資料科學家( Data scientist )的工作內容可能跟你的預期不一樣？

資料科學 ( Data science ) 這個技術隨著資料的日益成長，變得越來越重要，如何從巨量的數據中得到洞見 ( insight ) 的技術是每一家公司都迫切需要的，因此這個資料科學家( Data scientist ) 這個工作也相當熱門，但是真實的資料科學家日常都在做哪些工作？

在 linkedin 上看到這個討論，Dr. Angshuman Ghosh 畫了一張圖，比較了大眾對資料科學家這個工作的期望與實際落差

對資料科學家工作的期望

• 80% 的時間在做機器學習
• 20% 的時間在做深度學習

真實的資料科學家日常工作

• 30% 的時間在了解問題
• 20% 的時間在做資料收集
• 20% 的時間在做維護工作
• 10% 的時間在做資料清洗
• 10% 的時間在做特徵工程
• 10% 的時間在做機器學習/深度學習

我覺得 Dr. Angshuman Ghosh 在真實的日常工作還少了幾項

• 開會與溝通
• 製作視覺化簡報
• 機器學習/深度學習的 DevOps

感想

看了以上對資料科學家的期望與真實日常比較，你對這份工作還有不切實際的幻想嗎？其實每份工作都有喜歡跟不喜歡的部份，設定好自己的目標與不忘初衷( 動機 )，就不會迷失在那些瑣碎的工作中。

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