让数据科学家从优秀变得伟大？

尖的数据科学家才能掌握的尖端技能，但如今，有一点基本编程经验的人就能根据教程完成Scikit-learn或者keras的模型训练。

顶着“本世纪最性感的职位”，行业内的招聘人员不得不面对大量的数据科学相关的求职申请，而这样火热的程度目前看不到降温的趋势，同时越来越多的数据科学相关的开发工具也变得更加易用。人们对数据科学家能给我们带来什么的期望已经改变，越来越多的公司逐渐认识到，训练机器学习模型只是在数据科学领域取得成功所需的很小一部分工作。

这里，我们列举了四项成为伟大的数据科学家最有价值的品质：

一、重点关注业务影响

对于数据科学家而言，最常见的驱动力之一源自对于发现数据模式的好奇心：潜心于探索数据特征的探索、利用最新技术进行实验、系统性的测试并最终得到新的发现，这些工作都让数据科学家们感到兴奋。这种科学动机是数据科学家应该具备的。但如果它是唯一的动力，那也成了一个问题。

如果仅停留在数据层面，思路就会变的局限，最终迷失在数据统计的细节之中，忽略了具体应用场景和更大的公司业务背景。

顶尖的数据科学家懂得如何将他们的成果融入到公司整体的业务之中，并最终将其转化成商业价值。如果存在简单适用的技术，他们不会花费过多的时间去追求复杂的技术实现方式;在真正制定方案之前，他们会明确项目的意义并直击问题所在;他们会关注行动或者方案对整个团队的影响，并提前与相关人员进行沟通;他们会对新的项目和计划提供层出不穷的思路，并不介意自己在别人眼中是否过于“脑洞大开”;他们会对自己的方案帮助到更多的人感到自豪，而不是使用了更先进的技术。

数据科学目前仍是一个不规范的行业，学术教育与产业需求间存在着很大的代沟。顶尖的数据科学家无惧于走出“舒适区”，去面对更棘手的问题并最大限度地发挥其作用。

二、扎实的软件工程技能

当设想数据科学家的理想形象时，浮现在人们脑海中常常是在工作在顶级大学中的著名的AI学科教授。在企业需要提升模型准确率去面对更激烈的竞争时，纳入这样的人才无疑是明智的。因为为了提高传统方法准确率最后剩余的几个百

（编辑：泉州站长网）

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