想成為數據科學家？請必備四項技能

每年我都會為有志成為數據科學家的人教授一門課程。在第一節課開始時，我問學生希望學到什麼。學生的答案通常是「分析數據」或「建立良好的模型」。將那些回答與和我一起舉辦工作坊的專業數據科學家所做的回答相比，專業數據科學家會使用不同的說法來討論自己從事的工作，將自身的工作稱為「解決問題」──這個說法方向是正確的，但仍過於狹隘。

由於從農業到製造業、從健康照護到金融服務等各個產業愈來愈依賴數據和分析，下一代的數據領導人顯然將扮演影響深遠的角色，影響著策略、決策、營運，以及無數其他的職能。為了協助這種新人才做好準備，我制定了一個由4種關鍵技能和能力領域組成的架構，有助於目前和未來的數據科學家增進能力，為企業增加最大價值。要做到這點，須確保數據科學工作被業務職能部門視為重要且不可或缺的部分。

使用這個架構，並更進一步了解每個業務領域的含義，現今的數據科學家和即將進入這個領域的人可以了解他們的知識和經驗如何累積建構──以及他們需要在哪些方面進一步發展。

1. 發現問題：看到真正的問題

數據領導人深入研究整個業務的分析資料時，幾乎在每個營運和職能部門中都處於最前沿的位置。這為他們提供了獨特的優勢，來解決問題和找...