数据正在成群结队地收集，但大多数时候，人们不知道该如何处理。这就是为什么数据科学家现在是创业世界的热门商品。实际上，2003年和2013，数据行业的就业增长了约21%，比总体就业增长高出近16%。这是一个相当新的概念，但是这些人非常有价值，因为他们了解数据对您的业务的重要性以及您如何使用它。
使用分析，公司可以发现数据中的模式和故事，构建正确收集和存储数据所需的基础架构，为业务决策提供信息并指导策略。获得充足和可靠的数据对于初创企业的持续增长至关重要。
公司需要在承担风险并对未来做出重要决策时，尽早将数据科学纳入其业务模型。但是，您如何知道您的公司是否已准备好加倍努力并雇用数据科学家？
首先，您需要确保自己负担得起。平均而言，一个数据科学家每年花费一家公司100,000美元。一个由数据工程师、机器学习专家和建模人员组成的团队可能要花费数百万美元。
较小的公司可能需要创建软件解决方案并投入时间来建立收入，以确保他们可以实际利用数据科学家的技能。Tableau，Qlik和Google Charts等工具可以帮助您绘制和可视化数据收集的结果，将此信息连接到仪表板并快速收集可操作的见解。
一旦你的企业准备好进行更大的投资以获得竞争优势，就有几个关键特征需要寻找潜在的候选人。最好的数据科学家是:
1.熟练。
如果分析数据的科学家不具备实际的it技能，使用上述工具的经验以及对基本安全实践的透彻理解，那么世界上所有数据都不会照亮。扎实的数学和统计学背景也是必不可少的特征; 这表明了知识上的严谨性以及自信地综合和按摩多种类型数据集的能力。
2.意识到。
有了对某些行业固有压力的透彻理解，熟练的数据科学家可以有效地启发决策过程。为此，采访新兵，了解他们如何看待目前的竞争环境。
3.证明。
保证您根据需要聘请最佳数据科学家的一种好方法是要求每个竞争者根据您提供的特定数据集开发示例演示文稿。然后，追求传达真实愿景，坚定理解和深刻见解的候选人。
4.创业。
数据科学家通过发现激励企业。自然的好奇心和解决大问题的热情，加上将数据转换为产品的能力，可能会使一个候选人高于其他候选人。
5.敏捷。
正如成功的创业团队依赖于全面的多功能性一样，数据科学家必须足够敏捷，能够快速修改他们的方法，以适应特定行业的变化。
6.直观。
在预测数据可以回答的问题时，您希望这个人击败您。寻找对未来数据应用有敏锐感觉的人。
7.强沟通。
无法表达的洞察力毫无价值。优秀的数据科学家能够发现数据模式，并愿意通过周到和开放的沟通以清晰和有益的方式解释这些模式。他们应该知道如何呈现数据可视化并通过数字讲故事。
规模扩大，蓬勃发展的初创公司的完美补充是具有杀手级技能的数据科学家。通过分享做出关键业务决策的负担和兴奋，这一单一的雇佣可以让你的初创公司从数据零到数据英雄在任何时间。