介绍
在当今这个数据驱动的世界中，数据科学家的角色变得不可或缺。但是，如果我告诉你，你不需要拥有数据科学博士学位就能揭示隐藏在大量数据集中的奥秘，你会怎么想？这就是市民数据科学家时代的来临——一种新型的掌握技能和工具、能够发掘有价值见解的赋能个人群体，他们没有接受过正式培训。市民数据科学家是普通人，但他们有非凡能力，能够将数据转化为可行知识，从而彻底改变组织做决策的方式。在本文中，我们将探讨市民数据科学家的崛起、他们对企业的影响以及他们带来的激动人心的可能性。
市民数据科学家是什么？
市民数据科学家是没有接受过正式数据科学培训的个人，他们拥有分析数据和得出见解的技能和工具。他们利用自助式分析平台和直观的工具来探索数据、构建模型和做出数据驱动的决策，从而在组织内实现数据的民主化。
为什么组织应该雇用他们？
数据科学是一个广阔的领域，为组织带来了巨大的好处，市民数据科学家在发挥数据的力量方面起着至关重要的作用。以下是一些企业需要雇用他们的原因：
- 简化数据分析：市民数据科学家被整合到各个部门或团队中，使他们能够应对特定的业务挑战和探索与其领域相关的数据。这导致了更深入的理解和更好的决策。
- 填补鸿沟：他们具备领域专业知识以及对数据科学的扎实理解。这种组合使他们能够填补技术技能和行业知识之间的鸿沟，为数据分析提供上下文和见解。
- 实时见解：凭借他们的领域专业知识和自动化分析工具的访问权限，市民数据科学家可以实时分析数据并为决策者提供快速见解。这使得组织能够迅速响应、抓住机遇并有效地减轻风险。
- 力量倍增器：通过处理例行的数据分析任务，他们释放出数据科学家的时间，让他们专注于更复杂的挑战和战略性倡议。他们作为力量倍增器，支持多个团队，提高整体生产力。
- 独特的视角：他们将自己丰富的经验和专业知识带入数据分析中，带来新鲜的视角和创新的问题解决方法。他们独特的见解经常会导致新的发现和改进的决策。
- 灵活的实验：市民数据科学家具有探索不同方法论、修改模型和高效测试假设的灵活性。他们的适应性促进了创新，因为他们尝试各种分析方法，推动了各自领域内的进展。
所需关键技能
成为成功的市民数据科学家所需的技能集包括以下分析、技术和专业特定技能：
- 市民数据科学家应该具备通过 Tableau、Power BI 或 Python 库（如 Matplotlib 或 Seaborn）等程序来解释和呈现数据的能力。
- 他们必须具备基本的编程技能，以处理数据、应用统计方法和开发简单的机器学习模型。熟悉 Python 或 R 等编程语言是有优势的。
- 他们必须还精通其他几个领域，包括统计学、数据建模、数据可视化等，以评估和解释数据并产生更有用和有效的见解。
- 他们必须能够制定目标、创建假设并评估数据以获取知识并解决企业问题。
- 考虑到数据科学的动态性，他们必须跟上最新的工具、技术和市场发展，并积极寻找机会来拓展自己的技能集。
- 他们必须能够与非技术用户有效沟通，并以简洁、直观和视觉上令人愉悦的方式传达复杂的分析结果。
工作职责
- 市民数据科学家使用统计方法，处理数据集，清洗数据，并在数据中查找相关性、趋势和模式。
- 他们在基于自己的专业知识开展精确的问题陈述和假设方面至关重要。
- 他们直接与数据团队、行业利益相关者和专业知识专家合作。他们合作制定项目目标、收集相关信息并协商结论。
- 他们维护数据的完整性和机密性，遵循数据保护法律，并以最大的关注处理高度机密的数据。
- 他们强调以数据为基础的见解的重要性，让同事们参与到数据的利用中，并支持实施分析工具和数据来支持决策。
- 这些专业人员编制他们的调查结果，并与公司领导者和决策者讨论。他们使用可视化方法以一种技术或产品开发团队可以轻松理解的方式呈现他们的发现。
- 在解决任何挑战时，他们并不总是照本宣科。他们负责在许多场合想出独特的方法，这要求他们具有创造性的思维。
