商業人士的基本數據科學技能
數據科學是一個動態且快速發展的領域，結合了計算、統計和商業元素。數據科學家使用算法、機器學習、分析軟件和其他工具來對大量數據進行分類和解釋，產生可操作的見解，公司、學校系統或政府可以利用這些見解來改善其服務并實現其目標。例如，數據科學家可以幫助企業做出更明智、更有效的決策，包括何時何地銷售產品、針對哪些客戶人口統計數據，或者關閉或擴展哪些位置。
數據科學在幾乎無窮無盡的行業中擁有如此廣泛的應用，即使在被大流行摧毀的經濟環境中，數據科學也是一個具有強勁職業前景的有前途的領域。事實上，就在 2020 年 8 月，《福布斯》寫道，“數據科學家的工資和工作不受 COVID-19 的影響”，引用 Burtch Works的一項調查顯示，“數據科學家作為個人貢獻者的基本工資中位數從 95，500 美元不等......至 $165，000...取決于經驗。對于擔任管理職位的數據科學家來說，這些數字通常更高，從大約 150，000 美元到超過 300，000 美元不等。
在經濟低迷的情況下，數以百萬計的企業已經永久關閉或正在努力從冠狀病毒的財務影響中反彈，預計計算和IT行業將繼續以15%的速度享受“遠高于平均水平”的增長，而全國平均水平僅為4%。結合高薪和多樣化的工作機會——更不用說遠程工作的特殊潛力，越來越多的人將其視為一種福利——數據科學提供了一個令人興奮的領域，擁有光明的經濟前景。繼續閱讀以了解數據科學如何使企業受益，數據科學家需要哪些技能才能成功，以及您可以采取哪些步驟來推進您的數據科學職業生涯以及您的收入潛力。
數據科學如何幫助企業
企業雇用數據科學家并與數據科學家合作的原因有很多，從簡化日常運營和簡化招聘程序到進入新的消費市場和改善表現不佳的產品、服務或位置。根據您的專業角色以及您的雇主或項目的性質，以下是您可能期望在作為數據科學家或相關職業的角色中幫助企業實現的一些目標：
• 分析業務決策的影響
• 評估風險
• 更有效地與客戶溝通
• 識別新的和正在出現的趨勢
• 推出或停產產品
• 做出更好的招聘和招聘決策
• 做出更經濟的管理決策
• 減少浪費，提高效率
學習成為數據科學家的 6 項技能
擁有數據科學學位，您可以從事與醫療保健、金融、教育、娛樂、建筑、制造、安全、IT 或幾乎任何其他行業相關的職業。但是，為了成為一名有競爭力的求職者和成功的員工，您需要具備某些技能。可能會讓您感到驚訝的是，其中一些技能不僅僅涉及數學或計算。那么，未來的雇主會尋找什么呢？以下是在職專業人士要學習的數據科學的六項相關技能：
1. 數據可視化 — 僅收集、排序和分析數據是不夠的：您還需要能夠以清晰且引人注目的方式呈現數據，向受眾講述故事。這意味著您需要能夠概念化和創建有效的視覺輔助工具，例如圖表、圖形和演示文稿。
2. 機器學習 - 機器學習是一個研究領域，涉及計算機算法，更具體地說，是它們根據數據自動調整、更改和改進的方式。對機器學習的理解可以更容易地深入了解交易、風險管理和自動化等領域。
3. 基本編程 - 雖然你不需要編程職業所需的高級技能類型，但至少開發一些編程語言（如R或Python）的基礎知識仍然很有用，這將使找到具有挑戰性的統計問題的答案變得更加簡單。這是數據科學家下一個基本技能的一個很好的續集，那就是......
4. 數學能力 — 數據科學要求您執行全面、具有挑戰性的分析。要取得成功，您需要在線性代數、統計和概率以及多變量微積分等數學領域打下堅實的基礎。
5. 業務流暢性 — 作為一名數據科學家，您將影響現實世界的業務決策，并帶來現實世界的財務后果。因此，您必須清楚地了解業務術語。例如，您需要牢牢掌握關鍵績效指標 （KPI） 和供需等概念。精通商務語言將幫助您將作為數據科學家的工作置于更廣泛、更清晰的環境中。
6. 批判性思維——最后但并非最不重要的一點是，批判性思維是一項基本技能，不僅對商業或數據科學的職業生涯至關重要，而且對任何行業的職業發展都至關重要。批判性思考可以讓你識別和適應障礙;識別和應對趨勢;解決新穎復雜的問題;并測試和比較各種模型、系統或算法的性能。
如何提高任何行業或職業的數據科學技能
無論您是最近決定轉向數據科學職業，還是希望進一步發展的經驗豐富的專業人士，國立大學都提供具有挑戰性的快節奏課程，旨在幫助您培養攀登頂峰所需的技能。例如，我們的數據科學理學碩士課程的課程強調諸如設計分析問題解決策略等技能;設計數據集市和倉庫;分析數據庫查詢;評估數據挖掘的機器學習策略;評估數據管理技術;團隊合作;和進行道德研究。
在課程結束時，您的技能將受到挑戰，以完成為期三個月的頂點項目，在那里您將使用真實數據為分析數據庫編程，優化和設計等領域的專業問題創建創新的新解決方案。當您從 NU 獲得數據科學碩士學位時，您將準備好在職業生涯的任何階段開始工作。
從執行級別到入門級別以及介于兩者之間的每一步，所有專業人員都可以從數據科學教育中受益。通過數據挖掘技術（ANA 615），概率金融模型（BAN 650），高級SQL編程（ANA 660）和分析數據庫設計（ANA 650）等課程，國立大學為學生準備廣泛的數據科學和分析職業。該領域的工作不僅是競爭最激烈、增長最快、收入最高的工作之一，技術職位還為許多人提供了在家工作的能力，為學生、家長、軍人和其他喜歡遠程工作的人提供了便利和靈活性。