雷布斯名言“站在风口上，猪也会飞起来”。近10年有个“数据”相关工种就是这个风口的“猪”，从岗位名称的演变就可以看出来，数据仓库工程师/爬虫工程师=》大数据工程师；统计专员=》数据分析师； 算法工程师=》AI(人工智能)工程师，现在最牛逼的应该是“数据科学家”了,其实以上职位变更的不仅仅是名称，背后的要求确实也在大幅提高的。
今天要分析的就是最NB的岗位是“数据科学家”（估计很多人小时候的梦想都是长大之后当个科学家，原来科学家是这么近的）。距离上篇系列文章已经过了1年多的时间了，今天也是因为一个帖子触发临时写的。
数据科学家到底是干啥的？想要成为科学家，有什么要求？待遇如何？那我们就来看看互联网大厂他们招聘的数据科学家吧。
快手-数据科学家 25-50K·16薪
工作职责：
1、分析和挖掘海量数据，发现用户行为模式与规律；
2、优化用户体验，提升社区粘性；
3、通过数据分析和经济运筹模型优化，为公司不同的运营团队制定目标和策略，关注落地结果。
任职要求：
1、熟练使用SQL，Python或R中进行数据分析、可视化呈现等；
2、具有统计学和概率论基础，擅长数据分析。了解常见规统计机器学习模型及使用；
3、本科及以上学历，理科，工科或者经济学，有良好的逻辑思维能力；
4、目标导向，影响力驱动。对短视频产品及相关业务场景有浓厚兴趣；
【加分项】
1、有新用户体验用户画像、搜索等相关产品或研发经验者优先；
2、对于计量经济学在业界的应用有经验者优先；
3、在机器学习、数据挖掘、经济学或者运筹学的会议、期刊发表过文章有加分。
作者依据10+年数据工作经验 岗位分析：
从工作内容来看快手的数据科学家侧重于数据/业务分析角色，提出运营策略和建议
从工作要求来看也更侧重于数据/业务分析，以及数据可视化（这也是大数据的一个细分岗位，前端开发的同学可以关注一下），只是该数据分析师在工具上要求更高Python或R，这也是目前数据分析师发展的一个趋势，从excel=》数据库sql=》Python或R,代码能力要求越来越高，处理的数据量也越来越大。
华为-数据科学家 30-60K·15薪
职位描述
1、对海量业务数据进行处理和分析，发现和跟踪其中的问题。能够从业务和产品的角度出发，利用数据发现产品、系统或是业务的瓶颈，并提出优化的方案；
2、跟踪、监控模型及策略表现，建立模型策略评估体系和机制；
3、利用爬虫技术，数据挖掘，机器学习等技术解决实际问题，比如实现模块或流程自动化，业务报表系统的建设，离线数据流程的建设，数据可视化等；
4、建立各种业务逻辑模型和数学模型，帮助公司改善运营管理，节省成本。
任职要求
1、计算机、数学、统计相关专业优先，本科及以上学历；
2、至少3年互联网公司数据分析经验；
3、熟练掌握Mysql、Hdfs、Hive数据库使用，较强的数据库及SQL能力，数据仓库的ETL开发；
4、具备数据敏感性和探知欲、分析、解决问题的能力，能够承受工作中的压力，专注数据的价值发现和变现转化；
5、工作认真、负责、仔细，有良好的团队合作精神，良好的分析问题能力、沟通技巧及数据呈现能力。
作者依据10+年数据工作经验 岗位分析：
从工作内容来看华为的数据科学家包括数据分析、数据仓库、数据挖掘、数据爬虫等四方面的角色，要求还是非常高的，这样的人业内非常少。
从工作要求来看，相对比较简单，偏重于数据仓库和业务了解。
滴滴-数据科学家 30-50K·15薪
职位描述
1、负责搭建业务策略的实验分析评估体系。 范围包括但不限于实验监控日报、看板设计，以及实验前，实验中，实验后的分析评估模板设计和优化迭代等； 实验前协助业务方设计实验标准及落地复杂科学的统计实验， 实验后帮助定价补贴和预算组验证并量化评估策略迭代优化效果；
2、与定价补贴业务方合作， 综合运用商业分析、统计分析以及机器学习等算法，从大数据中挖掘潜在价值空间，为业务方制定实验策略迭代作决策依据。
3、与业务方合作，构建业务监控的指标体系自动化系统，实现产品化；
4、帮助业务方解答重要的业务疑问，识别并量化业务问题的根源；
5、辅导和培养初级分析师。
任职要求：
1、专业要求，数学/统计/计量/机器学习或相关专业；
2、研究生及研究生以上学历；
3、具有严密的逻辑思维能力，以及快速适应业务发展和变化能力；
4、具有互联网行业数据分析、数据挖掘/建模5年以上工作经验，BAT或海外背景优先考虑 ；
