數(shù)據(jù)科學(xué)50年，數(shù)據(jù)科學(xué)家是否依然是21世紀(jì)最性感的職業(yè)？

在如今的數(shù)據(jù)智能時(shí)代，幾乎所有人都相信“數(shù)據(jù)的真實(shí)價(jià)值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼你只能看到冰山一角，而絕大部分則隱藏在表面之下。”當(dāng)數(shù)據(jù)的價(jià)值依然在冰山之下隱藏，外面的世界便彌漫著對(duì)數(shù)據(jù)的渴望。

一些新的職業(yè)成為數(shù)據(jù)海洋里的新星，“數(shù)據(jù)科學(xué)家”無(wú)疑是最亮的之一，它被譽(yù)為21世紀(jì)最性感的職業(yè)，但是近年來(lái)隨著平民數(shù)據(jù)科學(xué)家的發(fā)展，有人指出數(shù)據(jù)科學(xué)家將要消失，也有國(guó)外相關(guān)人士建議不要去選數(shù)據(jù)科學(xué)家這個(gè)職業(yè)，數(shù)據(jù)科學(xué)家還是21世紀(jì)最性感的職業(yè)嗎?

數(shù)據(jù)科學(xué)五十年仍是少年

數(shù)據(jù)科學(xué)家泛指數(shù)據(jù)科學(xué)的從業(yè)者，追溯數(shù)據(jù)科學(xué)家的源頭可以到數(shù)據(jù)科學(xué)誕生的1966年，當(dāng)時(shí)Peter Naur提出"數(shù)據(jù)科學(xué)"(“DataScience”起初叫"datalogy ")，用來(lái)代替"計(jì)算機(jī)科學(xué)"。1996年，International Federation of Classification Societies (IFCS)國(guó)際會(huì)議召開(kāi)。數(shù)據(jù)科學(xué)一詞首次出現(xiàn)在會(huì)議(Data Science, classification, and related methods)標(biāo)題里。

在2000年代中期數(shù)據(jù)科學(xué)家職位開(kāi)始出現(xiàn)，2009年Natahn Yau指出數(shù)據(jù)科學(xué)家是是采用科學(xué)方法、運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘工具尋找新的數(shù)據(jù)洞察的工程師，數(shù)據(jù)科學(xué)家集技術(shù)專家與數(shù)量分析師的角色于一身。

實(shí)際上大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)在內(nèi)的整個(gè)數(shù)據(jù)行業(yè)最初都是由Google、Facebook、Twitter等互聯(lián)網(wǎng)巨頭驅(qū)動(dòng)，現(xiàn)在仍然如此?？偛课挥跉W洲的JetBrains是國(guó)際知名軟件開(kāi)發(fā)工具提供商，其產(chǎn)品經(jīng)理Andrey Cheptsov認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)巨頭能夠推動(dòng)數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展首先有所需求、并有能力進(jìn)行大規(guī)模有效處理數(shù)據(jù)，其主要業(yè)務(wù)模型從核心上取決于自身處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的效率。

隨著大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展，數(shù)據(jù)科學(xué)家成為了職場(chǎng)新星，更是被財(cái)富雜志譽(yù)為21世紀(jì)最性感的職業(yè)。但是數(shù)據(jù)科學(xué)家在初期成長(zhǎng)也并非一帆風(fēng)順，根據(jù)商業(yè)智能公司SiSense在2012 年左右的一項(xiàng)報(bào)告，在接受調(diào)查的全球400位數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析人士中，59%的數(shù)據(jù)科學(xué)家在從業(yè)六年后都另謀高就。盡管該職業(yè)的報(bào)酬豐厚，其中超過(guò)半數(shù)表示對(duì)職業(yè)安全性的擔(dān)憂。

彼時(shí)麥肯錫等咨詢公司力挺數(shù)據(jù)科學(xué)家，堅(jiān)信數(shù)據(jù)科學(xué)家是當(dāng)今和未來(lái)稀缺的資源。隨著智能手機(jī)的普及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)價(jià)值越發(fā)凸顯，數(shù)據(jù)科學(xué)家水漲船高。LinkedIn 發(fā)布的《2017 年美國(guó)新興工作崗位報(bào)告》中指出，“自 2012 年以來(lái)，數(shù)據(jù)科學(xué)家的職位增長(zhǎng)了 650% 以上”且“數(shù)百家企業(yè)都在招聘這些職位”。

