美国数据科学专业有前景吗？微软首席亲身作答！

　　Q1：美国数据科学职业如何随着时间的推移而发展

　　《财富》：自您开始职业生涯以来，数据科学领域的发展如何?

　　Lavista Ferres：数据科学是每个学科为了管理数据而必须创造的所有知识的结合。从经济学家到统计学家，再到计算机科学家或物理学家——每一个学科都必须处理数据，所有这些学科都独立创造了处理数据的方法。一旦你把所有这些方法及数据结合起来，这基本上就是我们今天所认为的数据科学。

　　在 2000 年代初到中期，很明显，处理数据是一项核心功能。这就是导致创建数据科学学科的想法的原因，因为我们需要具有专业知识的人去处理数据并从数据中获取价值。

　　我们今天使用的方法与使用了100 年的方法基本相同。我们今天使用的许多机器学习算法都是在 20 到 30 年前创建的——甚至一些深度学习算法相当古老。但是很多这些算法没有被使用，因为没有足够的数据。今天，我们拥有比以前更强大的处理能力和更多的数据。

　　《财富》：在你现在合作的数据科学家中，你是否看到更多的人拥有数据科学学位?

　　Lavista Ferres：当然，但至少根据我在微软的经验，最好的团队是那些拥有非常多样化背景的团队。目前，在我的团队中，有经济学家、统计学家、计算机科学家、物理学家、具有电气工程背景的人——还有一些来自主要关注数据科学的新学科，我们与他们合作。

　　我正在与一些在数据科学领域创建这些程序的学者合作。总的来说，你不需要学习数据科学才能成为数据科学家。坦率地说，今天在微软和科技行业工作的大多数数据科学家并没有特别研究数据科学，但他们确实研究了一门包含很多数据科学元素的学科。

　　Q2：美国数据科学学位课程如何推动这一领域的发展

　　《财富》：您为什么认为数据科学学位课程很有价值?

　　Lavista Ferres：我认为有大量的问题可以而且应该用数据来解决。今天，几乎所有收集数据的组织都需要数据科学家。我们必须记住，我们已经看到数据呈指数增长。存储数据的成本大幅降低，处理能力大幅提高。所有这些东西都有望继续增长，并提供以前不存在的惊人机会。

　　在我们的 AI for Good 工作中，我们解决的问题非常多样化。比如我们研究一组特定的癌症;研究长颈鹿合和白鲸;研究卫星图像以了解森林火灾的方方面面。数据科学的魔力在于，即使从纯粹的数据科学的角度来看这些问题确实不同， 但解决方案是相同的。

　　数据科学非常强大，因为只要您有数据并且只要您有了解问题的专家，您就可以处理所有这些流程。正因为如此，数据科学家非常需要从这些数据中获取价值。我认为存在未满足的需求，其中很多课程正在帮助人们获得所需的技能来解决这些需求。

　　你会在工作中学到大部分技能。但是，你需要具备一定的技能基础。我在职业生涯的早期就学会了编程，但在我的学位课程中，我改进了我的编程技术，并学习了基础的机器学习和代数。我还认为，对于计算机科学家来说，在你不了解能用具体数据做什么或不能做什么的情况下，你处理数据也非常容易。因此你需要非常强大的统计学背景。

　　Q3：美国数据科学专业的未来

　　《财富》：鉴于数据科学应用如此广泛且需求如此之大，您认为该领域未来的发展方向是什么?

　　Lavista Ferres：无论您是医生还是物理学家，数据科学都将继续成为您工作的一部分。现在，很多数据科学家都在填补空白，因为所有这些学科都有数据，可以用它做点什么，但现任者缺乏这种技能。

　　我认为所有这些学科最终都将数据科学成为其课程的一部分。我认为总体而言，数据科学具有巨大的价值，但你会发现很多学科都会经历与编程类似的事情。最初，唯一具有编程技能的人是学习计算机科学的人。现在，我们雇用的大多数没有学习计算机科学的人仍然具有编程技能。所以我认为数据科学也会发生同样的情况。

　　《财富》：作为一名数据科学家，还需要具备哪些其他技能?

　　Lavista Ferres：最重要的技能是好奇心;这当然是需要的。有些人具有很好的好奇心，并且能够提出正确的问题。了解此项工作的影响也很重要，这意味着您能够将重要问题转化为数据科学任务。此外，为了产生影响，你需要能够以其他人可以理解的方式解释数据在说什么，以及它不是在说什么。

　　做复杂复杂的事情更容易打动人;但如果你真的想对世界产生影响，你的解决方案需要简单。构建简单的解决方案很难，但它非常强大。

　　数据科学结合计算推理和传统逻辑推理，根据有关现实世界某些方面的数据得出结论。数据科学家来自各行各业、所有研究领域和所有背景。他们热衷于将数学/科学思维以及计算能力实际应用于理解和解决商业、研究和社会影响问题。

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