预测分析项目是否需要数据科学家？

您是否需要数据科学家在预测分析项目中，或企业用户可以使用当前工具进行自己的预测建模吗？

数据科学家真的只是一份职位。在我回答你的问题之前，让我们来看看这个标题的暗示和技能是什么数据科学家- 或者某人做数据科学工作在不同的标题下 - 应该有。

根据这一点哈佛商业评论，数据科学家是“21世纪最性感的工作”。但是这个词数据科学家还在互联网上以更加愤世嫉俗的方式描述了，我会同意确定精确定义很难。我尚未见过的最佳定义之一是，数据科学家是“比任何统计学家更好的软件工程师和比任何软件工程师更好的统计学家”。

至于技能和经验，我认为编码能力和对如何表现的理解，这种情况都是好奇的。Teradata国际业务数据科学总监Duncan Ross，于2012年写道博客帖子“疯狂的好奇心”是最重要的特质数据科学家。“在很多人的生活中，”他继续，“进化选择反对那种决定发现发生的事情的人，如果我推按钮。数据科学为此选择。“

无论其实际的职称是什么，所有真正的数据科学家都在上午8点开始使用一些数据。突然发现它是上午3点。他们还在它。

但同样重要的是与人沟通的能力。如果您发现了一系列重要信息在一组数据中但无法向他人传授它说服他们进口，它不会影响 - 因此，就好像从未发现过信息一样。

这让我想到了你的问题预测分析项目。您需要成功的预测分析项目是智能化的，致力于背景的人分析技术并可以思考新的，解决问题的创新方法。

任何声称的人是一个数据科学家应该能够展示这些特征，但没有理由没有任何原因商业用户。在我的经验中，它比职称更多地依赖于人民。当然，背景和体验帮助，但数据科学是如此新的，许多数据科学家似乎在没有必要的经验的情况下采用标题。