数据身为一名数据科学家“过来人”，我为什么更建议你去做软件工程师
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大数据文摘出品
来源：medium
编译：朱科锦、yawei
在数据最火的时候 ， 数据科学家被称为21世纪最性感的工作 ， 一时进入了全民数据科学的时代 。 数据科学的价值虽然有目共睹 ， 但不是每个公司都有条件来实现数据驱动的商业愿景 ， 每个公司的数据基础设施水平层次不齐 ， 有些远达不到数据科学家可以大展拳脚的水平 。
作为前数据科学家和现软件工程师 ， 作者给出了过来人的建议 。 让我们听听他为什么劝想做数据科学家的勇士不如去做软件工程师 。
当有人问我如何进入数据科学领域时 ， 我建议他们去做程序员 。
这只是我的个人观点 。 我很希望能听到你的反驳意见 。
每个人都希望成为一名数据科学家 。 虽然数据科学可能是21世纪最火热最的工作 ， 但是软件工程师也同样是一份回报率很高的职业 。
经常有应届生和跳槽者来问我要如何进入数据科学这个领域 。 我给他们的建议是：还是去做软件工程师吧 。
我在这两个领域都有经验 ， 我想用亲身经历说服你 ， 软件工程师是更好的选择 。
1. 软件工程领域的就业机会更多
【数据身为一名数据科学家“过来人” ， 我为什么更建议你去做软件工程师】与数据科学相比 ， 软件工程领域的工作机会要多出一个数量级 。 以下截图展示了谷歌搜索“数据科学家”和“软件工程师”工作后的搜索结果 。 
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谷歌搜索：indeed（求职网站）美国数学科学家
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谷歌搜索：indeed 美国软件工程师
我们可以得到7616条有关数据科学工作的搜索结果和53,8893条有关软件工程工作的搜索结果 。 该搜索只是针对于在美国的工作 ， 在其他国家试下来也有类似的结果 。
根据Glassdoor的说法 ， 数据科学家能赚更多的钱 ， 但根据我个人未经检验的假设 ， 数据科学工作的平均所需的工作经验也要求更高 。 
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www.glassdoor.ca
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www.glassdoor.ca
但如果Open AI给你开出100万美元的薪水 ， 我建议你还是接下这份工作 。
2. “数据科学”的定义仍没有达成共识
管理层通常无法对“数据科学”的定义达到共识 。 由于业务限制 ， 完全尊重该职位的本来定义有时也是一种奢侈 。 这意味着“数据科学家”的职责因公司业务需求而异 。 
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一张简图
尽管软件工程师和数据科学家之间存在很多不同的角色分工 ， 但现实不太可能遵循这种明确的职责划分 。 仍在搭建基础架构的初创公司尤其如此 。
被聘用的候选人最终将致力于解决公司当前最需要解决的问题 ， 而不是解决他们被录用“职位”的工作范畴内的问题 。 
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很多同事的经验表明 ， 许多数据科学家发现自己像软件工程师一样在编写后端代码 。 我还认识一些精通Excel和财务工作的“数据科学家” 。
这与你在经历Kaggle比赛中成长时的期望形成了鲜明的反差 。
3. 数据科学家们仍处于孤军奋战的状态
大多数公司不需要像软件工程师那样多的数据科学家 。 很多公司目前正在雇用他们的第一位数据科学家 。
因此 ， 即使与开发人员坐在同一张桌子上 ， 许多数据科学家最终还是独自工作 ， 这样工作的问题是很难获得别人的反馈 。 软件工程师们要么不了解预测建模 ， 要么忙于处理完全不同的问题 。
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