好吧，我们知道，当我们说过去二十年里工作世界发生了迅速变化时，我们是在陈述一个显而易见的事实。全球市场和技术进步的步伐正在我们眼前改变工作。
这种变化本身并无积极或消极之处。但它确实意味着，想要 确保你的职业生涯的未来 获得最佳职位的求职者需要考虑如何确保自己的职业生涯的未来发展。
超越无限！
巴斯光年在不知不觉中总结了我们所有人在就业市场上规划职业生涯时需要采取的方法。
认为你的职业生涯年复一年地保持不变已不 购买电话营销数据 再是一种有效的策略。随着时间的流逝，你可能需要承担更多的责任。
主流新闻标题大肆宣扬机器人抢走我们的工作，这太夸张了（而且完全不正确）。然而，毫无疑问，聪明的求职者会考虑到人工智能 (AI) 对全球就业市场的影响。
打造现在和未来都具有相关性的职业生涯的最有效方法之一就是成为一名数据科学家。
数据科学家现在和将来都很抢手
目前尚不清楚是亚伯拉罕·林肯 (Abraham Lincoln) 还是彼得·德鲁克 (Peter Drucer) 说过“预测未来的最好方式是创造未来”。
无论是谁说出了这些意味深长的话语，这种情感对于工作的未来和人类努力的任何其他领域都是真实的。
关于人工智能的未来，存在很多讨论和分歧。虽然毫无疑问 确保你的职业生涯的未来 数据经济将继续存在，但未来几年它会是什么样子，谁也说不准。
令人惊讶的是，有人认为人工智能的未来是数据越来越少，而不是越来越多。然而，由于“自上而下”的推理方法应用于数据，而不是当前“自下而上”的数据挖掘方式，数据科学家的需求仍然很大。
LinkedIn 每年都会发布一份最热门技能列表。自 2012 年以来，数据科 2024 年最佳营销自动化工具 学每年都榜上有名。该专业社交网站还发现，2012 年至 2017 年间，数据科学家的需求增长了 650%。
由于数据科学家的技能涵盖数学和商业两个领域，因此对其的需求很大。
数据科学的数学元素源于统计学，而统计学的历史可以追溯到古代。我们掌握的有关该主题的第一部著作可以追溯到 9 世纪，作者是阿拉伯学者 Al-Kindi。
由于统计学很大一部分与数据收集和分析有关，因此很容易看出统计学如何成为数据科学的基础。然而，数据科学家也擅长处理来自图像、文本、社交网络、网站操作、音频和视频文件等的数据集，并从中提取有价值的信息。
一般来说，数据科学家拥有由以下四个领域组成的技能：
- 了解数据设计和实施——架构、存档、分析和获取
- 数据建模以实现深入彻底的分析
- 分析能力
- 商业和沟通技巧
数据科学家的三项持续任务
由于数据、人工智能和机器学习的结合非常广泛，因此无法 电话号码位于 测数据科学家未来会承担什么样的职责。
数据科学家的角色也会有所不同，这取决于您受雇于公共机构（政府也非常需要数据科学家）还是私营公司。
不过，您可以大致概述一下构成您一天的相关关键任务。
- 数据收集 – 您将处理的不仅仅是一个数据点。了解如何处理来自多个来源（例如网站、社交媒体平台、客户购买历史等）的数据并将其转化为可产生洞察力的可用信息至关重要
- 使用统计方法解决问题
- 紧跟技术发展。由于您将根据分析组织数据所获得的见解提出建议，以实现 KPI，因此必须及时了解机器学习和文本分析/挖掘的最新动态
数据科学家和欧洲
随着数字化转型成为欧洲各地企业和组织的首要任务，对数据工作者的需求只会增加。
欧盟委员会 2017 年发布的一份报告指出，到 2020 年，欧洲的数 确保你的职业生涯的未来 据工作者数量将增加 14.1%。报告还称，由于技能短缺，到 2020 年，数据工作岗位将空缺多达 769,000 个。欧盟委员会还在报告中指出，由于欧洲工业的快速数字化，到 2020 年，可能还会创造 100,000 个新的数据工作岗位。
数据科学家的硬技能和软技能
要想成为数据科学家，需要软技能和硬技能的结合。
毋庸置疑，你需要很高的技术能力。
虽然拥有统计学、计算机科学或工程学学士学位就可以进入职场成为数据工作者，但争夺最佳职位的数据科学家通常拥有这些学科的硕士博士学位。
严格来说，数学学位并不是数据科学职业的必要条件。但是，掌握数学基础知识是必要的，例如理解概率论。
掌握某些编程语言对于成为数据科学家至关重要。目前，最需要的语言是 Ruby、Python 和 JavaScript。熟练掌握 SQL 作为数据库查询语言也很重要。
作为一名数据科学家，您将筛选海量数据，寻找所有可能改变组织的业务洞察。但您需要能够向不具备您技能的人说明和解释这些洞察。
因此，数据可视化技能是关键。知道如何使用Tableau等工具很重要。许多数据科学家还加入数据社区，从事项目并提高他们的数据可视化技能、建立人脉并随时了解数据社区的动态。GitHub和Kaggle是两个最著名的群组。
就软技能而言，你需要注重培养沟通技巧。能够向组织内的各个利益相关者解释你的流程和发现将是你职责的重要组成部分。
虽然我们并不认为机器人和机器之间的竞争像媒体所 确保你的职业生涯的未来 说的那样单一，但令人欣慰的是，人类的同理心在未来的职场中将受到高度重视。能够超越数据集看待问题并考虑不可预测因素的数据科学家将会走得很远。
培养分析思维是数据科学家的一项宝贵技能。保持好奇心并质疑您正在处理的数据，以获得所需的见解。
新兴技术的发展速度已经很快，而且只会越来越快。现有技术可能会更快过时，新技术会取而代之。想要确保自己的职业不因未来而改变的数据科学家需要培养高度的适应能力，以保持在数据角色中的领先地位。
掌握自我教育的艺术
对于任何专业人士来说，不断投资于自我发展都是值得的。作为一名数据科学家，你会发现做以下事情很有价值：
- 了解最新技术和工具
- 了解组织运营的环境，并提前思考趋势如何影响你的角色
- 专注于你作为数据科学家可以增加的商业价值
- 了解更广泛的商业、经济和社会趋势
继续做上面列出的四件事，你就会真正把巴斯光年的话付诸行动。你作为数据科学家的职业生涯将带你走向无限……甚至更.
