数据科学家曾一度被认为是成功的职业，但是最近有数据显示，他们花了大量的时间在整理数据，也就是处理用于分析的数据。他们称自己是“数据民工”。数据来源于一家众包公司CrowdFlower，他们调查了80个不同阶层的数据科学家。

　　通常，拥有高学历的人都想要做数据科学家这样的工作，但是60%以上的人说，他们大部分的时间都花在清理和组织数据上，花在分析任务、构建训练几何、研究算法上的时间很少。

　　“这个高薪的职位大部分的时间都在整理数据，这对公司来说是一个巨大的浪费。”CrowdFlower的CEO Lukas Biewald说。通过CrowdFlower的调查显示，整理数据也是数据科学家最不愿意做的工作。这对双方不利，但是80%的数据科学家表示，他们仍然喜欢自己的工作。

　　CrowdFlower的调查也显示出，数据科学家的工作在实际应用中有很大的不足。去年的调查中，79%的人承认这种不足，今年上升到了83%。

　　想成为数据科学家吗?CrowdFlower显示，最需要的技能是 SQL, Hadoop, Python, Java, R, Hive, MapReduce, NoSQL, Pig, 和 SAS。

　　半数以上的调查者称，下一个热门方向会是机器学习。近几年来很多CEO都忧虑：我们的大数据策略是什么?下一步他们应该问机器学习了。

　　原文：http://www.infoworld.com/article/3047584/(译者/赖信涛 责编/孙思)