阅读推荐：如何成功转型为数据科学家——你需要知道的所有事情
挑战和限制
可能存在的问题
公民数据科学家可能没有合格的数据科学家那样专业的知识。不充分的培训和指导可能会导致数据分析不准确、解释不到位和结果错误。
如果他们不彻底了解统计方法和数据限制，就可能从数据中得出不准确或有偏见的结论。此外，他们可能会遇到获取可靠高质量数据的问题，这可能会影响他们结论的准确性。
解决伦理和隐私问题
公民数据科学家与数据打交道时，解决隐私和伦理问题至关重要。保护个人隐私需要通过适当的匿名化和加密技术谨慎处理机密和可识别个人信息（PII）。伦理考虑应该指导他们的研究实践，避免使用数据的不道德、歧视性或令人不安的用途。获得涉及处理敏感数据的个人或组织的明确同意是维护伦理标准的必要条件。通过遵守隐私法规和伦理原则，他们可以保持信任并确保负责任的数据利用。
平衡技术技能
为了增强他们的发现价值和可信度，公民数据科学家应不断优化他们的技术能力，包括掌握基本工具、编码语言和统计方法。
他们应该与经验丰富的数据科学家或具有补充技能的专业人士合作，创建更强大的分析和解释。组织必须为他们提供必要的培训和帮助。数据专家的定期监督和建议可能帮助他们成功应对技术挑战。
公民数据科学家的工具和技术
非专家可使用的流行数据科学工具
近年来，用户友好的数据科学工具的可用性显著提高，使公民数据科学家能够在没有深入了解编码或统计的情况下了解、分析和呈现数据。以下是一些最适合公民数据科学家的流行工具：
- Tableau： Tableau的各种用户友好工具和直观界面使公民数据科学家能够高效地探索和展示数据发现。
- Power BI： Power BI是一款微软商业智能应用程序，允许用户访问各种数据源，生成动态表示并共享报告。预定义连接器的广泛集合和易于使用的界面使其成为公民数据科学家的可行选择。
- Knime： 它是公民数据科学家使用的一种用户友好的开源分析工具。它们具有可重复使用性，可以轻松地纳入数据科学过程中。它可以轻松与R、Python和机器学习进行集成。
- Google Data Studio： 它是一个免费的程序，允许用户构建交互式和引人注目的报告和仪表板。它与其他Google服务轻松连接，使来自Google Analytics、Google Sheets和其他Google服务的数据易于分析和可视化。
自动化和增强型分析简化工作流程
自动化和增强型分析技术可以通过简化具有挑战性的数据分析过程和提供智能见解来帮助公民数据科学家。这些技术自动化重复任务，并使用机器学习算法加速数据分析。
- Alteryx： 它是一个完整的数据分析解决方案，集成了优化的分析、数据混合和数据预处理。它提供交互式工作流界面和大量的工具，用于自动化数据转换、清理和预测建模过程。
- H2O.ai： 该平台使创建ML模型、跟踪和通过应用程序市场共享变得更加简单。其AI云利用解决复杂业务问题的结果生成新概念。
- Rapidmine： 它提供了一个图形界面来生成预测模型。它提供了广泛的自动化过程和机器学习算法，用于构建和实现缺少大量编码的预测模型。
公民数据科学家的ML平台
这些平台通常配备预构建的机器学习过程和算法，使初学者能够使用机器学习方法分析数据。一些广为人知的公民数据科学家的机器学习工具包括：
- Microsoft Azure机器学习解决方案：它具有用户友好的拖放式用户界面，可以创建和实现机器学习模型。它具有大量的算法特性，并且可以轻松结合其他Azure服务。
- Google Cloud AutoML：可以训练和部署个性化的机器学习模型，而无需大量编码。它提供了简单的工具，包括表格数据分析、自然语言处理和图像分类。
- Amazon SageMaker：它简化了机器学习模型的开发、学习和应用。公民数据科学家可以使用它，因为它具有直观的用户界面并支持各种机器学习算法。
