数据科学家的不断发展角色：挑战与机遇 🚀💻🔍

调查发现，仅有20％由数据科学家开发的机器学习模型最终能够部署问题出在哪里？

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数据科学家-没有人关注的最酷职位

你还记得数据科学家曾经被视为“21世纪最性感的职业”吗？🤩好吧，这一宣言是哈佛商业评论在2012年发布的，自那时起，在人工智能和机器学习（ML）时代，这一角色变得更加重要。📈

数据科学的变化景观👥📊

数据科学家不再仅仅是从数据中拉取故事和发现。这一职位已经发生了变革，不管是好是坏。根据最初将这一角色定义为“最性感职业”的作者托马斯·H·达文波特和DJ帕蒂尔的说法，发生了重大变化。这一职位现在更具有制度化、重新定义的范围和改进的技术。此外，像道德和变革管理这样的非技术专业知识变得更加重要。📚💼

但问题来了。尽管取得了这些进步，数据科学家仍然发现自己花费大量时间清洗和整理数据。😩此外，许多组织没有数据驱动的企业文化，这意味着他们没有充分利用数据科学家提供的见解。这导致这些专业人士感到沮丧并且流失率很高。就像拥有了超能力却无法利用一样！🦸‍♂️💪

数据科学家的困境：被忽视的建议😔❗

根据Rexer Analytics最近的一项调查，数据科学家认为决策者经常忽略他们的建议和见解。😞只有22%的数据科学家声称他们的倡议实际上得到了实施。事实上，令人震惊的是，43%的新模型未能得到部署，即使调整现有模型，成功率也仅为32%。这些数字一定会让任何数据科学家质疑自己工作的影响。📉💔

问题在于业务和数据科学团队之间缺乏互动。在开始之前，数据科学项目的目标通常未定义，决策者通常缺乏对模型部署做出明智决策所需的知识。难怪数据科学家在实施他们的工作时会遇到障碍。🚧😫

模型部署失败的主要原因🚫🤷‍♀️

为什么这么多机器学习模型未能部署？调查突出了以下原因：

决策者不愿意批准对现有运营的更改。
缺乏积极的规划。
对如何执行部署缺乏理解。
用于得分模型所需的数据可用性问题。
没有指派的人员来管理部署。
员工不愿意或无法有效地处理模型输出。
在计算分数或实施/集成模型时出现技术障碍。

这些问题给试图通过其模型产生影响的数据科学家带来了困难。但不要害怕，克服这些挑战是有解决方案的！💪✅

弥合差距：如何实现成功的模型部署👥🔗

克服这些挑战的关键在于数据专业人员和业务领导者之间更好的协作。双方都需要认识到详细的规划和对机器学习模型操作的清晰可见性至关重要。业务领导者必须了解ML如何改进他们的运营以及它将提供的价值。这将使他们能够批准模型部署并在整个项目执行过程中发挥更积极的作用。🤝📈

此外，使用业务指标（如投资回报率）来衡量ML项目的绩效至关重要。通常，技术指标优先于对业务运营真正影响的指标。通过专注于与业务目标一致的指标，数据科学家可以更好地向决策者展示他们工作的价值。💼📊

数据科学家的工作满意度：正在变得更好😄👍

尽管存在挑战，成为数据科学家仍然是一份极好的工作！根据Rexer调查，公司数据科学家的工作满意度显着提高。2020年，仅有23%报告高水平的满意度，但在这个最新调查中，这一数字已经跃升至41%。不满意度也从12%降至仅有5%。这表明，尽管面临障碍，数据科学家仍然在工作中找到满足感。这是一个越做越好的工作！👌🎉

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数据科学技能的需求也在增长。组织已经意识到数据科学家的价值，并积极投资内部培训并与大学合作，以促进对这一领域的兴趣。因此，如果你正在考虑作为数据科学家展开职业生涯，现在正是踏上这段激动人心旅程的完美时机！ 🚀💡

问答：回答你的燃烧问题 ❓🔥

Q1：数据科学家如何说服决策者批准模型部署？

A1：数据科学家可以通过清晰地展示他们的模型对业务运营的潜在影响来增加说服决策者的机会。通过使用诸如ROI之类的业务指标，并将他们的工作与组织目标对齐，他们可以为模型部署提出令人信服的理由。

Q2：组织可以做些什么来培养数据驱动文化，并充分利用其数据科学家的见解？

A2：组织需要优先创建一个自顶向下的数据驱动文化。决策者应该积极寻找并采取数据科学家提供的建议和见解。这需要为所有员工投资数据素养培训，并培养一个协作环境，其中重视数据驱动决策。

Q3：数据科学家如何克服数据清洗和整理的挑战？

A3：虽然数据清洗和整理是耗时的任务，但人工智能和自动化的进步正在使它们更易管理。数据科学家应该利用能够帮助简化这些流程的工具和技术。此外，组织应该认识到干净且高质量的数据的重要性，并相应地分配资源。

Q4：对于有志成为数据科学家的人来说，哪些技能是必不可少的？

A4：除了编程和统计学等技术技能外，有志成为数据科学家的人还应该培养良好的沟通和商业头脑。有效地向非技术干系人员传达复杂的研究结果和见解的能力至关重要。此外，了解业务背景以及数据科学如何产生价值对于成功至关重要。

Q5：数据科学的未来趋势是什么？

A5：数据科学的未来将受到人工智能、自动化和伦理考虑的发展的影响。随着人工智能技术的发展，数据科学家将需要适应并在可解释的人工智能和算法公平性等领域发展专长。此外，对数据隐私和伦理的关注日益增加，将需要数据科学家处理复杂的法律和社会考虑。

敬请期待前方激动人心的旅程！ 🚀🌟

数据科学的世界不断发展，既带来挑战又带来机遇。通过搭建数据专业人员和商业领导者之间的桥梁，组织可以释放其数据科学家的真正潜力。因此，无论您是已经是数据科学家还是渴望成为一位，都要拥抱这激动人心的旅程，因为这一领域将继续改变我们的世界！ 🔍💡

参考资料：

Davenport, T. H., & Patil, D. J. (2012). Data scientist: The sexiest job of the 21st century. Harvard Business Review. Link
Siegel, E. (2021). Implementing models and making metrics matter in machine learning development. KDNuggets. Link
Rexer Analytics. (2021). 2021 Data Science Survey Results. Rexer Analytics. Link
Davenport, T. H., & Patil, D. J. (2014). Data scientist: The cornerstone of digital transformation. Harvard Business Review. Link
Kaiser, L. (2020). 4 things business leaders expect from data scientists. Enble. Link