國(guó)內(nèi)近幾年也有互聯(lián)網(wǎng)公司近幾年開(kāi)始逐步設(shè)立獨(dú)立的數(shù)據(jù)科學(xué)(DataScience)團(tuán)隊(duì)，推動(dòng)公司向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)發(fā)展。進(jìn)入21世紀(jì)20年代，數(shù)據(jù)科學(xué)家成為更稀缺的資源，很多人也依然相信它還是21世紀(jì)最性感的職業(yè)。

不過(guò)榮譽(yù)傍身的新星也有“暗淡”的一面，2017年有研究指出數(shù)據(jù)科學(xué)家成為離職率最高的職位之一，通常他們每周都會(huì)花費(fèi)一定的時(shí)間尋找新工作。日前仍然有數(shù)據(jù)科學(xué)家從業(yè)者勸諫后來(lái)者不要入坑，可謂是冰火兩重天，何以至此?

數(shù)據(jù)科學(xué)五十年依舊是少年模樣，就如同“AI”這個(gè)名詞在1956年出現(xiàn)到如今60多年才有初步落地，數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)綜合性的學(xué)科，國(guó)內(nèi)外很多從業(yè)者認(rèn)為數(shù)據(jù)科學(xué)依然是探索性的工作，管理層對(duì) “數(shù)據(jù)科學(xué)” 的含義往往沒(méi)有達(dá)成共識(shí)。

雖然已經(jīng)經(jīng)過(guò)至少10多年的發(fā)展，現(xiàn)在可能受限于業(yè)務(wù)，沒(méi)有辦法生搬硬套一個(gè)角色框架給數(shù)據(jù)科學(xué)家，企業(yè)也容易將數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師混淆。JetBrains產(chǎn)品經(jīng)理Maria Khalusova認(rèn)為“數(shù)據(jù)科學(xué)家”和“數(shù)據(jù)工程師”這兩種職位角色在行業(yè)中還是相當(dāng)新的，也正因此，通常沒(méi)有明確的職責(zé)劃分?！拔覀兛吹皆谀承┕局杏蓴?shù)據(jù)科學(xué)家承擔(dān)的職責(zé)，在其他公司中這些職責(zé)卻由數(shù)據(jù)工程師承擔(dān)。另一個(gè)越來(lái)越常見(jiàn)的新角色是機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，但也是同樣的情況，他們也經(jīng)常與數(shù)據(jù)工程師發(fā)生重疊?！盡aria Khalusova在接受IT168采訪時(shí)指出。

數(shù)據(jù)科學(xué)家VS數(shù)據(jù)工程師

新的技術(shù)融入產(chǎn)業(yè)和社會(huì)必然會(huì)帶來(lái)一場(chǎng)職業(yè)的辭舊迎新，這個(gè)過(guò)程并沒(méi)有那么快速。

“從技術(shù)角度來(lái)看，數(shù)據(jù)科學(xué)在某些情況下的實(shí)踐似乎還不如傳統(tǒng)軟件開(kāi)發(fā)成熟。企業(yè)可能會(huì)面臨以下挑戰(zhàn)：建立可重現(xiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)管道，對(duì)數(shù)據(jù)和模型進(jìn)行版本控制以進(jìn)行審核，與快速發(fā)展的技術(shù)保持同步?！盡aria Khalusova指出。

數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師的角色兩者有許多共同的特點(diǎn)和共技能。這些重疊的技能包括處理和操作大數(shù)據(jù)集、應(yīng)用數(shù)據(jù)的編程技能、數(shù)據(jù)分析技能以及對(duì)系統(tǒng)操作的總體熟練程度。不過(guò)兩者還是有很大的不同。在筆者之前翻譯的文章中也強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師不可能合二為一，為了從數(shù)據(jù)中獲得價(jià)值，大多數(shù)企業(yè)組織都需要數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)工程，由于相關(guān)技能有很大差異，二者合體也不太現(xiàn)實(shí)。企業(yè)組織可能需要多個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師，但兩者之間的比例很少是1:1。對(duì)于大多數(shù)企業(yè)組織來(lái)說(shuō)，擁有更多的數(shù)據(jù)工程師比數(shù)據(jù)科學(xué)家更有意義。因?yàn)閿?shù)據(jù)科學(xué)家已經(jīng)學(xué)會(huì)處理大量的干凈數(shù)據(jù)，但是從許多不同系統(tǒng)獲得大量的干凈數(shù)據(jù)更難也更具挑戰(zhàn)。與抽象數(shù)據(jù)模型和對(duì)數(shù)據(jù)集運(yùn)行分析相比，移動(dòng)和清理數(shù)據(jù)的工作量更大。

