原文鏈接：http://blogs.sap.com/innovation/big-data/big-data-job-alert-the-data-scientist-020253
作者：Jen Cohen Crompton，發表於2012年10月29日
隨着大數據的興起以及收集和管理海量信息技術的進步，我們發現在大數據的分析與應用方面仍然存在着一定的差距。
在許多公司中，從事市場、銷售及/或特定業務分析的專業人員往往只對彙總和得出結論負責，但很多時候這種即席數據比起它們產生的初衷來說更加具有挑戰性。進入數據科學家畫面。
什麼是數據科學家呢？這個發明於2008年的名詞是指那些經過培訓的專業人員，通過不同的方式對大量的非結構化數據加以處理，並且有所新的發現，爲公司的整體商務智能做出貢獻。
數據科學家的職責是幫助那些新興公司和已經成立多年的公司，對所能夠蒐集的大數據進行整理，從而提出具有真實性的洞察意見，達到滿意的效果。一名好的數據科學家可以發現問題所在，找到能夠支持解決方案的數據，並最終根據所蒐集和分析得出的企業數據制定出更好的方針策略。一個偉大的數據科學家則通過制定正確的解決方案爲企業確立更好的盈利底線。
能夠做到上述事情的一個很好的數據科學家的範例就是Linkedln的Jonathan Goldman先生，他把那些從會員處蒐集來的數據加以分析，從而找到了增加會員數量的新的途徑。Goldman利用會員活動的數據來測試了若干理論內容，終於尋覓到一個吸引和增加會員聯繫的好途徑。
通過加入這個新發現的公式以及在用戶資料中增加“你可能認識的人”這個選項，點擊率提高了30%，Goldman使會員活動大大激增，並且極大地推動了網絡的擴展（請在Harvard Business Review上發表的題爲“數據科學家：21世紀最爲性感的工作”文章中閱讀更多有關的內容）。
那麼是誰創造出了一個偉大的數據科學家呢？就目前來說，有幾所大學都設立了數據科學這個學科，而其他的大學則把相關的學科內容結合到了現有的通訊、計算機科學和其他相關科目中。
這些學生們增強了在這個行業中的實際能力，但在畢業之前，有需求的企業還必須在已經就職於分析行業的人羣中去尋找，尋找那些對於發明創造如飢似渴的專業人員，看重他們利用數據可視化工具進行報告的能力。
儘管這樣一種結合在目前來說還很少見，但這個成長中的領域離我們並不太遠，我們將會看到更多的數據科學家涌現出來，就像我們在三年之前看到Social Media Experts引起人們轟動一樣。
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