原文：What are the Skills Needed to Become a Data Scientist in 2018?
譯者：TalkingData市場部
據Glassdoor，數據科學家是2017年美國的頭號職業。這並不意外，因為這一領域的中位基本工資達到了12萬3千美元。但數據科學家的就業市場遠不飽和，僅在美國就有19萬的人才空缺。如果你在考慮轉換跑道成為數據科學家，2018年提供了充足的機會。這篇文章旨在幫助梳理如何在2018年成為數據科學家。
為了瞭解這個發展中的領域，2017年末365 Data Science針對這一主題在進行了調研。這項研究基於從1001名LinkedIn簡介中目前職位為“數據科學家”的簡歷中收集的數據。這個群體被分為兩組——就職於財富500強企業的人、以及就職於其他企業的人。此外，樣本中數據科學家的工作地點包括美國（40%）、英國（30%）、印度（15%）以及其他國家（15%）。同時，為了控制偏差，數據收集自不同背景的數據科學家。
男性，至少會說一門外語，並且擁有本科以上學歷（碩士或博士）。他擁有4.5年工作經驗，並需要花2年來獲得（數據科學家）這一頭銜。R和Python是首選的編程語言，其次是SQL。
無法忽視，數據科學專業嚴重被男性掌控，在此次的樣本中70%為男性。儘管如此，面對這一領域的巨大需求，只要具備相關知識，任何人都能在行業中擁有一席之地。所以，如果你碰巧是一位女性，不要灰心，請繼續讀下去。
數據科學家最必要的技能是什麼？
以下是數據科學家簡歷中最常見的技能：
R和Python是數據科學領域的主流編程語言。53%的數據科學家聲稱掌握R以及/或Python。注意，在某些數據科學家在工作中同時掌握這兩種語言。
在不斷變化的數據科學世界中，專業人士要在工作中運用最新的工具。R和Python是最基礎的編程語言，每個嘗試想進入這一領域的人都應該學習。
Stack Overflow社區建議，儘管數據顯示R是更為廣泛應用的語言，但鑑於 Python是發展最為快速的編程語言，可以考慮將Python放在學習計劃的首位。到2019年，Python很有可能會在使用人數方面大幅超越其他編程語言。靈活性和易用性是使得Python脫穎而出的首要原因。
在數據科學家中，其他受歡迎的語言是：
SQL（40%）
MATLAB （19%）
Java（18%）
C//C++（18%）
想學習更多？
我們發現，最好也能掌握SAS、LaTex、Hadoop或Tableau。拓展基礎之外的專業技能可以顯著提升獲得數據科學家職位的機會。
工作經驗
鑑於數據科學家這一職業誕生不久，也就不意外數據科學家職位經驗的中位數只有2年。如果你是在無該領域相關經驗的情況下申請數據科學家職位也不用尷尬，你不是一個人。
在此次研究的樣本中，只有36%的數據科學家的前一份工作也是數據科學家。在這個領域中還有很大的成長空間。那另外64%的人之前的職位又是什麼呢？最為常見的背景是分析師（19%）、IT專家（16%）或者學者（12%）。
並且，8%的人在成為數據科學家之前是實習生。
這些人從零開始實現了夢想。你也可以！
教育與培訓
大多數以數據科學家為工作的專業人士受教育程度很高。實際上，結果顯示75%的數據科學家不是博士就是碩士。
但是，華麗的學位並非必需。此次研究樣本中，大約有25%的數據科學家畢業於“沒有進入排名的大學”。換句話說，無論你的母校是否進入了“泰晤士高等教育”榜單（注：由《泰晤士報》評選出的世界頂尖大學排行榜），並不會為你是否能開始數據科學的職業生涯帶來決定性影響。
此外，只有13%的人在大學中參與了數據科學或分析學項目。大多數數據科學家的所學專業是計算機科學（20%）、統計學和數學（19%）或社會科學（19%）。只要你在某一學科有足夠的基礎，就很有可能邁入數據科學的大門。
因此，你並不是一定要上額外的專業課程來掌握這個工作所需的技能。如果你想升級你的技能，在線課程也是可選的替代方案。近40%的數據科學家在其LinkedIn的個人簡歷中提到參與了在線課程。
就業行業
一旦你掌握了相關技能，你就需要擼起袖子找份工作。所以，數據科學家工作的首選行業是什麼呢？在英國和美國的就業市場，你可以在產業企業（製造、快消、公共事業、諮詢等）中找到數據科學家的工作。但在印度並不是這樣，那裡大多數（68%）的數據科學家在科技或IT企業工作。
醫療保健和金融行業看上去也需要數據科學家，在全部樣本中分別佔14%和6%。
就業企業
你是更想進入財富500強的巨頭，還是更喜歡小型企業？無論企業層級如何，各種規模的企業都在招聘具備R、Python、SQL和Matlab編程能力的數據科學家。但是，如果你的目標是財富500強企業，SAS和Hadoop可能會派上用場。其他企業則很少會要求能夠使用Hadoop。財富500強企業中，大數據為王，但對小型企業來講並非如此。
這是數據科學職業在2017年底的情況和貫穿2018年的趨勢。好消息是，即便你沒有相關學歷或足夠的相關工作經驗，也還來得及掌握相關技能和工具。如果你對數據和終生學習抱有熱情，2018年是開始追求數據科學家職業生涯的好時機。
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