何为数据科学(Data Science)？

1974年，Peter Naur在其著作《Concise Survey of Computer Methods》中首次提出数据科学的概念， 即“数据科学是一门基于数据处理的科学”，之后数据科学经历了一段漫长的沉默期。随着统计与计 算机科学的发展，技术爆炸带来了人们思维模式的转变与科学研究范式的演变，数据科学受到了越来 越多人的关注。2012年，数据科学家在《哈佛商业评论》中被誉为“21世纪最性感的职业”，2015年， 美国白宫首次设立数据科学家的岗位。大数据时代的到来，催生了这门新兴的学科——数据科学！ 数据科学定义：从数据中获取信息的科学，同时包含本质与应用两个层面。它的本质是用科学的方法 研究数据，它的应用是用数据的方法研究科学。

何为数据科学家(Data Scientist)？

数据科学家是指同时具备研究数据本质的科学知识和应用数据科学的领域知识，从数据中获取信息并 能解决问题的专家。在CDA LEVEL 3人才标准中，数据科学家具体指负责企业级商业数据科研项目的 高端人才，能利用数据来改进产品、推动业务，并进行整体架构的大数据治理与项目管理，带领团队在该商业领域进行前瞻性研究和战略布局。通常在企业中可称为：首席数据官CDO，数据部门总监， 数据科学家等。下图表达了一个数据科学家应具备的综合能力范围。

数据科学家与分析师、工程师的区别？

下图为数据科学家与数据分析师、大数据工程师，三个角色能力对比图。其中，数据分析师更偏统计 分析、商业应用层面，大数据工程师更偏计算机科学、底层架构层面。数据科学家是一个更具综合能 力，更具管理能力的全才角色。

数据科学家前景如何？

截止到2018年的8月，领英的研究数据显示，数据科学领域出现了非常严重的人才短缺。几乎每个美 国大城市都存在数据科学技能短缺，美国当前数据科学家的人才缺口大约为15万人。在国内，未来3-5 年大数据人才缺口150万，其中主要包含大数据工程师、分析师等岗位，人才的平均水平较低，因此 高端人才更是企业难以获得的。越来越多的企业期望招聘到数据全才，解决所有的数据难题，而往往 大失所望；越来越多的人才被称为数据科学家，但常常名不副实。因此，国内的数据科学家还异常稀 缺，企业高薪求人，人才竞争较少，前景非常广阔。下图为各行业数据科学家的薪资情况：