同时阅读：22+面向初学者的数据科学和机器学习工具
公民数据科学家与专业数据科学家
| 公民数据科学家 | 专业数据科学家 | |
|---|---|---|
| 培训 | 有限或没有正式的数据科学培训 | 广泛的正式教育和培训 |
| 背景 | 非技术背景 | 技术背景 |
| 技能水平 | 基本的数据科学理解 | 高级知识和专业技能 |
| 领域专业知识 | 对特定领域有深入的理解 | 对各种领域有广泛的理解 |
| 分析深度 | 专注于特定的分析任务 | 进行复杂和深入的分析 |
| 问题解决 | 解决简单到中等复杂度的问题 | 解决复杂和具有挑战性的问题 |
| 研究 | 进行基础研究 | 进行高级研究 |
公民数据科学家在各行各业的作用
随着数据的不断扩展，拥有公民数据科学家的重要性在各个行业中不断增加：
金融
银行和金融领域的公民数据科学家可以研究消费者交易、市场发展和财务数据，以识别欺诈、评估信贷风险和改善投资组合。他们拥有创建预测模型的技能，可以用于预测市场趋势、评估经济问题的影响，并帮助风险管理策略。
供应链和制造业
制造业中的公民数据科学家可以分析制造数据、质量指标和供应链数据，以提高运营效率、简化生产流程和消除不准确性。预测分析可以用于估计需求、增强库存控制并减少供应链中断。
电子商务
公民数据科学家可以研究零售和电子商务领域的客户数据、交易历史和浏览模式，以确定消费者需求、预测消费者需求并改善定价策略。此外，他们可以进行市场篮子研究，以确定产品之间的关系，促进更精确的升级和交叉销售策略。
医疗保健
为了找到模式和趋势，医疗保健领域的公民数据科学家可以分析患者数据、健康记录和临床研究结果。他们可以通过帮助确定对患者的影响、优化治疗策略和改善患者护理来促进循证医学。通过研究人群健康数据并检测疾病风险因素，他们还可以推进医学研究。
市场营销
在市场营销和广告领域的公民数据科学家可以通过分析客户人口统计数据、活动有效性指标和社交网络分析来对消费者进行分类、针对特定人群和定制促销计划。他们可以衡量市场活动的有效性，确定重要的市场渠道并优化市场预算。
环境和能源
在能源和环境研究领域工作的公民数据科学家可能会研究天气模式、运行统计数据和能源消耗数据，以增强能源利用效率，发现不一致之处并增强节能倡议。通过分析传感器数据并找到有助于防止机械故障和节省延误的模式，他们可能会导致主动维修。
交通运输
在交通运输领域，公民数据科学家能够探索交通模式、物流程序和交通数据，以加强路线规划、减少燃料成本和提高供应链效率。他们可以帮助进行汽车例行维护，促进预防性维修以最小化故障。
公民数据科学家的未来趋势
工业分析的未来将拥抱公民数据科学家的兴起。随着开源数据的不断利用和这些数据爱好者的出现，数据科学领域正在经历重大转型。数据科学家必须拥抱持续学习和专业增长的心态，以跟上学科不断演变的本质。保持与新兴技术、不断发展的方法和市场趋势的相关性和更新性将是保持效率和竞争力的关键。
公民数据科学家将在创建引人注目的可视化、动态仪表板和与不同利益相关者共鸣的数据驱动叙述方面发挥关键作用。利用预训练算法、自动化机器学习平台和人工智能驱动的解决方案，这些数据爱好者将不断增强他们的数据分析技能，随着人工智能和机器学习技术的发展而不断发展。拥抱这些进步将使公民数据科学家能够解锁新的洞见，并推动工业分析的创新。
结论
数据科学工具的民主化和用户友好的分析平台的普及显著增加了公民数据科学家的普及。在一个组织中，来自不同背景的个人可以担任公民数据科学家的角色。但是，拥有公司运营或与分析工作相关的主题知识的先前专业知识可以提供独特的优势。对于那些希望提高公民数据科学家技能的人，Analytics Vidya提供了一个有趣的课程-Blackbelt Plus，该课程为个人提供必要的知识和能力，以在这个领域脱颖而出。