5、熟悉常用办公工具word，excel，ppt等， 熟练掌握SQL语句，熟悉常用的统计分析方法，数据挖掘工具语言和算法，R，python，spss，sas，excel，VBA等， 包括逻辑回归，决策树，GBDT，K-means聚类，神经网络等；
5、具有较好的业务协调能力，能够很快融入团队；
岗位分析：
从工作内容来看滴滴的数据科学家侧重于数据/商业分析角色，有一定的算法在里面
从工作要求来看数据/商业分析、算法同等重要，但是这类人也比较少，因为算法的基础更加侧重于数学理论，要求还蛮高的，对于业务的了解也是某个点比较深入，但是数据分析对于业务了解的广度比较高，敏感度比较高。所以同时在广度和深度都能做的比较好的人，其实还是很少的。
腾讯-数据科学家 30-45K
岗位职责：
1.您需要擅长以下的两到三项： 主导数据产品的开发，包含数仓的建立、数据的挖掘、清洗以及建立智能决策引擎；
2.研究、建立业务指标体系，做数据分析来产生洞察从而支持人为决策制定，最大化腾讯视频的增长；
3.共建实验平台，提升实验平台的准确性和可用性；
4.建立机器学习模型来分析运营活动、广告活动、return on content (ROC)、用户获取、激活、存留、 利用对业务、视频、内容领域的理解，通过数剧挖掘、特征工程建设、研究采用不同的算法来提升腾讯视频各端推荐系统架构建设；
5.参与平台数据科学功能建设，包含算法平台中心构建算法模型标准化和不同场景接口标准化来给搜索、推荐、增长、数据挖掘等赋能。
岗位要求：
1、拥有统计学、数学、运筹学、经济学、计算机科学等学科的本科或以上学历；
2、2年以上数据、数据分析、数据工程、实验和商业智能方面的应用经验；
3、有挖掘数据、产生数据驱动的洞察，并通过洞察影响业务决策的经验；
4、有使用SQL、R，Python，C/C++，Java等分析大型数据和建模的经验。
岗位分析：
从岗位职责来看腾讯的数据科学家要求可能相对来说更含糊（科学）一些，作为一个科学家必须要擅长数据产品、数据仓库、数据清洗（爬虫）、算法、数据分析里面的2项。
从要求上来看也是跟职责匹配的。
京东-数据科学家 25-50K
职位描述
1、参与构建以客户服务为核心的人货场基础标签体系，与业务部门密切合作，参与建设细分业务的算法解决方案。
2、负责基于海量数据上的数据挖掘和特征工程，实现构建人货场标签的基础算法开发和落地。
3、负责具体应用需求的数据建模部分，包括全流程的数据处理、数据分析、特征工程、算法模型设计和效果评估。
4、负责针对当前业务问题场景，提供核心算法解决方案，对业务改进提出合理的调整或改进。
职位要求：
1、机器学习、数据挖掘等计算机或应用统计类硕士及以上学历
2、具备数学、统计学、概率统计知识，熟悉常见的机器学习算法（贝叶斯，聚类，逻辑回归，SVM，GBDT，RF等）
3、具备优秀的架构设计能力，具备扎实的Python/R编程功底，优秀的开发、调试能力和数据建模基础。
4、熟悉hadoop/hive/hbase、stom/spark等基础平台使用，熟悉主流机器学习框架如sktlearn/theano/tensorflow。
5、对数据敏感，具备独立分析能力，有良好的逻辑思维和定义以及解决问题的能力
6、优秀的沟通协调能力和团队精神，较强的学习研究能力、抗压能力
7、有用户画像搭建的项目经验者，或者参与过客服业务的数据挖掘项目的实施经验者优先。
岗位分析：
从岗位职责来看京东的数据科学家更侧重于算法工程师，很明确。
从岗位要求上来看也确实是算法工程师的要求。
综合分析：
通过分析上面5家大厂的数据分析职位来看，数据科学家职位基本上数据分析、数据仓库、数据爬虫清洗、算法/数据挖掘、数据产品等5个领域中的一个或者多个专家。这样来说的话，我可以自封为数据科学家了（O(∩_∩)O哈哈~）。其实从上面京东和快手的岗位来看，为什么是25k起步，因为他只是一个领域的专家。
个人观点数据科学家至少是以上5个领域中的1个领域的大神，另外还要是2个领域方面的专家，而且+并且对业务有独到的见解+趋势判断，这样才能对得起小时候理解的“科学家”这三个字。
数据分析、数据仓库、数据爬虫清洗、算法/数据挖掘、数据产品这几个又是什么鬼，可以参考以下系列文章。
系列文章
大数据岗位要求之数据测试
大数据岗位要求之数据挖掘
大数据岗位要求之大数据开发工程师
大数据岗位要求之数据产品经理
大数据岗位要求之数据分析师