datascientist是什么

开始入职时候做的东西还是以R和Python为主，慢慢开始写R package。同时，很快接触到hadoop和spark，开始重视Visualization，学习AWS。从被动给一个project去做，到开始接触其他的团队申请新的project，学会调配资源，学习evaluate各种DS Tool。目前为止，我觉得最重要的是：熟练各种DS工具，因为这些工具是为了自己的工作服务的；熟悉自己所在部门和公司整体的业务联系和业务流程；理解自己做的东西究竟有什么样的business impact。至于未来的职业发展途径，就靠个人选择和机遇了。总体还是基于你自己的行业和职业规划。比如，已经有了几年大公司经验的DS加盟了startup，自然就要担当lead的职位。自己日常工作中的团队协调和真正的技术部分的所占百分比要自己调整。也有很多人求稳，在大的企业中做几十年。如果有机会，争取下management position，没有机会倒是也乐于做最基层的技术工作。总之，职业途径是基于踏实做事的。踏实做事努力认真总会有好的机遇把自己拽到合适自己发展的路径上来。但是，不管走哪条路线，自己选择的项目的business impact是最重要的，也是衡量自己工作结果的唯一途径。这点对于DS这种新型职位尤其重要。在日常工作中，每天反思下，自己的工作的意义是什么，能给自己的团队带来什么，能给自己的公司带来什么。

我来为您解答: 首先你得明白什么叫data science，再去学需要学习的东西。而不是因为这个比较火，所以想去学，而什么都不去了解。 data science是一门及其综合的学科，也就是现在炒得很火的“大数据"。其对口职位叫数据科学家，也就是“data scientist”， 而整个领域，应该就是叫“data science”，而其下有很多不同的方向。就像数学是一个领域，下面有代数学，几何学等等。 而作为data science， 或者说成为一个合格的数据科学家。需要学习的东西概况起来就是三点: 模型，算法；大数据下的数据结构 visualization（可视化）。