本文探讨了数据科学家的真实含义，对比了真伪数据科学家之间的关键差异，强调了这一角色在大数据时代的重要性及高需求现状。
毋庸置疑，数据科学家是大数据时代最紧缺的人才。
但数据科学家究竟具备什么特质？
- 会编程的工程师声称自己是数据科学家；
- 会机器学习的码农觉得自己是数据科学家；
- 统计学博士也笃定自己是数据科学家。
今天，必得哥将深度解剖新鲜职业：
即使你是技术咖，坐拥上述八般武艺，还是可能做不了真正的数据科学家。
36K纯数据科学家与伪数据科学家的差别在哪里？让我们来听听内行人怎么说。
真数据科学家
伪数据科学家
真数据科学家
伪数据科学家
真数据科学家
伪数据科学家
真数据科学家
伪数据科学家
数据科学家经常认为他们在一个相当流动的行业中工作，并且有大量的跨领域行为。
大多数数据科学家具有编程、统计、机器学习等特定领域的经验。这意味着他们了解数据生成过程，并可预测数据收集和处理过程中可能出现的问题。他们通常拥有与生俱来的好奇心，喜欢解决难题，并对特定领域能静下心来做一些研究。
目前的形势是，数据科学的人才奇缺。美国招聘网站上“数据科学家”一栏总是打着“急聘”的标签。
很多人正在从经济学、心理学、数学等其他领域跳槽过来，因为他们看到这个领域正在爆炸式增长，钱多人少。
数据分析学家是最受商业界欢迎的专业人才类型之一，某些拥有数据科学博士学位的顾问随随便便就能拿到30万美元的咨询费用，有时甚至更多。
国内的年薪方面，中国的数据科学家年薪约为30000美金（20万人民币），在全球范围目前算是比较低的（不及美国1/3）。但值得注意的是，薪酬差距还是非常大的，国内优秀的数据科学家年薪也能轻松过20万美金。
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