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警惕！想成為大數(shù)據(jù)人才，就不要當(dāng)這十種人

大數(shù)據(jù)人才 SAS 招聘

大數(shù)據(jù)觀察 | 2016-05-12 13:20

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】如今，數(shù)據(jù)科學(xué)家已是炙手可熱，那些曾經(jīng)對(duì)其毫無所知的企業(yè)，眼下也開始在全世界搜尋最好的數(shù)據(jù)科學(xué)家。問題在于，優(yōu)秀數(shù)據(jù)科學(xué)家的標(biāo)準(zhǔn)是什么?和其他東西一樣，數(shù)據(jù)科學(xué)家也是良莠不齊，招聘他們是一項(xiàng)重要的投資，如果選了個(gè)“次品”，你會(huì)付出沉重的代價(jià)

過去10年里，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)。大數(shù)據(jù)撲面而來，普通人很難弄懂它的含意，更別提加以利用了。但數(shù)據(jù)科學(xué)家能從中提取出有價(jià)值的信息。對(duì)一家公司來說，數(shù)據(jù)科學(xué)家的雇用成本很高，由于這方面的人才供不應(yīng)求，他們的薪水會(huì)迅速上漲。

在當(dāng)今這個(gè)時(shí)代，解雇員工同樣代價(jià)不菲，錯(cuò)誤的招聘會(huì)使你的公司倒退幾個(gè)月。所以，在尋找優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家時(shí)，你也應(yīng)該警惕蹩腳數(shù)據(jù)科學(xué)家的跡象。如果發(fā)現(xiàn)以下10個(gè)跡象中的任何一個(gè)，你都應(yīng)該迅速遠(yuǎn)離。

1. 糟糕的數(shù)學(xué)背景

許多計(jì)算機(jī)專家和程序員都會(huì)把自己說成是數(shù)據(jù)科學(xué)家，但實(shí)際上，真正出色的數(shù)據(jù)科學(xué)家通常擁有數(shù)學(xué)背景。優(yōu)秀的數(shù)學(xué)家可以成為最好的數(shù)據(jù)科學(xué)家，但數(shù)學(xué)不好的程序員不行。蹩腳的數(shù)學(xué)家無法有效地分析數(shù)據(jù)，而這恰恰是數(shù)據(jù)科學(xué)家的首要任務(wù)。

2. 計(jì)算機(jī)知識(shí)貧乏

沒錯(cuò)，優(yōu)秀的數(shù)學(xué)家可以成為頂尖的數(shù)據(jù)科學(xué)家，但光是會(huì)在筆記本上寫公式可不行，他們還必須熟練地運(yùn)用計(jì)算機(jī)來處理數(shù)據(jù)，要熟悉Spark和其他系統(tǒng)。如果你的數(shù)據(jù)科學(xué)家堅(jiān)持要求配一名助手，因?yàn)樗貌粊黼娔X，那么你應(yīng)該繼續(xù)尋找，去雇用其他人。

3. 沒有全能型人才

一個(gè)人集統(tǒng)計(jì)學(xué)家、開發(fā)員、數(shù)學(xué)家和其他身份于一身，并不意味著他能成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家。幾乎可以肯定的是，他擁有跨領(lǐng)域知識(shí)，能夠根據(jù)不同的職位需求來推銷自己。他也許什么都會(huì)，但可能什么都不精。

4. 純粹的學(xué)術(shù)派

需要有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的人。如果他們的所有經(jīng)驗(yàn)都來自學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)，當(dāng)他們面對(duì)現(xiàn)實(shí)問題時(shí)，可能會(huì)束手無策。尋找有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的人，不要在這方面妥協(xié)。

5. 缺乏團(tuán)隊(duì)精神

數(shù)據(jù)科學(xué)家將和其他人共事，所以你不會(huì)想要一個(gè)不合群的人，即便他再怎么聰穎過人。數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該真正地融入團(tuán)隊(duì)，了解整體情況，做出全面改進(jìn)。而如果他們不能和其他人融洽相處，就做不到這一點(diǎn)。

6. 缺乏商業(yè)知識(shí)

數(shù)據(jù)科學(xué)家不能只會(huì)運(yùn)用理論。他們還要重視經(jīng)過驗(yàn)證的技巧，運(yùn)用可靠的傳統(tǒng)方法。這些都來自于實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。數(shù)據(jù)科學(xué)家需要參加商務(wù)會(huì)議，通過演示向高級(jí)管理層闡述分析結(jié)果。因此，在雇用一名數(shù)據(jù)科學(xué)家之前，要確保他擁有一定的商業(yè)知識(shí)，這一點(diǎn)非常重要。

7. 不熟悉工具

你面前的那個(gè)人擁有豐富的技術(shù)知識(shí)，但他們能否運(yùn)用這些知識(shí)?如果他們沒有實(shí)際運(yùn)用過SAS、R、Scala、Python或其他計(jì)算機(jī)語言，他們可能只會(huì)像一個(gè)“繡花枕頭”，中看不中用。他們必須能夠利用工具來闡釋和轉(zhuǎn)化信息流。

8. SAS成癮者

有些SAS開發(fā)人員會(huì)把自己包裝成數(shù)據(jù)科學(xué)家，但他們不是。數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該掌握多項(xiàng)技能，對(duì)于某個(gè)具體的問題，他們可以運(yùn)用多種不同的系統(tǒng)。而蹩腳的數(shù)據(jù)科學(xué)家在遇到任何問題時(shí)，都只會(huì)采用同一種技能，他們希望用一種語言就能解決所有問題，這是不切實(shí)際的。

9. 沒有理科學(xué)位

這是個(gè)不好的跡象，因?yàn)閿?shù)據(jù)科學(xué)屬于理科范疇。你也可能自學(xué)成才，但如果有人能秉持科學(xué)原則，并且掌握了分析學(xué)的一般性應(yīng)用，還畢業(yè)于名牌大學(xué)，此人更有可能給企業(yè)帶來價(jià)值。最好能擁有碩士學(xué)位。如果在其他領(lǐng)域還擁有一技之長(zhǎng)，此人將是一只潛力股。

10. 不會(huì)用通俗語言來解釋

數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該能用通俗易懂的日常用語來解釋最復(fù)雜的問題，不能與現(xiàn)實(shí)世界脫節(jié)，這會(huì)導(dǎo)致你的解決方案無法被人理解，而且你需要花費(fèi)一定的時(shí)間和精力來克服語言障礙。雖然有很多重要的數(shù)據(jù)科學(xué)技能可以后天習(xí)得，但有些卻是天生的。那些妨礙你進(jìn)入數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的因素常常無法改變或糾正。對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)的熱情以及掌握一定的技能，這是成功的關(guān)鍵。如果你只是假裝有興趣，或者并不具備重要的技能，總有一天，你會(huì)原形畢露。

來源：燈塔大數(shù)據(jù)

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