大数据之 父达文波特：成功的数据科学家不一定要有研究生学位

大数据文摘作品

作者：托马斯·H·达文波特

2006年6月，乔纳森•高德曼（Jonathan Goldman）进入商务社交网站LinkedIn工作。作为斯坦福大学物理学博士，他醉心于无处不在的链接和丰富的用户资料。虽然这两者通常只能形成混乱的数据和浅显的分析，但当他着手挖掘人际联系时，却从中发现了“新大陆”。

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他开始构建理论、检验预设，并研究出了模型。通过这些模型，他可以预测出某账号所归属的人际网络。高德曼觉得，在探索基础之上形成的新功能也许能为用户提供价值。

幸运的是，LinkedIn的联合创始人兼时任CEO雷德•霍夫曼（现执行总裁），在贝宝（PayPal）的工作经验让他对分析学的威力深信不疑，因此，他给了高德曼高度的自主权。

他给予高德曼一个不同于传统产品发布套路的新方式—在网站黄金页面以广告的形式挂出小型加载模块。这一测试最终大放异彩，成为了我们现在熟知的“你可能认识的人”。

传统的信息管理和数据分析主要用于支撑内部决策，而大数据在这方面有所不同。当然，在多数情况下，大数据也会有此用途，特别是在大企业内。不过， 数据科学家通常致力于面向客户的产品和服务，而不是创建为高管制定内部决策提供建议的报表或报告。

数据科学家这一概念直到2008年，才由D.J. 帕蒂尔和杰夫•哈默巴赫尔创造，这个职位因为被达文波特喻为“21世纪最性感的职业”而为更多人所熟知。那么，成为一名数据科学家，需要怎样的潜质和能力？

本文作者：金海（JHPG888） 人生没有绝境，只看我们如何抉择！