写文章揭密数据科学家，这事几乎已经发展成了一种产业。

关于数据科学家的困惑很大部分归咎于：数据科学不是一个具体的职务，而是一种在机构中解决问题的方法。因此，数据科学可以包含多种教育背景、技能、工具、实践。实际工作中的数据科学家们，背景和技能的跨度很大，很难被一概而论。

相对而言，描述数据科学的实践是什么样的可能更容易。

简单地说，数据科学是用数据主导的答案解决实际问题的实践。实现这个目标的技术可能多种多样。你会常常听到数据科学家使用传统统计学、贝叶斯方法、机器学习、计算工具、行业领域知识来回答问题。

有时数据的规模会非常巨大，需要使用复杂的工具和方法来穿过迷雾，得到隐藏在数据中的清晰结论。但是没有哪个方法、工作、算式能回答所有问题，所以也很难为数据科学家下定义。

展示可能比陈述更有说服力。就让我们来走入数据科学家平凡又不平凡的一天。