数据科学：2026年还值得学吗？
您是否正在考虑在 2026 年转行从事数据科学？
如果答案是肯定的，那么这篇文章正是为您准备的。
我是 Sabrine。过去十年，我一直在欧洲从事人工智能领域的工作——从大型企业和初创公司到研究实验室。如果今天让我重新选择，我仍然会选择这个领域。为什么？
我们许多人来到这里的原因也正是如此：智力上的挑战、你能产生的影响力、对数学和编程的热爱，以及解决现实问题的机会。
但展望2026年……这一切还值得吗？
如果你浏览LinkedIn，你会看到两派争论不休：一派认为“数据科学已死”，另一派则认为它正借助人工智能的趋势蓬勃发展。
环顾四周，我个人认为我们永远都需要计算技能。我们永远需要能够理解数据并帮助我们做出决策的人才。数字一直无处不在，为什么会在2026年消失呢？
然而，市场已经发生了变化。要想在当今的市场中游刃有余，你需要良好的指导和清晰的信息。
在本文中，我将分享我在研究和行业中的工作经验，以及过去几年指导200多位数据科学家的经验。
那么，现在的市场究竟发生了什么？
我会坦诚相待，不会给你任何美好的幻想。
我们的目标不是引入偏见，而是提供足够的信息，让您能够做出自己的决定。
1、数据科学的职业范畴是否比以往更加广泛？
初级数据科学家最大的误区之一就是认为数据科学只是单一的职业。
在2026年，数据科学将涵盖众多角色。在编写任何一行代码之前，您需要了解自己适合哪个领域。
人们对人工智能着迷：ChatGPT如何说话，Neuralink如何刺激大脑，以及算法如何影响健康和安全。但说实话，并非所有有志成为数据科学家的人都会参与这类项目。
这些职位需要扎实的应用数学基础和高级编程技能。这是否意味着您永远无法胜任？并非如此。但这些职位通常面向拥有博士学位、计算科学家以及专门为此类专业领域接受过培训的工程师。
举个例子：我今天（11月27日）在一家GAFAM公司看到了一份机器学习/数据科学家的招聘信息。
如果你仔细查看职位描述，你会发现他们要求：
- 专利
- 第一作者论文
- 研究贡献
难道所有对数据科学感兴趣的人都有专利或论文吗？当然不是。
这就是为什么你不能盲目行动。
如果你刚结束训练营或者还在学习初期，申请那些明确要求有研究论文的工作只会让你感到沮丧。这些高度专业化的工作通常面向拥有高级学术背景（博士、博士后或计算机工程）的人。
我的建议是：要有策略。专注于与你的技能相匹配的职位。
不要浪费时间到处投递简历。
把精力放在构建一个与你的目标相符的作品集上。
你必须了解数据科学的不同子领域，并选择适合你背景的领域。例如：
- 产品数据分析师/科学家：负责产品生命周期和用户需求
- 机器学习工程师：负责模型部署
- 通用人工智能工程师：负责生命周期模型 (LLM) 的开发
- 传统数据科学家：负责推理和预测
如果你查看 Meta 的产品数据科学家职位，你会发现其技术水平通常比核心人工智能研究工程师或高级数据科学家更适合市场上大多数数据科学家。
这些职位对于没有博士学位的人来说更现实。
即使你不想在 GAFAM（谷歌、苹果、亚马逊、Facebook、亚马逊）工作，也要记住：
他们引领潮流。他们今天要求的技能，明天就会成为其他地方的标配。
3、那么，2026 年的编程和数学技能又会如何呢？
以下是一个关于 2026 年的争议性但又不失为一个事实：分析和数学技能比编程技能更重要。
为什么？因为现在几乎所有公司都在使用人工智能工具来辅助编写代码。但人工智能无法取代你的以下能力：
- 理解趋势
- 解释价值来源
- 设计有效的实验
- 在真实情境中解读模型
编程仍然很重要，但你不能仅仅做一个“通用导入者”——只会导入 sklearn 库并运行 .fit() 和 .predict() 函数。
很快，人工智能代理或许就能帮我们完成这部分工作。
但你的数学和分析能力仍然至关重要，而且永远如此。
举个简单的例子：
你可以问人工智能：
“用两岁小孩都能听懂的方式解释一下 PCA（主成分分析）。”
但你作为数据科学家的真正价值体现在你提出这样的问题时：
“我需要优化公司在特定区域的水资源生产。该区域目前面临一些问题，导致供水网络在特定模式下无法使用。我掌握了数百个关于供水网络状况的特征。我该如何使用主成分分析（PCA）来确保最重要的变量能够体现在我所使用的主成分中？
-> 这种人性化的情境就是你的价值所在。
-> AI 编写代码。
-> 你负责逻辑。
4、那么数据科学工具箱呢？
