近些年，随着人工智能和机器学习等不断发展，一些新型的职位出现在各大科技公司，此前在互联网时代，编程是公司主要的岗位职责，随着大数据和人工智能的兴起，数据分析师、数据研究员等一系列职位受到广大科技公司的欢迎，而数据科学家也成为了这个领域高阶的职位。数据科学家目前是AI或ML过程中不可或缺的一部分，因为这些项目都依赖于大数据和复杂输入，而数据科学家是知道如何处理数据以及产生对应的相关数据。

在一些科技创业公司或者在新兴的科技市场中工作时，数据科学家的作用是将相对新颖的数据源转换为解决最终用户问题的东西，这在以前是不可能实现的，所使用的技术不存在，而大多数数据科学家的候选人都是从部分数学家、软件工程师以及企业家中挑选出来的。

数据科学家需要对周围世界保持深切的好奇心态，无论他们是在回答问题还是建立模型，在他们面前首要就是理解问题的目的。在科技领域，大多数人需要数据和编程方面的技能来寻求解决方案，但是具体的数学或者编程类型就需要依赖数据科学家来支持。比如，目前市场上需要精通Python开发、神经网络设计以及将数据存储库重构为最新数据库的科学家，然而这些技术并不是一个普通的研发人员所能具备的知识。

因此就实际技能而言，数据科学家在建模方面需要一定的创造力和学习能力，他们可以从所谓的“硬技能”中获益匪浅，比如Python和C++或者其他应用于ML项目的常用语言的经验。对于数据研发来说，Python和C++是必不可少的，能够将编程技能和数据分析处理相结合，统计数据是使数据科学家成为出色人员的重要技能，在一些科技公司的面试当中，不少公司也会趋向于求职者在这方面的表现。

一些高科技公司开始聘请数据科学家来管理他们的数据收集和清理，并且将这些数据转化为有意义的信息。通常，在这些工作职责当中，需要一些重要算法的支持，还能够流利地使用关键分析工具和语言，近些年来还有一些新型领域的崛起，比如自然语言处理、机器学习、其他形式的支持AI等。在人们看来，最成功的数据科学家是那些将他们的硬技能与快速学习能力相结合的人，而且还能对业务有清晰了解的能力。

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