從技能需求方面也有很大的差異，Maria Khalusova認(rèn)為，廣義上來(lái)講，數(shù)據(jù)工程師通常必須熟悉那些為分布式數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的工具，例如Apache Spark、Apache Hadoop、Apache Ignite等。他們要具備數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖方面的經(jīng)驗(yàn)，因?yàn)樗麄冃枰軌蚴炀毜厥褂肑ava、Scala和Kotlin等JVM語(yǔ)言，并且必須能夠創(chuàng)建和維護(hù)大多數(shù)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)。

數(shù)據(jù)科學(xué)家則需要了解Python語(yǔ)言、R語(yǔ)言或兩者兼具，并且能夠獲取數(shù)據(jù)(例如使用SQL或Spark)、整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型并將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察提供給利益相關(guān)者。他們需要在統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法(包括深度學(xué)習(xí))方面有扎實(shí)的基礎(chǔ)。在某些公司中，數(shù)據(jù)科學(xué)家也會(huì)參與機(jī)器學(xué)習(xí)模型的部署。

盡管現(xiàn)在很多企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師職位的劃分還不是那么明確，但是未來(lái)更加精細(xì)化的分工是大勢(shì)所趨。當(dāng)然這并不會(huì)一蹴而就，新職位不是憑空而來(lái)，需要一個(gè)漸進(jìn)的過(guò)程和角色轉(zhuǎn)化，國(guó)內(nèi)某頭部互聯(lián)網(wǎng)公司兩年前正式組建了數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，而團(tuán)隊(duì)成員以前散落在集團(tuán)各業(yè)務(wù)部門(mén)，其中有數(shù)據(jù)分析師也有大數(shù)據(jù)專家，而數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)成立以來(lái)，讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)，更加高效。

國(guó)內(nèi)另一家頭部直播平臺(tái)正在招聘數(shù)據(jù)科學(xué)家職位，從招聘信息描述來(lái)看，數(shù)據(jù)科學(xué)家屬于其數(shù)據(jù)分析部，其工作職責(zé)包括分析和挖掘海量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)用戶行為模式與規(guī)律，優(yōu)化用戶體驗(yàn)，提升社區(qū)粘性，通過(guò)數(shù)據(jù)分析和經(jīng)濟(jì)運(yùn)籌模型優(yōu)化，為公司不同的運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)制定目標(biāo)和策略，關(guān)注落地結(jié)果等。而職業(yè)技能要求需要熟練使用SQL、Python或R語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、可視化呈現(xiàn)，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)和概率論基礎(chǔ)，擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析，了解常見(jiàn)規(guī)統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型及使用等，其需求與Maria Khalusova所說(shuō)基本一致。

有分析稱近來(lái)對(duì)AI、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)、非ML預(yù)測(cè)分析和“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用，使得數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求有了顯著的增長(zhǎng)。不過(guò)從這一點(diǎn)來(lái)看數(shù)據(jù)科學(xué)是不是21世紀(jì)最性感的職業(yè)還為時(shí)尚早，公民數(shù)據(jù)科學(xué)家的到來(lái)讓不少人為此打上了大大的問(wèn)號(hào)。

全民數(shù)據(jù)科學(xué)家時(shí)代到來(lái)?

早在2013年就有專家指出對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的“炒作”該結(jié)束了，他們認(rèn)為大數(shù)據(jù)走入了一個(gè)新的階段。企業(yè)用戶利用直覺(jué)和互動(dòng)的UI來(lái)從大數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值，從而避免依賴于數(shù)據(jù)科學(xué)家，應(yīng)該讓大數(shù)據(jù)變得更加民主。

