企业最诱人的职缺-资料科学家（Data Scientist）

汤玛斯．戴文波特（Thomas H. Davenport）
与帕蒂尔（D.J. Patily）
在2012年10月的哈佛商业评论（HBR）上
发表了一篇文章《企业最诱人的职缺》
（Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century）
并将「资料科学家」（Data Scientist）这个概念
推向全世界

这个职衔是由上述文章中的作者之一
帕蒂尔（D. J. Patily）
与杰夫．哈梅巴赫（Jeff Hammerbacher）
于2008年所提出
当时他们是LinkedIn与Facebook资料分析部门的主管

随著「资料」在企业里扮演的角色越来越重
「资料科学家」这个职衔的需求也越来越高
而资料科学家所需的本领
包括拥有统计、机率、数学、
分散式处理、程式撰写、云端运算、
资料视觉化…等知识与技术

同时
必须拥有好奇心
能够在平凡中看见不平凡
例如：
能发现诈欺行为和DNA排序之间
存在著某种类似的关系

关于资料科学家的培养
目前各行业都很欠缺
甚至连各学校也是
所以
业界与学界都在急起直追当中

至于该如何找到适合的资料科学家并为企业所用
《企业最诱人的职缺》这篇文章提出了以下10点建议：

1. 到最好的大学和研究所寻找人才

2. 到相关社群物色（R user group, Python interest groups）

3. 在 Linkedln 中找寻适当的人才

4. 在Hadoop、Python、R等研讨会上，和年轻人聊聊

5. 与创业家聊聊，他们可能接触过一些资料科学家

6. 在 Kaggle 等网站寻找可能的高手

7. 候选人一定要会写程式，虽然不必是世界一流水准，但要能很快学习新技术

8. 表达能力要有基本的水准

9. 和现实商业世界不可脱节太远

10. 自学能力要强

其中
是否拥有自学能力
或是自学能力程度的验证
可以从一些行为指标来确认
例如：
看过那些网路课程？
拿过那些网路课程的证书？
曾在 GitHub 贡献过哪些开放原始码？
曾经与那些权威联系过？
是否曾用Email问他们问题？
…等

目前
资料科学家炙手可热
企业要好好物色
并且妥善地留住他们

加油!

Peter