數據科學職業：不同的工作角色、薪水、技能、成為數據科學家的步驟

數據科學家是具有收集、分析、處理大量結構化和非結構化數據的技能的計算機專業人員。 在這個計算機時代，大多數組織在日常運營中都在收集大量數據。 幾乎在與技術的每一次交互中，數據都會被交換。 數據科學家的職責是分析這些數據並解釋結果以實現組織利益。 如果您想獲得專業知識並獲得夢想的數據科學工作，請查看我們的數據科學認證。

在現代世界中，每天處理大約2.5 萬億字節的數據。 數據科學家可以組織和分析這些海量數據，使其可用於領導盈利業務。 例如，一個組織可以使用數據科學來提醒其客戶習慣性購買。 假設您每個月都訂購一種洗髮水，您可能會在每個月的同一時間發現一個戰略性的交易，促使您購買更多。

數據科學家不僅在業務分析中發揮關鍵作用，而且還負責構建數據產品和軟件平台。 說真的，數據科學是計算機科學、統計學和數學的結合。

考慮到這一切，在這個動態擴張的行業中謀生是個好主意。

數據科學專家的不同工作角色

大多數公司都在採用數據分析來促進增長。 數據科學家的需求不斷增長，不僅在技術領域，而且在所有其他主要領域，包括快速消費品、物流等。 值得稱讚的是，這裡列出了五家最大的公司。 谷歌、亞馬遜、蘋果、微軟和 Facebook 僱傭了全世界一半的數據科學家。

對於有抱負的人來說，一些利潤豐厚的數據科學載體是：

數據科學家

數據科學家探索各種數據模式來衡量對組織的影響。 數據科學家的一個關鍵角色是能夠以更簡單的方法解釋數據的重要性，以便他人理解。 他們應該具備解決複雜問題所需的不同編程語言的統計知識。

數據分析師

分析數據以找出市場趨勢是數據分析師的角色。 他幫助清晰地了解公司在市場上的地位。 一旦公司設定了期望的目標，數據分析師就會提供數據集以實現所需的目標。

數據分析師的角色可能會根據公司的要求而改變。 例如，營銷部門可能需要他們的服務一段時間，以了解消費者行為和對不同營銷策略的反應。

數據工程師

數據工程師與組織的核心一起工作，可以被視為公司的骨幹。 他們是大型數據庫的構建者、設計者和管理者。 他們負責構建數據管道，實現正確的數據流動，確保數據到達相關部門。

數據工程師必須與其他數據專家合作，才能與同事交流結果。 簡而言之，數據工程師必須通過數據可視化與公司分享他的見解，幫助組織成長。

閱讀：印度數據工程師的薪水

商業智能分析師

商業智能分析師幫助分析收集的數據，以最大限度地提高公司的效率，從而產生更多利潤。 他們的角色本質上是技術性的，而不是分析性的，需要對流行機器有更多的了解。 他們必須充當業務和 IT 之間的橋樑，幫助他們改進。

商業智能分析師需要具備特定行業和行業趨勢的知識。

閱讀更多：商業分析與商業智能：BA和BI之間的差異

營銷分析師

營銷分析師的角色是協助公司開展營銷部門。 他們分析並建議大批量生產哪種產品以及停止生產哪種產品。 監控客戶滿意度報告有助於改進現有產品和服務。 他們決定向目標客戶銷售哪些產品以及以何種價格銷售。

閱讀：印度數據科學家的薪水

建立數據科學職業所需的技能

數據科學家應該具有分析數據的敏銳度和出色的編程技能。 他們根據特定的組織需求使用各種技能。

這個職業的理想技能可以分為兩部分：

技術能力

要成為一名成功的數據科學家，您必須在數學、計算機編程和統計學方面表現出色。

需要的其他技術技能是：

• 編程——精通計算機編程和編碼語言
• 分析工具知識——SAS、HADOOP、Spark 和 R，是數據科學家使用的流行分析工具
• 非結構化數據的可操作性——能夠管理從不同渠道接收到的非結構化數據

非技術技能

個人擁有的大部分個人技能都歸類在非技術部分。 他們是：

• 商業意識強
• 溝通技巧
• 數據直覺

了解更多：數據科學家的 8 項重要技能

我如何成為一名數據科學家？

您應該擁有數據科學或相關領域的學士學位，才能開始您的數據科學家職業生涯。 數據科學認證課程更適合作為數據科學家進入市場。 數學和統計學背景也增加了在該領域取得成功的機會。

即使是完全不同教育領域的學生也可以從事數據科學家的職業。 如果您從未編寫過代碼，那麼憑藉您的辛勤勞動和學習承諾，您仍然可以成為一名數據分析師。

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了解更多：如何成為數據科學家？

您在數據科學職業中可以期待什麼樣的薪水？

數據科學的需求量很大，因此報酬很高。

印度數據分析師的平均基本工資約為每年 49.6 萬，其中包括約 50K 的獎金和 4K 的利潤分享基礎。 這個數字每年可以高達 99.8 萬，具體取決於您的經驗、額外技能、位置和雇主。

如果您剛開始擔任數據分析師或在該領域擁有不到一年的經驗，您可以期望每年賺取大約 35 萬美元。 如果你有大約1-4 年的經驗，你可以期望每年賺 48.3 萬。 對於擁有 5-9 年經驗的分析師來說，每年的薪酬約為 72 萬。 具有 10-19 年經驗的經驗豐富的候選人每年的薪酬約為 127.5 萬美元。

那麼你的經歷對你的薪水有多大影響呢？ 如果您是一位經驗豐富的數據分析師，您的薪水將比沒有經驗的候選人高出 157% 左右。 中級經驗持有者也可以比其他經驗較少的人多賺 45%。

任何其他技能或在認證期間未教授的技能都可以提高薪水。 如果您精通數據分析，您每年可以賺取大約 43.2 萬美元。 如果你會使用 SQL，你每年可以獲得大約 49.2 萬美元的薪水。

資源

精通統計分析也是一個額外的好處。 使用這項技能，您每年可以賺取大約 48 萬美元。 了解 Microsoft Excel 後，您的年薪將約為 38.9 萬。 其中最受歡迎的技能是數據分析，其次是 Microsoft Excel 和 SQL。 統計分析是最不受歡迎的。 但是，所有這些技能的報酬都低於市場價格。

結論

數據科學是美國排名第一的工作根據美國的勞工統計報告，到 2026 年，對熟練數據科學家的需求將以 27.9% 的速度增長。如果你有分析技能並且對計算機充滿熱情，那麼數據科學的高級學位對於您的運營商來說是一個完美的目標。 您可以加入任何 upGrad 的高級數據科學課程，以加快獲得出色數據科學家工作的機會。

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