数据科学家这个称号已经火了很久了。大家目前做的工作同哪一类数据科学家更接近呢? 而大家更倾向于成为哪一类数据科学家呢？   欢迎大家投票并积极发表自己的意见。 我先提一下我自己所看到的观察。
现在无论是中国还是美国硅谷，对于数据科学家的要求，都参差不齐。其中，科研科学家(research scientist)还有机器学习工程师(machine learning engineer)对于编程语言，写产品化代码(production code)都要较高的要求。而分析洞察类的数据科学家其实更接近与传统的数据分析师(data analyst)，本身更偏重于数据处理(SQL, Python, R)和可视化工具(Tableau, 帆软等)，对于写代码和建模的能力需要没有这么高。以Facebook为例，Data Scientist - Analytics岗位其实做的就是数据分析师的工作，而机器学习、人工智能、计算机视觉等要求高的岗位，通常会被叫做Research Scientist。类似的公司还有在美国共享出行市战第二名的Lyft。而老大Uber则对Data Scientist岗位的要求非常高，需要很强的机器学习知识和编程能力，是全栈数据科学家(full-stack data scientist)。