级数据科学家需要具备哪些技能？

与任何领域一样，优秀的高级数据科学家需要技术技能和软技能的结合。必须培养的一些特质包括对数字和编程的舒适度、解决问题的能力以及良好的沟通技巧。

以下是高级数据科学家所需的技能：

成为高级数据科学家的资格

• 至少三年的经验，尤其是在机器学习、数据科学、分析或任何相关领域。
• 在分析背景下组织定性材料并主张通过探索性分析得出发现的经验。
• 能够管理建模项目和机器学习计划。
• 在数据科学相关的 SQL 语言以及 Python 编程语言方面的专业知识。

高级数据科学家的先决条件

• 统计学、计算机科学、数据科学或任何相关领域的学士学位。

高级数据科学家的硬技能

• 在数据选择、数据清理和数据处理方面的高级技能。
• 了解建模工具、深度学习和机器学习的概念。
• 精通脚本和编程语言，如 C++、Java、Python、R、Scala、SAS 和 SQL。
• 掌握各种建模技术和数据分析方法的技能是优先优势。

高级数据科学家的软技能

• 分析思维能力。
• 项目管理。
• 解决问题的能力。
• 口头和书面沟通能力。

技术熟练度

要担任高级数据科学家，您必须熟悉 SQL、Hadoop 和 Spark 等技术，以及 Python 或 R 等编程语言。

统计和数学能力

扎实的统计学和数学基础至关重要。具体来说，高级数据科学家应该能够熟练处理复杂的数字和概念，包括统计检验和概率建模。

沟通

良好的人际交往能力与适当的技术技能同等重要。工作很大一部分是需要将大量复杂的分析结果提炼成更简单易懂的格式，特别是对于那些几乎没有数据分析背景的人来说。

高级数据科学家使用的工具和程序

• C++
• Java
• Python
• PyTorch
• R
• Scala
• SAS
• SQL
• Tableau
• TensorFlow

高级数据科学家在哪里工作？

鉴于如今许多公司都高度依赖数据驱动的决策，高级数据科学家被广泛应用于各种行业。以下是高级数据科学家可能工作的典型行业：

• 科技公司
• 银行和金融行业
• 市场营销和广告公司
• 医疗保健行业
• 研究机构
• 电子商务企业

高级数据科学家能够利用数据驱动的见解来改进公司战略和流程，这最终使其如此重要。在这个充满活力且有益的职业中，有许多有趣且富有挑战性的机会可以发挥您的分析和领导才能。

如何成为一名高级数据科学家？

高级数据科学家的教育和经验

许多担任高级数据科学家职位的人拥有统计学、计算机科学、数据科学或同等专业的学士学位。要获得高级或高管职位，可能需要数据科学、信息科学或任何相关领域的硕士学位。

候选人应在数据科学、机器学习和建模技术、统计学、管理学、战略方法以及 Python 和 SQL 等编程语言方面展现出高阶思维能力。

高级数据科学家的证书和课程

• 数据科学加速器
• 21 个您需要了解的数据科学训练营
• 21 个您需要了解的 Python 数据科学课程和训练营
• 20 个您需要了解的机器学习训练营和课程

高级数据科学家的职业道路

在实际获得高级数据科学家职位之前，担任者通常会担任数据分析师、初级数据科学家或类似职位。之后，可以晋升为数据科学总监、数据科学经理、首席数据科学家等。

高级数据科学家的平均薪资和就业前景

高级数据科学家的年薪通常为 61,704 英镑。根据地区、行业和组织规模的不同，这个数字可能会有所变化。其他因素，包括特定行业的工作年限、技术技能和学术资格，也可能显著影响您的收入。

随着越来越多的公司认识到数据分析的价值，英国的就业市场预计在未来几年将呈积极改善的态势。事实上，英国议会报告称，需要更多具有专业数据能力的人来满足需求。

与高级数据科学家类似的职位

如果您对高级数据科学家职业感兴趣，可以考虑其他相关职位。以下是与高级数据科学家类似的职位：

数据分析师

全国平均年薪： 33,701 英镑

主要职责：数据分析师收集、组织和分析统计数据。他们利用技术技能分析数据、识别模式并提供见解。即使他们处理的数据量比高级数据科学家少，他们也能为业务决策提供更重要的支持。

机器学习工程师

全国平均年薪： 54,215 英镑

主要职责：机器学习工程师负责创建、构建和实施机器学习模型以解决业务挑战。他们拥有与数据科学家相似的技能，但更侧重于软件工程和系统架构。

数据工程师

全国平均年薪： 57,746 英镑

主要职责：数据工程师负责组织和管理数据。为数据科学家提供分析的“大数据”基础设施是他们的主要职责。他们的职责包括开发和维护分析数据库和处理系统。

统计学家

全国平均年薪： 41,314 英镑

主要职责：统计学家利用他们在数学和统计学方面的专业知识来收集和分析数据。他们设计调查、实验和民意调查来收集信息、进行分析并协助决策。

这些职位可以作为迈向高级数据科学家之路的垫脚石，并提供可比的收益和挑战。尽管每个职业都有独特的关注点，但都涉及数据和分析。

结论

高级数据科学家是数据科学领域的高技能员工，负责高级技术任务的监督和分析。他们中的大多数人在利用统计技术、学习算法和数据预处理方面拥有分析经验。这些重点在于创建预测模型、分析处理大数据以及指导团队中的初级成员。高级数据科学家与组织利益相关者互动，以识别组织需求、分析问题并获得客户批准。他们对于数据决策不可或缺，有助于确保所创建的解决方案反映组织的战略目标并促进新的创新理念。他们通过提高技能和委派权力来执行项目，从而提高数据分析的效率。