数据科学职业：不同的工作角色、薪水、技能、成为数据科学家的步骤

数据科学家是具有收集、分析、处理大量结构化和非结构化数据的技能的计算机专业人员。 在这个计算机时代，大多数组织在日常运营中都在收集大量数据。 几乎在与技术的每一次交互中，数据都会被交换。 数据科学家的职责是分析这些数据并解释结果以实现组织利益。 如果您想获得专业知识并获得梦想的数据科学工作，请查看我们的数据科学认证。

在现代世界中，每天处理大约2.5 万亿字节的数据。 数据科学家可以组织和分析这些海量数据，使其可用于领导盈利业务。 例如，一个组织可以使用数据科学来提醒其客户习惯性购买。 假设您每个月都订购一种洗发水，您可能会在每个月的同一时间发现一个战略性的交易，促使您购买更多。

数据科学家不仅在业务分析中发挥关键作用，而且还负责构建数据产品和软件平台。 说真的，数据科学是计算机科学、统计学和数学的结合。

考虑到这一切，在这个动态扩张的行业中谋生是个好主意。

数据科学专家的不同工作角色

大多数公司都在采用数据分析来促进增长。 数据科学家的需求不断增长，不仅在技术领域，而且在所有其他主要领域，包括快速消费品、物流等。 值得称赞的是，这里列出了五家最大的公司。 谷歌、亚马逊、苹果、微软和 Facebook 雇佣了全世界一半的数据科学家。

对于有抱负的人来说，一些利润丰厚的数据科学载体是：

数据科学家

数据科学家探索各种数据模式来衡量对组织的影响。 数据科学家的一个关键角色是能够以更简单的方法解释数据的重要性，以便他人理解。 他们应该具备解决复杂问题所需的不同编程语言的统计知识。

数据分析师

分析数据以找出市场趋势是数据分析师的角色。 他帮助清晰地了解公司在市场上的地位。 一旦公司设定了期望的目标，数据分析师就会提供数据集以实现所需的目标。

数据分析师的角色可能会根据公司的要求而改变。 例如，营销部门可能需要他们的服务一段时间，以了解消费者行为和对不同营销策略的反应。

数据工程师

数据工程师与组织的核心一起工作，可以被视为公司的骨干。 他们是大型数据库的构建者、设计者和管理者。 他们负责构建数据管道，实现正确的数据流动，确保数据到达相关部门。

数据工程师必须与其他数据专家合作，才能与同事交流结果。 简而言之，数据工程师必须通过数据可视化与公司分享他的见解，帮助组织成长。

阅读：印度数据工程师的薪水

商业智能分析师

商业智能分析师帮助分析收集的数据，以最大限度地提高公司的效率，从而产生更多利润。 他们的角色本质上是技术性的，而不是分析性的，需要对流行机器有更多的了解。 他们必须充当业务和 IT 之间的桥梁，帮助他们改进。

商业智能分析师需要具备特定行业和行业趋势的知识。

阅读更多：商业分析与商业智能：BA和BI之间的差异

营销分析师

营销分析师的角色是协助公司开展营销部门。 他们分析并建议大批量生产哪种产品以及停止生产哪种产品。 监控客户满意度报告有助于改进现有产品和服务。 他们决定向目标客户销售哪些产品以及以何种价格销售。

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建立数据科学职业所需的技能

数据科学家应该具有分析数据的敏锐度和出色的编程技能。 他们根据特定的组织需求使用各种技能。

这个职业的理想技能可以分为两部分：

技术能力

要成为一名成功的数据科学家，您必须在数学、计算机编程和统计学方面表现出色。

需要的其他技术技能是：

• 编程——精通计算机编程和编码语言
• 分析工具知识——SAS、HADOOP、Spark 和 R，是数据科学家使用的流行分析工具
• 非结构化数据的可操作性——能够管理从不同渠道接收到的非结构化数据

非技术技能

个人拥有的大部分个人技能都归类在非技术部分。 他们是：

• 商业意识强
• 沟通技巧
• 数据直觉

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我如何成为一名数据科学家？

您应该拥有数据科学或相关领域的学士学位，才能开始您的数据科学家职业生涯。 数据科学认证课程更适合作为数据科学家进入市场。 数学和统计学背景也增加了在该领域取得成功的机会。

即使是完全不同教育领域的学生也可以从事数据科学家的职业。 如果您从未编写过代码，那么凭借您的辛勤劳动和学习承诺，您仍然可以成为一名数据分析师。

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了解更多：如何成为数据科学家？

您在数据科学职业中可以期待什么样的薪水？

数据科学的需求量很大，因此报酬很高。

印度数据分析师的平均基本工资约为每年 49.6 万，其中包括约 50K 的奖金和 4K 的利润分享基础。 这个数字每年可以高达 99.8 万，具体取决于您的经验、额外技能、位置和雇主。

如果您刚开始担任数据分析师或在该领域拥有不到一年的经验，您可以期望每年赚取大约 35 万美元。 如果你有大约1-4 年的经验，你可以期望每年赚 48.3 万。 对于拥有 5-9 年经验的分析师来说，每年的薪酬约为 72 万。 具有 10-19 年经验的经验丰富的候选人每年的薪酬约为 127.5 万美元。

那么你的经历对你的薪水有多大影响呢？ 如果您是一位经验丰富的数据分析师，您的薪水将比没有经验的候选人高出 157% 左右。 中级经验持有者也可以比其他经验较少的人多赚 45%。

任何其他技能或在认证期间未教授的技能都可以提高薪水。 如果您精通数据分析，您每年可以赚取大约 43.2 万美元。 如果你会使用 SQL，你每年可以获得大约 49.2 万美元的薪水。

资源

精通统计分析也是一个额外的好处。 使用这项技能，您每年可以赚取大约 48 万美元。 了解 Microsoft Excel 后，您的年薪将约为 38.9 万。 其中最受欢迎的技能是数据分析，其次是 Microsoft Excel 和 SQL。 统计分析是最不受欢迎的。 但是，所有这些技能的报酬都低于市场价格。

结论

数据科学是美国排名第一的工作根据美国的劳工统计报告，到 2026 年，对熟练数据科学家的需求将以 27.9% 的速度增长。如果你有分析技能并且对计算机充满热情，那么数据科学的高级学位对于您的运营商来说是一个完美的目标。 您可以加入任何 upGrad 的高级数据科学课程，以加快获得出色数据科学家工作的机会。

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祝你的职业生涯一切顺利！