市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇，外部環(huán)境和技術(shù)飛速變化，需要業(yè)務(wù)和技術(shù)更高效聯(lián)動(dòng)更及時(shí)有效了解用戶需求，明確企業(yè)自身現(xiàn)狀，為企業(yè)決策提供幫助。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷走向成熟，技術(shù)應(yīng)用的門(mén)檻也不斷降低，復(fù)雜的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)可能仍限于數(shù)據(jù)科學(xué)家，一些可視化分析工具和敏捷的大數(shù)據(jù)工具可以讓業(yè)務(wù)人員能夠輕松上手，大數(shù)據(jù)民主化也催生出了公民數(shù)據(jù)科學(xué)家這個(gè)概念。

根據(jù)Gartner 的定義，公民數(shù)據(jù)科學(xué)家(Citizen Data Scientist )“能夠創(chuàng)建或生成采用高級(jí)診斷分析或預(yù)測(cè)和規(guī)范功能的模型，但本職工作并不屬于統(tǒng)計(jì)和分析領(lǐng)域”，近兩年關(guān)于公民數(shù)據(jù)科學(xué)家概念也異?；鸨?/p>

有人指出公民數(shù)據(jù)科學(xué)家發(fā)展預(yù)示著全民數(shù)據(jù)科學(xué)家時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)科學(xué)家可能會(huì)退出舞臺(tái)，也有人認(rèn)為數(shù)字化智能時(shí)代，數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)和數(shù)據(jù)價(jià)值的重要性日益凸顯，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析人員需求不斷擴(kuò)大，而人才缺口較大，公民數(shù)據(jù)科學(xué)家是暫時(shí)填補(bǔ)供需之間不平衡的一個(gè)方案，數(shù)據(jù)科學(xué)家仍然是最亮的星。

可以看到近兩年技術(shù)民主化成了熱點(diǎn)，不只是公民數(shù)據(jù)科學(xué)家，還有公民開(kāi)發(fā)者，在Gartner的定義中公民開(kāi)發(fā)者是指在傳統(tǒng)IT渠道之外的創(chuàng)建應(yīng)用程序的業(yè)務(wù)用戶，低代碼/零代碼的發(fā)展促使了全民開(kāi)發(fā)者時(shí)代的到來(lái)。公民開(kāi)發(fā)者無(wú)法替代開(kāi)發(fā)者，同樣的公民數(shù)據(jù)科學(xué)家也無(wú)法替代數(shù)據(jù)科學(xué)家。術(shù)業(yè)有專攻，數(shù)據(jù)科學(xué)家會(huì)向著更高階和更專業(yè)的數(shù)據(jù)分析方向發(fā)展，正如Gartner所說(shuō)，公民數(shù)據(jù)科學(xué)家可以彌合企業(yè)用戶采用的主流自助型分析和數(shù)據(jù)科學(xué)家掌握的高級(jí)分析技術(shù)之間的鴻溝。

目前，越來(lái)越多的企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)文化，將自身打造成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的組織?！坝捎诩夹g(shù)公司蘊(yùn)含的技術(shù)文化，也使他們(互聯(lián)網(wǎng)企業(yè))自然地在數(shù)據(jù)工程和數(shù)據(jù)科學(xué)方面更加領(lǐng)先。今天，我們看到越來(lái)越多的公司開(kāi)始接受技術(shù)文化，因?yàn)檫@已成為競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)所在。與此同時(shí)，同樣的事情也發(fā)生在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。今天，各行各業(yè)的許多公司都開(kāi)始嘗試將其業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)到互聯(lián)網(wǎng)上?？梢赃@樣說(shuō)，未來(lái)所有公司遲早都會(huì)成為互聯(lián)網(wǎng)公司，也都會(huì)更加注重技術(shù)文化。”Andrey Cheptsov指出，與此同時(shí)軟件開(kāi)發(fā)越來(lái)越多地涉及到數(shù)據(jù)，這意味著軟件不再僅僅是一組算法，而是一組經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型。收集和處理這些數(shù)據(jù)，并進(jìn)行建模和部署機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型，已成為軟件開(kāi)發(fā)的一部分。

技術(shù)不斷迭代進(jìn)化，新的職位也會(huì)出現(xiàn)，員工與企業(yè)組織都面臨著新的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。很多人都愿意相信數(shù)據(jù)科學(xué)家未來(lái)可期，只是不要把職業(yè)角色和應(yīng)該掌握的技能標(biāo)簽化，畢竟需求是動(dòng)態(tài)變化的，是需要個(gè)體與時(shí)代彼此適應(yīng)的。