数据科学家是当今最抢手的技术人才之一。据Glassdoor称，数据科学家已经连续四年在美国担任要职，并日益被确定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和作用重要性的被理解，需要使职业正规化。数据科学家究竟扮演什么角色，为什么数据科学家的专业认证的重要性与日俱增？
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数据科学家的角色
数据科学家与企业领导者和关键决策者合作，通过准备、分析和理解数据来解决问题，从而提供洞察、预测新兴趋势，并提供优化结果的建议。这些专业人士的影响因行业而异。例如，在医疗保健领域，数据科学家正在使用认知计算技术来帮助支持医生提供个性化和精密的医学。
随着全球数据的多样性、速度和量呈指数级增长，需要数据科学家来理解这些数据。最近，IDC 报告，到 2025 年，全球生成的数据量将增长 10 倍，达到每年 175 ZB（ZB），其中 60% 将由企业创建和管理。投资于技术和人才以了解数据洞察的组织能够更好地促进增长。数据的指数级增长将保持对能够以前所未有的方式解决问题并抓住新机遇的人的强劲需求。
数据科学家使用各种数据（结构化、非结构化、物联网流）、分析、AI 工具和编程语言。云基础架构通常用于处理数据流的量和真实性。数据科学的现代应用范围从传统的事务数据分析到自然语言处理和计算机视觉，以及各种分析工具、机器学习和 AI 算法。数据科学家拥有数据、建模专业知识和分析结果，能够向组织领导结构中的利益相关者传达结论和建议。
商业敏锐度是数据科学家的一项重要技能，例如，在理解问题、制定假设和测试结论以确定通过数据影响战略选择的适当方法方面。为了有效地向业务领导者传达他们的发现，数据科学家需要强大的咨询、沟通、可视化和讲故事技巧。
虽然数据科学家通常接受统计、操作研究、机器学习或经济学等定量学科的学术培训，但在过去几年中，许多大学开始提供”数据科学”或”分析”。
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。许多年轻的专业人士被吸引到这个角色，因为它在业务中的重要性越来越大，能够影响结果，以及丰厚的薪水由于职业的需求和吸引力，人们从日益广泛的教育背景加入。随着这些工人的加入，他们的技能和能力差异变得很明显。
鉴于人才短缺，该专业有若干途径来发展和深化必要的技能，这是有利的。如今，大学都在提供本科和研究生阶段的数据科学学位课程。”微学位”越来越受欢迎;专业公司正在提供深入的训练营，数据科学学徒正在增长，在线课程和证书正在越来越普及。
数据科学领域正在以扭曲的速度发展，组织可能会难以识别、培训和留住员工，尤其是考虑到这些不同的教育背景。由于数据科学家在关键任务问题上支持企业，因此必须制定该专业的标准。
为了确保全面一致性、合规性和服务质量，全球认证计划至关重要。这样一个计划将提供一个职业框架，认证被世界领先的组织使用和认可。该框架还将提供客观、可靠的候选人能力和资格衡量标准，并使各组织能够正式确定和承认职业发展。
对于数据科学家来说，认证为提高专业人士的价值和知名度提供了机会。这样的计划将为数据科学家提供一种方法，使其脱颖而出，成为经验丰富的专业人士，并取得过验证的结果。从招聘的角度来看，组织需要知道当前或潜在的员工具有该角色的知识、技能和经验。认证计划将有助于确定关键角色和责任的最佳候选人。与大多数基于产品知识的供应商认证不同，数据科学家需要为相关项目提供业务价值的经验。
此类计划在其他专业（如企业、企业和解决方案架构师）中已经取得成功。这些领域的专业人员可以通过 Open Group OpenCA 计划获得与众不同、同行评审、供应商中立、全球认可的便携式凭据，这是验证业务架构师技能和经验。现在，开放集团及其成员首次与 IBM 合作，开发了开放数据科学家认证计划。
最近的一项研究，”面对风暴：应对全球技能危机”，为认证计划的影响揭示了一个有趣的观点。研究发现，在提高劳动力市场竞争力的政策方面，认证的影响是第三大。然而，采用率仍然很低，只有24%。显然，这是一个能够对解决技能短缺产生重大影响的领域，但截至目前，这一领域仍未得到充分利用。
在未来几年中，数据科学家可用的工具和功能将继续得到简化，并更易于使用。然而，随着人工智能继续渗透到业务的各个方面，对数据科学技能的需求将继续增长。数据科学家认证计划将为任何规模的组织提供所需的工具，以便开始从不断增长的数据量中提取见解并开始做出数据驱动的决策