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各种经验构建强大的数据科学背景

数据科学家需要许多技能,并从不同背景中了解这些技能。专家表示,相关经验可以来自几乎任何数量的领域。

与之对数据科学家的需求仍然蓬勃发展,许多人正在蜂拥而至,他们将各种技能与他们带到数据科学领域。数据科学也可以应用于许多不同的领域,因此没有与数据科学相关的标题的人使用这些技能在他们的日常工作中使用这些技能。

在不同地区获得的技能,从数学到癌症研究到天体物理学,可以在数据科学生涯中有价值。

数据科学家来自哪里?

特别是因为大学只是刚刚开始提供数据科学专业和硕士学位,很少有人进入该领域拥有一个特定的数据科学背景。

数据科学家的一个常见背景是数学。在坎布里奇,群众的数据科学会议上发言。,3月6日,塔夫茨大学数学副教授的月亮子民,描述了她的背景,主要涉及在选民重新发行中使用数据科学。

“这是你构建[和这些技能]的所有数学技能如何帮助您更好地改善,”当被问及她的数学背景如何帮助她的数据项目时说。

Duchin使用数学和数据科学的公民权利。她目前与城市和州官员合作到重绘投票区,所以目前经过的群体可能会让他们的投票更加准确。

Duchin表示,数学的建立专业知识在数据科学中至关重要。数学有助于“推动”机器学习中的边疆- 询问为什么和“模型的工作方式。

是什么让人们到数据科学?

但它不仅是一个数学背景,为一个人提供了数据科学的职业生涯。参加会议的Katie Montgomery是数据科学界的新手。在通信后,蒙哥马利是哈佛大学艺术学院的首都工作人员助理。数据在越来越多的筹款资本中发挥着重要作用。她的团队与数据合作,以确定举办筹款努力的地方。

蒙哥马利说:“必须有一个人以外的系统来拉动这种信息。”“我在这里看到还有其他方法可以在没有数据科学中的背景下到达那里。”

随着嵌入式BI平台的兴起和增加公民数据科学家,在类似情况下有更多的人越来越普遍。

Rapid7的高级数据科学家Vasudha Shivamoggi没有来自真正的数据科学背景。她赢得了博士学位。在物理学中,后来搬进了数据科学的职业生涯。

“长话短说,我需要一份工作,我搬进了数据科学,”她在会议上接受了关于如何从物理学制作交换机的会议。“我认为物理有一个很多很多通过数据科学。“

对于Shivamoggi,在物理和数据科学等定量科学之间存在几乎是一条直线。

“很多焦点是在建模上所以它是量化的,这是数学,”她说,“但我们知道我们生成的内容是一种近似。这也是真理的。我们也没有得到完整的照片,但我们试图弄清楚最简单的模型仍然会回答我们的问题。“

数据科学:就像研究一样?

菲尔蒂特实验室董事总经理Jess Stauth表示,在会议上的演讲中表示,科学研究史可以帮助数据科学家擅长他们的角色。

STAUTH指出,基于理论或基于研究的科学和应用科学,例如数据科学,通常被视为两个完全分开的东西。

“这些是两种不同的东西,但我认为这是一个孤立的人,因为这么强烈地将它们分开,”斯契说。她补充说,在团队中,队伍中的队伍具有很强的价值。一个拥有更多一般科学背景的人可以为这种团队带来宝贵的技能。

Stauth在初创公司的数据科学团队中工作。她说,在一个启动氛围中,数据师被要求戴上许多不同的帽子,有时候进入几个角色。这就是为什么拥有多样化的数据科学背景对于追求纪律作为职业的人来说是一个优势。

“数据科学家也可以是分析师或商业用户 - 那些不必分开的人,”STAUTH说。“他们是两个不同的帽子,你必须穿。”

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