135 | 职场话题：聊聊数据科学家的职场规划
洪亮劼
该思维导图由 AI 生成，仅供参考
今天，我们继续来聊数据科学家或者人工智能工程师的职场话题。我们更进一步，来聊聊数据科学家的职场规划。
当然，说到职场规划，这确实是一个非常宽泛的主题。我们今天要探讨的不是数据科学家“应该”怎么发展，而是说，有哪些职业发展的“可能性”，希望能够为你规划自己的职业生涯起到一个抛砖引玉的作用。
数据科学家的“垂直发展”
数据科学家一个最直接的职场规划，就是在技术线上持续发展，逐渐成为一个技术专家。目前，不同公司对数据科学家类型，这里包括研究科学家、算法专家、人工智能工程师等职位的职业生涯设置并没有完全统一的模式。但是，数据科学家类型的职位在技术线上大体有这么几个台阶可以发展。
第一个台阶是“初级数据科学家”。
这个台阶对应很多公司入门级别的数据科学家，并且大概是对应博士生毕业直接入职，或者硕士生有 2-3 年工作经验后入职这样的情况。这个阶段的数据科学家，其主要职能是在一个比较大型的产品解决方案中，完成一个小的模块或者任务。当然，也可以是，在一个比较小型的产品解决方案中，完成较大的模块或者任务。
初级数据科学家对机器学习和人工智能的掌握程度主要集中于单独的算法。因为对业务需求接触不多，在如何利用模型和算法来对整个业务提供解决方案，也就是我们之前说的“翻译”业务的能力上，存在着比较大的挑战。这也是初级数据科学家在这个阶段最需要积累和进阶的部分。
下一个台阶就是“中级数据科学家”。
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数据科学家的职业发展方向包括垂直发展、升级发展和跨界发展。垂直发展意味着逐步成为技术专家，从初级到高级数据科学家，承担更大型的产品解决方案和指导团队。升级发展则是转向管理线或技术管理岗位，领导与数据科学、人工智能相关的团队。此外，数据科学家还可以进行跨界发展，转向工程团队、数据分析团队或产品经理岗位。总之，数据科学家在职业发展中有多种可能性，可以根据个人兴趣和能力选择适合自己的发展方向。
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木木感觉国内的数据科学家很少。2020-02-1331
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