9 种不同类型的数据科学家 [你应该成为哪一种？]

数据科学已成为当今日常业务运营中不可或缺的一部分。 它结合了数据挖掘、聚类分析、机器学习、可视化等技术，将大量结构化和非结构化数据转化为组织的宝贵资源。

数据科学已成为近年来最受欢迎的研究学科之一，主要是因为它不是一种时尚，而是一个具有巨大职业发展和专业化机会的领域。 现代公司聘请数据科学家为广泛的运营做出贡献，包括产品、营销、销售和工程。 每个角色所需的资格在教育、经验、技能水平和能力方面各不相同。

数据科学是统计学、数学和计算机科学的混合体。 通常，作为数据科学家，您的工作涉及数据收集、信息处理、分析、解决问题和绘制可操作的解决方案。 数据科学可以分为两大类——以产品为中心的数据科学和基于商业智能的数据科学。 此外，每个类别下都有多个子组。 让我们一一深入研究不同类型的数据科学家。

以产品为中心的数据科学

研究人员

数据研究人员擅长处理数字。 通常，具有统计学背景的人会进入这个领域。 统计学家和院士拥有一些核心技能，如假设检验、可视化和定量研究。 统计模型和理论可以通过深入研究影响绩效的关键问题来帮助企业行动。

开发者

数据开发人员提出了可以指导产品和定价策略的算法。 此外，它们有助于从大数据输入中提取模式以进行需求预测，这在库存和供应链管理中发挥着重要作用。 由于这些人具有很强的编程和机器学习技能，他们还可以协助和与统计学家一起解决关键问题。

广告素材

数据创意人员处理大量数据以提出创新工具。 该小组通过开发新的思维和学习方式来帮助创建一个灵活的学习型组织。 这些人使用数据作为指南针，利用他们的科学技能和开箱即用的想法来改变流程和系统。 数据科学创意通过不断改进和塑造事物的实施方式来刺激组织的发展和成长。 阅读：顶级数据科学工具

商业从业者

该团队利用其商业头脑和技术实力做出重要的业务决策。 他们不仅熟悉数据科学，而且还能够获得有价值的见解并将其应用于现实生活中。 因此，他们创造了一种基于逻辑思维和循证决策原则的整体文化。

基于商业智能的数据科学

定量和探索性

他们拥有深入的数据科学知识，将学术理论与定量和探索性研究相结合，以改进技术和其他产品。 这些是深思熟虑的思想家、勤奋的工作者和坚持不懈的探索者，他们希望通过应用抽样理论、开发预测模型和进行实验设计等来了解事物是如何运作的。

产品科学家和工程师

数据科学家还从事产品管理和工程领域的工作。 在这里，他们的任务是设计、构建和管理可用信息，以了解产品的制造方式。 他们进一步使用分析来微调产品。 组织的财务成功取决于它为消费者提供的服务。 因此，数据科学家需要发挥他们的能力来增强竞争优势并帮助企业度过突发事件。

运营数据科学家

这群数据科学家擅长数据管理，并与现代组织中的不同团队密切合作，例如财务、销售和运营。 他们的任务是分析贸易流程、客户报告、绩效、响应、行为、策略和效率，以支持问题的解决。 运营数据科学家与客户支持团队、运营和职能经理密切合作，以确保数据系统的完整性。 该领域的入门级职位需要足够的统计和运筹学知识。

营销科学家

这种类型的数据科学家负责提供客户价值并推动组织的盈利能力和增长。 营销数据科学家关心产品的用户群。 他们使用自己的数据科学知识来评估绩效并提高效率，就像普通的营销人员一样。

我们目前生活在数字时代，企业生成和管理大量数据。 环境的复杂性使得利用这些海量信息在竞争激烈的市场中不断发展和生存几乎是必不可少的。 毕竟，企业不是在真空中运作的！

研究科学家

研究数据科学家擅长处理大型数据集。 他们的工作可能与组织的产出没有直接联系，但对于报告制作、总结报告和其他分析目的等活动至关重要。 这类数据科学家的技能在大型智库和金融和研究机构中特别有用。

因此，数据科学在本质上是一门广泛的，其应用也同样广泛。 当前人工智能的兴起使得企业必须雇用不同类型的数据科学家，他们可以理解数字世界中产生的大量原始数据。

在瞬息万变、以技术为主导的工作场所生存是另一个挑战。 因此，公司正在培训他们的员工，而日常员工也在寻求提高技能。 根据组织的要求，雇主正在寻找新员工和经验丰富的专业人士在不同级别和不同领域工作。

数据科学家不仅受雇于信息技术领域，还受雇于医疗保健、银行和金融机构、研究机构以及管理和咨询公司。 此外，从工程专业毕业生到 MBA 持有者再到博士学者，每个人都对数据科学很感兴趣，并希望了解更多。 ds

结论

因此，随着应用的多样化，数据科学已经成为一个热门领域，也是雇主、学生和专业人士感兴趣的领域。 今天的热门职业只会在未来加快步伐！

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