第1章
数据科学家的成长之路

一次偶然的机会，有一位正在深造机器学习方面学位的朋友问了笔者一个问题：如何成为一名合格的数据科学家？这个问题回答起来亦简亦难。简单回答的话可以拿出标准答案，坐而论道地说需要编程能力、数据操作能力、数学基础、算法库应用能力、算法调优能力与业务对接的能力等。但是这样的答案笔者其实是不满意的，因为有太多的技术意味。做数据分析、将数据的价值发挥出来，是一个“工程+科学”的过程，只要在这个过程中的任意一处找到自己的位置，就无谓数据科学家这种称号了。

大数据时代方兴未艾，人工智能时代又呼啸而至。人们在很多场合下能看到诸多新应用，加之整个社会都在热切地拥抱人工智能技术，使得大家都相信人工智能时代势必会改变社会的方方面面，笔者对此也深信不疑。在人工智能时代，将数据的价值发挥出来的要素有资金、数据、平台、技术、人员等。数据科学家是人员要素中最为重要的部分，是需要企业非常重视的。在数据科学家自身发展的方向、组织结构，以及如何体现出价值等方面，相信大家肯定会有很多想法。笔者从十几年前加入IBM SPSS进入数据分析领域开始，至今担任过分析软件工具的开发者、解决实际业务问题的数据挖掘者、数据驱动业务以及数字化转型的咨询者等多种角色。反观这些年的成长路径，将一些较为重要的经验做一个粗浅的总结，抛砖引玉，以供读者参考。