你准备好步入蓬勃发展的大数据的职业生涯了吗？这个对数据科学家职位的研究就是一个很好的开始。

什么是数据科学家？如果你有分析数学的天赋，为什么不考虑成为一名数据科学家呢？成为一名数据科学家需要做些什么？在这里会以令人惊讶的方式为你回答这些问题。

让我们退后一步来思考大数据。你是否佩戴了智能手表？你是否拥有一些可以告诉进行了多少运动的技术和产品？你是否使用Siri，Cortana，Amazon Echo或Google Home？你住在一个智慧城市吗？你在网上购物吗？你用IC卡乘车吗？所有这些行为都会频繁地、大规模地获取数据。你使用技术的方式，以及在日常生活中的活动创造了一种模式。这种模式可以被采取和匹配到其他用户的模式，并进行分析。那么是谁在分析数据以识别模式？那就是数据科学家。

数据科学领域是由数据的存在和对数据科学家的渴求而产生的，他们可以有效地利用这些数据来创建算法。这些需要识别和馈送模式的算法仍在开发中，而且非常急需。而且在数据不断涌入的情况下，它们永远不会停止发展。

数据分析的工作量庞大复杂，这对企业、公司和政府的影响也很大，因此对数据科学家的需求日益增长。数据科学家有着一份很好的工作前景，具有吸引人的薪酬。数据科学家被称之为2017年最好的工作之一。

但是数据科学家面临的现实是否与大数据的发展前景匹配？

要想成为数据科学家到底有多难？

根据最近由365 Data Science公司发表的一项研究表明，成为数据科学家需要以下的基本条件：至少精通一门外语，并且拥有两个或以上的学位，从事数据分析工作4年以上，可以采用R或Python语言编程。

以下进行一下分析：首先，这些数据来自目前从事数据科学家职业的1001名工作人员的LinkedIn简介。365 Data Science公司的研究小组希望了解他们是如何成为数据科学家，需要具有哪些技能和能力。

那么，企业更需要男性数据科学家吗？

数据告诉我们，70％的数据科学家是男性。也许人们可能对此表示认同，在早先的童年时期学习和内化的定型观念中，很多年轻女孩就完全脱离了STEM（科学、技术、工程、数学）科目，这并不是什么性别歧视，调查数字表明这就是现实。

对此，女性也不要绝望。研究表明，企业显然更需要女性数据科学家。很多领域曾经是以男性为主，但在性别平衡方面已有很大的进步。

根据IBM公司进行的一项研究，到2020年，仅在美国将会有2，720，000个数据科学职位。

除了性别之外，让我们来看看还有什么是成为数据科学家面临的问题。

数据科学家需要掌握多少种语言？

其实两种语言就可以。作为一名数据科学家，则需要至少通晓一种外语。这是有道理的：虽然编程和数学都是和语言无关的，但是，薪酬丰厚的就业机会仍然主要集中在美国、英国、西欧，以及印度，主要专业语言是英语。也就是说，如果你的第一或第二（或第三）语言是英语，那么在语言方面就会合格。

但是，如果仔细研究大数据科学名列前茅的国家和地区分别是美国，英国和西欧的话，那么大数据科学在世界其他国家和地区还有什么机会？那就是全球各地的最好的高等教育机构。

你是否获得全球50强大学的学位，如果具有这样的条件，是否有机会从事数据科学家？

并不是。数据科学并不是一个适合知名大学和毕业生的学科。尽管样本中有28％的人毕业于全球前50名的大学，但是在1001名数据科学家中，有四分之一的人就读的大学甚至没有出现在全球大学50强的名单上，而两者之间的数字有些均匀分布。

现在，鉴于收集到的数据是为了确定就职于财富500强巨头的数据科学家需要做的事情，可以根据大学排名查看就职财富500强的数据。

人们会注意到在这个样本中，财富500强公司中半数以上的人员是全球50强大学的毕业生（28％）。但没有名列其中的大学的毕业生仍占23％。

而根据“财富”500强员工进行调查的两个统计小组反映了上述统计数据。另外，如果只看从一所顶级大学毕业的数据科学家，那么这个鸿沟实际上是平等的：一半的人入职“财富”500强公司，而另一半人则在规模较小的公司和初创企业中获得职位。

这一切都不是巧合。当然，从一个排名良好的教育机构获得的文凭可以作为技能和资格的保证，并向未来的雇主表明具有被其选中的资格。但是，通过声望较低的大学毕业生的高就业率表明，还有其他方式来展示毕业生的信誉和工作能力。这些人仍然可以通过自我准备来展示自己所具有的丰富知识和熟练技能。