我们先从 Python 开始。Python 作为一种拥有庞大数据社区的编程语言，仍然至关重要，而且很可能是未来数据科学家学习的第一门语言。
Scikit-learn 也是如此，它是一个经典的机器学习库。
我们还可以从 Google Trends（2025 年末）中看到：
- PyTorch 现在比 TensorFlow 更受欢迎
- GenAI 的集成增长速度远超传统库
- 数据分析师的兴趣保持稳定
- 数据工程师和 AI 专家职位比普通数据科学家职位更受关注
不要忽视这些趋势；它们对决策非常有帮助。
你需要保持灵活。
如果市场需要 PyTorch 和 GenAI，就不要局限于 Keras 和传统的 NLP 技术。
5、那么 2026 年的新技术栈是什么呢？
这就是 2026 年的发展趋势。路线图与 2020 年有所不同。
如今，要想找到工作，你需要具备生产就绪能力。
- 版本控制（Git）：你会每天都用到它。说实话，这是你入门时最先需要学习的技能之一。它能帮助你组织项目和所有学习内容。
无论你是攻读硕士学位还是参加训练营，都别忘了在深入学习之前创建你的第一个 GitHub 仓库并学习一些基本命令。
- AutoML：了解它的工作原理以及何时使用它。一些公司会使用 AutoML 工具，尤其是对于那些更注重产品的数据科学家而言。
我推荐的工具是 Dataiku，你可以免费使用。他们有一个很棒的学院，提供免费认证。它是过去两年里市场上发展迅猛的 AutoML 工具之一。
如果你不知道 AutoML 是什么：它是一种无需编写代码即可构建机器学习模型的工具。没错，它确实存在。
还记得我之前提到的关于编写代码的内容吗？这就是……这就是为什么其他技能变得越来越重要的原因之一，尤其对于产品导向的数据科学家而言。
- MLOps：笔记本已经不够用了。这一点适用于所有人。笔记本适合探索，但如果你需要将模型部署到生产环境，就必须学习其他工具。
即使你不喜欢数据工程，你仍然需要了解这些工具，以便与数据工程师沟通协作。
说到这些工具，我想到的是 Docker（参见我的文章）、MLflow（链接在此）和 FastAPI 等。
- LLM 和 RAG：你不需要成为专家，但应该了解一些基础知识：LangChain API 的工作原理、如何训练小型语言模型、RAG 的含义以及如何实现它。这将真正帮助你在市场中脱颖而出，如果你需要构建涉及 AI 代理的项目，这些知识或许还能助你更进一步。
6、作品集：质量胜于数量
在这个快速且竞争激烈的市场中，你如何证明自己能够胜任这份工作？我记得我写过一篇……两年前我写过一篇关于如何创建作品集的文章，而我现在要说的可能看起来有点矛盾，但请听我解释。在 ChatGPT 和 AI 工具充斥市场之前，拥有一个包含大量项目的作品集来展示你的各种技能（例如数据清洗和数据处理）非常重要。但如今，所有这些基本步骤通常都可以使用现成的 AI 工具来完成，因此我们将更专注于构建一些能够让你脱颖而出、吸引招聘人员想要与你见面的作品。
我的建议是：“避免过度劳累，明智地构建作品集。”
不要以为你需要10个项目。如果你是学生或初级工程师，一两个优秀的项目就足够了。
利用实习或训练营最终项目的时间来完成它。请不要使用简单的Kaggle数据集。上网搜索：你可以找到大量真实的用例数据，或者工业界和实验室中更常用的研究数据集，用于构建新的架构。
如果你的目标不是深入技术层面，你仍然可以在作品集中展示其他技能：幻灯片、文章、解释你如何思考商业价值、你获得了哪些结果以及如何在实际应用中使用这些结果。你的作品集取决于你想要从事的工作。
如果你的目标更偏向数学，招聘人员可能更想看到你的文献综述以及你如何在你的数据上实现最新的架构。
如果你更偏向产品，我更感兴趣的是你的幻灯片以及你如何解读你的机器学习结果，而不是你的代码质量。
如果你更偏向机器学习运维（MLOps），招聘人员会考察你如何在生产环境中部署、监控和跟踪你的模型。
最后，我想说的是……提醒您，市场瞬息万变，但这并不意味着数据科学的终结。这只是意味着您需要更加清晰地了解自己的定位、想要提升的技能以及如何展现自我。
持续学习，打造一份真正展现您个人特质的作品集。您终将找到属于自己的位置 ❤️
原文链接：Data Science in 2026: Is It Still Worth It?
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