为什么数据科学的专业认证越来越重要？

数据科学家是当下非常受欢迎的技术人才之一。美国职场网站Glassdor的数据显示，数据科学家已连续四年位居美国职业之首，并日益成为业务增长的重要组成部分。随着对数据科学人才需求的增加以及人们对数据科学重要性认识的加深，有必要进一步规范这一职业。那么，数据科学家到底扮演着怎样的角色?为什么他们的专业认证越来越重要?

数据科学家的角色

数据科学家与企业领导人和关键决策者合作，通过准备、分析和理解数据来洞察、预测新趋势并提供建议以优化结果，最终解决问题。这些专业人士的影响因行业而异。例如，在医疗领域，数据科学家正在使用认知计算技术帮助医生提供个性化、精确的医疗服务。

由于全球数据的多样性、更新速度和数量均呈指数增长，我们需要数据科学家来解读这些数据。最近，互联网数据中心(IDC)的报告称，全球产生的数据量将在2025年增加10倍，达到每年175 ZB(zettabytes)，其中60%的数据会由企业创造和管理。肯在技术与人才上投资，来解读数据的企业，发展将更上一层楼。数据指数增长下，市场对相关人才会保持强劲的需求，这些人才解决难题的方法往往超出人们想象，他们还能抓住新的机遇。

数据科学家工作中会用到各种数据(结构数据、非结构数据物联网流)、 分析工具、人工智能工具和编程语言。云计算基础设施通常用来处理数据流的数量和准确性。数据科学的现代应用包括从传统的业务数据分析到自然语言处理和计算机视觉，同时还有各种分析工具、机器学习以及人工智能算法。运用数据、建模知识和分析结果，数据科学家可以为管理人员提供结论与建议。

商业头脑对于数据科学家来说十分重要——例如，数据科学家需要在数据基础上，通过理解问题、提出假设和检验结论来找出解决方案，从而影响战略选择。为了将发现更有效地传达给企业领导，数据科学家还需要具备优秀的咨询、沟通、可视化与演说能力。

数据科学家教育背景多为统计学、运筹学、机器学习或经济学这些数理基础很强的专业，但在过去几年中，很多大学开始设立“数据科学”或“分析”专业。

数据科学家的职业与认证

数据科学是一个相对较新的职业。数据科学在在企业中越来越重要，同时还能影响业绩、为从业者带来丰厚薪水，因此吸引了很多年轻的专业人士。此外，经验丰富的专业技术人员看到了数据科学的巨大潜力，也在为成为数据科学家学习新技能。这项职业的需求和魅力也吸引了越来越多来自不同专业的人。但从业者越多，他们的技能水平差距就越凸显。

对于人才短缺这一问题，通过多种渠道培养和深化必要的技能是个有效的解决方法。但在今天，大学已设有面向本科生和研究生的数据科学学位课程。人们对于“微学位”青睐有加;专业公司为新人提供深入的入职培训;数据科学学徒制日益流行;在线课程及证书也越来越多。

数据科学领域的飞速发展令人惊叹，但企业可能会在招聘、培训和留住员工方面手忙脚乱，特别是繁杂的教育背景会给企业带来不小挑战。企业在关键问题上需要数据科学家的支持，因此制定行业标准势在必行。

为了保证数据科学在各国标准一致、合规及其服务质量，十分有必要开设一个全球性的认证项目。这个项目将提供一个世界一流企业普遍使用和认可的职业认证框架。该框架也会客观、科学地考量候选人的能力和资质，这样各大企业就能正式认同数据科学的职业发展。

对于数据科学家来说，专业认证可以提升他们的价值和知名度。这个项目会让有经验的数据科学家脱颖而出，并获得专业认可。从招聘的角度来看，企业需要知道当前或潜在员工是否拥有该职位需要的知识、技能和经验，而认证项目就可以帮助企业为关键职位确定最佳人选。与大多数基于产品知识的销售认证不同，数据科学家需要具备在相关项目上提供业务价值的经验。

类似的项目已经在其他方面如业务、企业和解决方案架构师中取得了成功。这些领域的专业人员可以通过The Open Group平台开发的OpenCA项目接受特别评估，这种评估具有同行审议、厂商中立、全球认证、方便可查这些特点。OpenCA项目现在已经成为评估业务架构师技能与经验的权威独立标准。现在，The Open Group平台首次与IBM合作，开发了数据科学家认证项目。

最近一项名为“面对疾风吧：应对全球技能危机”的研究采取了一个有趣视角来看待认证项目的影响。研究发现，在提高劳工市场竞争力的政策中，认证的影响排在第三位，但认证项目的采用率仅有24%。很明显，认证项目是解决技能不足问题的有效途径，但目前仍未得到充分利用。

在未来几年，数据科学家要用到的工具和能力将继续简化，并将更容易上手。然而，随着人工智能继续渗透到各商业领域，对数据科学技能的需求也将持续增长。数据科学家认证项目可以为各类企业提供有效方案，使企业能在不断增长的数据量中提炼见解，根据数据作出决策。更重要的是，认证项目可以促进企业对顶级人才的竞争，并能确保数据科学家的技能满足业务需求。

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（编辑：我爱制作网_潮州站长网）

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