是否在考虑2026年转向数据科学领域？
如果答案是肯定的，那么这篇文章正适合阅读。
作者Sabrine在欧洲人工智能领域已有十年从业经验，涉足大型企业、初创公司及研究实验室。即便在今天重新选择职业道路，数据科学依然是首选领域。原因何在？
与众多从业者相似，吸引点在于智力挑战、实际影响力、对数学与编程的热爱，以及解决现实问题的可能性。
但展望2026年，这个领域是否依然值得投入？
浏览LinkedIn会发现两种对立观点：一方宣称“数据科学已死”，另一方则认为借AI东风该领域正在蓬勃发展。
从现实观察来看，计算技能始终是市场刚需。能够理解数据并辅助决策的专业人才永远不会过剩。数据无处不在，2026年也不会例外。
不过市场环境确实发生变化。要想顺利航行，需要准确导航和清晰信息。
本文将从研究与实践经验出发，结合近些年指导200余位数据科学家的心得，提供客观分析。
当前市场现状解读
需要明确的是，这里不提供虚幻承诺。
目标并非灌输偏见，而是提供足够信息辅助自主决策。
数据科学职位体系是否更加多元？
来源：pixabay (Kanenori)
初级数据科学家最常见的误区是将数据科学视为单一职业。
到2026年，数据科学已发展成包含多种角色的大家族。在编写代码之前，需要明确自身定位。
人们对AI技术充满好奇：ChatGPT的对话机制、Neuralink的脑刺激技术、算法在医疗安全领域的应用。但客观来说，并非所有从业者都会参与这类前沿项目。
这些岗位需要扎实的应用数学基础和高级编程技能。这并不意味着无法达到，但通常需要博士学位或专门计算科学训练背景。
以某GAFAM企业2025年11月27日发布的机器学习/数据科学家职位为例：
作者截取
职位描述明确要求：
- 专利成果
- 第一作者论文
- 研究贡献
显然不是每位数据科学爱好者都具备这些条件。
因此需要避免盲目行动。
刚完成培训课程或处于学习初期者，申请明确要求研究成果的职位只会带来挫败感。这类高度专业化岗位通常面向拥有高级学术背景的人才。
建议采取策略性方法：聚焦与技能匹配的职位。
避免广撒网式投递。
将精力用于构建与目标一致的成果集。
需要理解数据科学的细分领域并选择适合背景的方向。例如：
- 产品数据分析师/科学家：关注产品生命周期与用户需求
- 机器学习工程师：负责模型部署
- 生成式AI工程师：专注大语言模型
- 传统数据科学家：进行统计推断与预测分析
对比Meta的产品数据科学家职位与核心AI研究工程师或高级数据科学家职位，前者通常更符合大多数市场从业者的技术水准。
这些角色对无博士学位者更为现实。
作者截取
即使不计划加入科技巨头，也需注意：
行业领导者设定标准。他们今日的要求，将成为明日的行业规范。
2026年编程与数学技能权重变化
来源：pixabay (NoName_13)
2026年存在一个争议但客观的事实：分析与数学能力比单纯编程更重要。
原因在于：现今多数企业使用AI辅助编程工具。但AI无法替代以下能力：
- 理解趋势变化
- 解释价值来源
- 设计有效实验
- 结合实际场景解读模型
编程仍然重要，但不能仅停留在“通用导入者”水平——只会导入sklearn并执行.fit()和.predict()。
很快地，AI代理可能代劳这些基础操作。
但数学与分析能力始终具有不可替代性。
举例说明：
可以向AI提问：“用幼儿能懂的语言解释PCA”
但数据科学家的核心价值体现在处理此类问题：
“需要优化特定地区的水厂产量。该地区网络故障导致特定模式停运。掌握数百个网络状态特征，如何运用PCA确保关键变量在主成分中准确表征？”
-> 这种结合实际场景的思考能力才是价值所在
-> AI负责代码生成
-> 人类提供逻辑框架
数据科学工具生态演变
Python作为拥有庞大数据社区的程序语言，仍然是必备技能，也是未来数据科学家首选语言。
经典机器学习库Scikit-learn同样保持重要地位。
作者截取
2025年末Google趋势显示：
- PyTorch受欢迎度已超越TensorFlow
- 生成式AI集成增速远超传统库
- 数据分析师关注度保持稳定
- 数据工程师与AI专家职位关注度超过通用数据科学家
这些趋势对决策具有重要参考价值。
保持技术灵活性至关重要。
若市场倾向PyTorch与生成式AI，不应固守Keras与传统NLP技术。
2026年新技术栈展望
这正是2026年与2020年技术路线的差异所在。
当前求职需要具备生产就绪能力。
版本控制(Git)：将成为日常工具。这实际上是入门阶段需要掌握的首批技能之一，有助于组织项目与知识体系。
无论攻读硕士学位或参加培训课程，建议在深入前先创建GitHub仓库并掌握基础命令。
自动化机器学习：理解其原理与应用场景。部分企业采用AutoML工具，特别适合产品导向的数据科学家。
可免费使用的Dataiku提供完善的认证课程。这是近两年市场爆发的AutoML工具代表。
若不了解AutoML：这是无需编码即可构建机器学习模型的工具。确实存在。
这也印证了前文观点：对其他技能的需求正在提升，特别是对产品导向的数据科学家而言。
机器学习运维：仅靠笔记本环境已不足够。这适用于所有从业者。笔记本适合探索分析，但若需部署模型至生产环境，必须掌握其他工具。
即使不擅长数据工程，仍需了解这些工具以便与工程师协作沟通。
相关工具包括Docker（参考文章）、MLflow（文章链接）和FastAPI。
大语言模型与检索增强生成：无需成为专家，但应掌握基础：LangChain API工作原理、小模型训练方法、RAG概念与实现方式。这些技能将显著提升市场竞争力，特别是在开发AI代理项目时。
成果集：质量重于数量
在快节奏的竞争环境中，如何证明自身能力？两年前关于构建作品集的建议与当前情况已有不同，需要重新解读。在ChatGPT等AI工具普及前，展示数据清洗与处理等基础技能的多项目作品集很重要，但现在这些基础步骤常由AI工具完成，重点应转向构建能吸引招聘者关注的差异化内容。
核心建议是：“避免倦怠，智慧构建”
无需追求十个项目。学生或初级从业者拥有一两个优质项目即可。
充分利用实习或毕业项目时机进行构建。避免使用简单Kaggle数据集，可寻找现实案例数据或研究数据集，这些在工业界与实验室中更常用于新架构开发。
若技术深度不是主要目标，仍可通过其他方式展示能力：演示文稿、技术文章、商业价值思考过程、成果解读及实际应用方案。作品集应根据目标职位调整：
- 数学导向职位：招聘方通常关注文献综述能力及最新架构实现
- 产品导向职位：更重视演示文稿和机器学习结果解读能力
- 运维导向职位：重点考察模型部署、监控与生产环境追踪经验
最后需要强调，市场快速变化不意味着数据科学终结，而是需要更清晰地定位自身方向、技能发展重点和展示方式。
持续学习，构建真实反映个人特质的作品集，终将找到合适位置
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LinkedIn：Sabrine Bendimerad
