数据科学职业道路：8 个要求苛刻且多样化的角色

简要概述

“数据科学”是千禧一代中的新流行词，因为这个计算机科学的多学科领域提供了广泛的职业机会。 在深入细节之前，让我们先了解一下什么是数据科学。 简而言之，数据科学是对数据开发、识别模式并最终使其成为制定业务战略的重要资源的综合研究，从而使公司能够在竞争激烈的市场中保持领先地位。 它是数据可视化、机器学习、统计、问题解决策略和数据分析的融合。

数据科学的多样化职业：

数据科学家是高素质的专业人士，他们可以分析数据类型以寻找新的解决方案、机会，并对数据的未来做出假设。 它们主要帮助构建机器学习模型。 统计数据显示，对数据科学家的需求很高，因为没有足够的熟练专业人员可以在该领域工作。 凭借他们生动的知识，他们可以试验数据趋势并在编程和管理方面做出新的改变。 您必须具备数据可视化、理解概率等全方位技能，并且可以使用各种数据工具成为数据科学家。 数据科学家的薪水也很高； 因此，在该领域是一个不错的职业选择。

大多数精通数据分析的人都是从数据分析师开始他们的职业生涯，然后逐渐升级。 数据分析师的主要任务是审查给定项目的数据并确定优势和缺陷。 需要具备 Python、数据可视化和清理等编程语言的技能。 这是最受欢迎的职业，随着时间的推移，一个人可以晋升为高级数据分析师或扩展他的知识并成为相关领域的专业人士。

数据工程是这一流中另一个令人垂涎的职业。 数据工程师的主要关注点是软件开发。 指定的数据分析师负责评估销售、市场表现并将其报告给数据科学家，以解决可能影响销售或收入的问题。 了解高级 SQL 查询和 Python，构建数据管道的能力是成为数据工程师的一些标准。 有了更多的经验和技能，可以晋升为高级数据工程师。

数据架构师是相关领域的重要专业职位。 如果您从事数据工程并且对控制公司的数据存储系统有浓厚的兴趣，那么数据线架构对您来说可能是一个非常好的职业。 要被选为其中一员，您需要根据您的专长对 SQL 知识和数据管理方面的经验和其他技术技能有很强的掌握。

机器学习专家可以成为数据科学领域的绝佳职业选择。 简单来说，机器学习工程师或专家是专门研究机器学习领域的数据科学家。 一些公司还聘请软件工程师来帮助部署数据科学家所做的更改或更新。 要在该领域工作，必须牢牢掌握 Python、云计算、Spark 和基本的软件工程技能。

商业分析是另一个需求量很大的职业选择。 业务数据分析师的首要任务是检查当前的业务趋势。 业务分析师需要具备编程技能和数据科学方面的良好指挥能力以及业务技能。

定量分析师是数据科学方面的专家，主要专注于统计分析，其中机器学习可用于找出财务问题和其他市场风险。

成为具有数据科学知识的系统分析师。 通过仔细检查问题来解决与管理和组织相关的问题，并将详细信息发送给数据科学家以解决它们。

还可以成为营销分析师并查看营销数据以检查其有效性，并努力在市场上推广其产品并提供与公司在市场中的地位相关的信息。

统计和研究表明，数据科学分支的职业机会激增，因为它具有广阔的前景。 自由数据专家也在为该领域的增长、普及和创新做出贡献，同时获得更多经验。

结论

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