数据科学的不同专业以及您应该选择哪一个 [2022]
已发表: 2021-01-04目录
了解数据科学的职业机会
数据科学和人工智能(AI) 已成为一种流行的职业选择。 有抱负的人发现这是一个蓬勃发展的领域，因为它的实施遍及研究、工程、网络安全、分析和营销。 来自多个学科的专业人士正在深入研究数据科学的专业领域，以实施各种分析并使系统自行学习。
专业人员可以创建算法或使用工具来组织和管理这些庞大的数据。 这个领域带来了新的职业机会。 数据科学家的工作角色是其中最突出的角色之一。 在本文中，您将了解可用于选择更好的职业发展的各种数据科学专业。
阅读：数据科学职业
您可以关注的数据科学专业领域
人工智能算法可以通过高级分析、预测和建议为各种系统提供动力。 数据是使这些算法能够提供越来越好的结果的推动力。 因此，有抱负的人可以选择各种角色和数据科学专业来发展对该子领域的更具体的理解。
公司雇用在数据科学的任何垂直领域具有专业技能的此类员工。 请注意，您在选择专业时必须非常具体（根据您的兴趣或背景经验）。
1. 数据挖掘与统计分析
数据挖掘和统计分析都代表了从数据中学习的方法。 在这个专业角色中，有抱负的人学习如何从数据中发现和识别有意义的结构，并将它们映射在一起以产生有意义的信息。
它使我们能够使用预测模型提供探索性数据分析，以提取数据中的模式和趋势。 然后，专业人员将研究业务问题并将其解释为数据问题。 提供大量数据的统计工具和算法有助于创建预测模型来回答所有与业务相关的查询。
工作角色：统计学家，数据分析师，业务分析师
阅读：面向初学者的数据挖掘项目理念
2. 商业智能与战略制定
这是另一个蓬勃发展的数据科学专业，因为大多数公司更喜欢拥有一些 BI 专业人员。 商业智能是分析师必须将数据转化为洞察力的领域，以帮助推动具有最大潜力的业务。 这个专业领域允许培养具有高精度和简单性的后端数据源。
它还为关键业务问题提供量身定制的分析解决方案，并可以识别和预测市场竞争。 这个数据科学的专业领域还负责发现收入损失的关键领域并识别公司需要改进的地方。 通过使用 BI 软件挖掘复杂的数据集并分析竞争对手的业务趋势，这成为可能。
工作角色： BI工程师，数据策略师，BI分析师，BI开发人员
从世界顶尖大学学习数据科学课程。 获得行政 PG 课程、高级证书课程或硕士课程，以加快您的职业生涯。
3. 数据工程和数据仓库
数据工程是将数据转换为有意义的格式的方法，以便专业人员可以使用这些数据进行深入分析。 数据工程师整合来自多个异构来源的数据，并使用即席查询对其进行结构化，从而为决策制定提供有意义的模式。
这种数据科学专业涉及为其他数据分析师和数据科学专业人员管理数据的来源、排列、音调、存储和检索。 阅读如何成为一名数据工程师。
工作角色：数据分析师、数据库专业人员、数据工程师
4.数据可视化
人类文明的文化大多是视觉的，包括从艺术和广告到娱乐和学习的一切。 当我们可视化任何东西时，它变得非常有影响力且易于理解。 数据可视化是数据科学专业领域，负责将数据和信息表示为图形表示。
它使用图形、表格、图表、绘图、信息图表和地图等可视化工具。 这些工具提供了一种更好的方式来理解趋势、竞争、异常值、增长率、数据模式以及颜色组合和图形设计的情况。 以视觉上吸引人的形式呈现数据是业务分析师和数据科学家的专业领域。 在数据可视化中，专业人员可以轻松地调整数据以修改视觉效果，这使得数据可视化成为数据分析的重要领域。 阅读数据可视化项目。
工作角色：数据可视化工程师、软件开发人员、数据科学家
5. 数据库管理和数据架构
在这个数据科学和大数据时代——企业和组织需要拥有符合行业标准的集中式数据架构。 成功清理或清理后，数据将在数据库中部署和维护，以支持应用程序、服务或服务组的复杂数据事务。
工作角色：数据库专业人员、数据库管理员、数据专家
6.运营相关数据分析
这是另一个不需要高技术技能的数据科学专业。 因此，如果您认为自己对解决问题充满热情，那么这可能是适合您的工作。
与运营相关的数据分析直接使用组织的其他员工和成员提供的工具和数据。 提供数据的工具可以在企业的各种运营（如物流、技术、人力资源、财务）中找到改进的可能性。
工作角色：计划分析师，决策分析师
7.机器学习和认知专家
机器学习和认知算法开发是数据科学的一些顶级专业。 通过这种方式，有志者和专业人士可以开发基于算法和人工智能 (AI) 的解决方案。
我们可以认为这是一个更大、更复杂的数据挖掘和统计分析领域。 在这里，专业人员专注于通过算法输入数据以训练模型、构建数据管道、A/B 测试、方便的数据源和基准系统基准测试。 输入数据集的算法有助于机器学习认知反应和决策。
企业和公司正在整合越来越多的基于人工智能的训练算法，以提高效率和可预测性。 公司聘请 ML 专业人员来构建实际的算法和模型，并使用行业标准工具和统计技术。 机器学习算法可以通过巧妙地减少先前由繁琐的人工完成的重复性任务来增加营业额。
工作角色：机器学习工程师、数据科学家、研究人员、人工智能专家
8. 市场数据分析
这个角色在公司的不同层次上具有不同的垂直专业知识。 这里的数据源是外部的，例如销售和营销数据、来自客户及其体验的数据、跟踪电子商务和物流方面的表现、寻找新机会和客户。
营销数据分析师负责衡量、分析和管理营销绩效以提高有效性并优化投资回报。 了解市场特征和客户需求将减少浪费的网络营销资金，并突出有关客户偏好和趋势的见解。
营销数据分析使用付费搜索营销、营销软件产品、搜索引擎优化等工具和技术，并使用这些数据来利用分析。
工作角色：产品分析师，市场分析师，网络分析师
9. 网络安全数据分析
网络安全数据分析师是与网络安全相结合的另一个数据科学专业。 在这里，数据分析是在网络安全的内容中完成的。 网络数据分析依赖于从不同安全工具接收到的数据。
公司聘请网络安全数据分析师使用大型数据集设计和实施算法，以检测错误和漏洞，预测未来的攻击和威胁，并产生有用的情报以提高组织内数据的安全性和隐私性。
这些分析负责保护组织的资源和计划免受外部和内部威胁和犯罪的影响。
工作角色：网络安全分析师、数据科学家、数据分析师
另请阅读：印度数据科学家的薪水
结论
数据科学是一个很容易摆脱任何特定定义的术语，因为它具有多功能性和广泛的实施领域。 还有其他跨学科领域，如云、医疗保健、金融、设计等，其中数据科学用于为组织的发展提供见解。