由于数据的可用性和重要性不断提高，数据科学对专业领域的影响越来越大。与数据科学相关的职位需求量很大，即使是从事基础、非数据密集型工作的专业人员也需要更加关注数据与工作的关系。事实上，到2020年，对数据科学家的需求预计将增长28%。

对于渴望承担更多责任、从事更高层次思考或赚更多钱的专业人士来说，获得数据科学技能似乎是有利可图的，但也有一个巨大的成本：与数据科学相关的压力增加。

为什么数据科学科学工作压力如此之大，我们能做些什么来补偿这种压力呢？

工作环境

首先，数据科学家通常在紧张的环境中工作。他们可能是团队中的一员，但更常见的是他们花时间独自工作。长时间工作是经常发生的，特别是当你正努力解决一个大问题或完成一个项目，物联网系统，对你的表现期望很高。幸运的是，改善工作环境有很多简单的方法，从采用更灵活的工作时间到用更好的照明和窗户覆盖物改变你的环境。

数据来源

你的结论和计算只会与你的团队能够收集到的数据质量一样准确。例如，大数据解决方案，你可以花上几天时间完善一份关于你公司客户行为的报告，但是如果你的数据来源不可靠，或者你的数据被重复和旧记录弄脏了，你的报告就不会很有效。这是有压力的，一方面是因为它有可能破坏你的努力，另一方面是因为你可能无法对你的公司使用的数据源进行很少的控制。你可以通过让你的队友更加意识到高质量数据的重要性，并尽可能改善你自己系统中的数据来弥补这一点。

故障排除

处理与大数据相关的问题意味着你将遇到没有可辨别的来源或根本原因的大问题。例如，根据您的职责，您可能有一个算法并没有按照您希望的方式工作，或者您可能无法找到一个全面一致的结论。无论哪种方式，你都需要花费数小时进行调试或调查，企业大数据，即使这样，人工智能研究，也不能保证你会找到一个方便的解决方案。

大规模

数据科学家通常不是入门级职位。相反，您将处理整个公司的数据，一次查看数千个客户或数百万笔交易。你得出的结论有可能影响整个业务过程，车险返现，这使这些决策更有意义。这会让任何一份工作压力更大；你所能做的就是接受这份工作的性质，尽可能做出最客观的决定。

竞争

如果你是就业市场的数据科学家，你也可能会对竞争的绝对程度感到压力。由于数据科学的高需求，它是一个越来越受欢迎的领域，这意味着许多候选人都会为同样的空缺职位而努力。随着时间的推移，空缺职位的数量将超过申请者，这将不会是一个强大的压力来源。

无论你是否对数据科学的职业感兴趣，重要的是要为一个需要你的数据科学技能的未来做好准备。熟悉与数据相关的工具，如SAP的客户数据软件，并学习如何补偿此类数据密集型工作带来的压力。