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前言:
其实大家不难发现,这几年北美这边咨询公司(MBB,以及其他专业咨询公司)都开始慢慢扩展招数据科学家。其中MBB还专门为数据科学家们做了一个组(McKinsey: QuantumBlack, BCG Gamma, Bain Avance Analytics Group)。换句话说,数据科学家的重要性在咨询公司中逐渐增加,主要原因是更多的客户意识到使用数据的重要性,而他们没有这些专业技能。咨询公司为了迎合这样的需求当然就会招更多数据科学家。
在咨询公司的日常工作中,最重大的变化是:以前一个项目大概是一个manager带着两个associate,但是现在基本上是一个manager带着一个associate(或两个)+一个数据科学家。然后工作中associate和Data scientist各司其职。
我接下来说说咨询公司数据科学家主要的两种工作模式。
1. 客户的项目(Client Stuy)
client stuy是咨询公司最常见的工作模式,也就是像我上面说的,一个客户(经常是一个很大的公司)找到我们希望我们帮他们解决一个工作方面的问题(一般是比较大比较难的问题)。然后我们接下来这个case之后,在实际工作中,我们需要用不同的方法“解决”这个问题。Associate主要就是查资料+和各种expert打电话+理顺具体方案,数据科学家就是用各种数据(可以是客户给的,也可以是outsie-in ata 或者thir-party ata)去辅助着解决这个问题和证明解决方法的合理性。比如说客户问我们如何提高利润率?从数据科学的角度讲其实就可以对比竞争者的利润率,把公司的产品分类分析等等,最终在大数据(偶尔会有machine learning)的支持下得出一个合理且令人信服的结论。这个结论再结合前面Associate得出的一些结论,就能形成一个初步的解决方案。
至于具体的工作方式和用到的方法,有两件事值得说一下:
客户的项目比较少用到Machine Learning相关知识,即使用到也基本上是linear regression这种比较简单的模型。除非客户特别要求我们用很avance 模型,一般客户想要的不是复杂性和精准度,他们需要的是“可理解性”(interpretability)。也就是你做出的东西他们必须要听懂。只有他们听懂了他们才能信服你的结论。
80/20 rule。也就是说,你不用花你的所有时间去把你的模型或者output弄得完美,因为客户不需要完美的答案。多数时候,客户需要一个快速的,比较可靠的大体结果。所以很多时候如果过多纠结于accuracy等会本末倒置。
2. 资产搭建(Asset Builing)
其实asset builing也是这几年咨询公司才开始重视起来。这个相当于我们数据科学家给我们公司自己打造一下好用的tool和platform。这些平台可能收集了我们的各种可以用的数据,可以用的已经写好的模型等等。Asset Builing重要的地方在于其实本质上它还是服务于client stuy,也就是说我们做好asset其实也是让我们自己或者其他同事在服务客户的时候会轻松一些。
我整体的感觉是asset builing比client stuy会相对轻松一些,但是这类工作也逐渐成为咨询公司数据科学家的一部分日常。
结语:
整体来说,在咨询公司做数据科学可以在不断refine自己技能的同时接触到不同的行业,了解不同行业的构造和需求,对未来发展也是极其好的。尤其是考虑到现在咨询行业对数据科学家的需求量越来越大,这个时候加入会是一个不错的选择。
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