美國數據科學的 8 大職業選擇 [2022]

早在 2012 年，哈佛商業評論就宣稱數據科學家是“21 世紀最性感的工作”，現在我們開始明白為什麼了！

數據科學是一種無處不在的力量，幾乎滲透到我們日常生活的方方面面。 從教育到醫療保健，數據科學在現代工業的所有平行領域都有應用。

隨著全球網民、企業和組織不斷生成大量數據（正如我們所說！），數據科學技術的重要性在現實世界中變得更加明顯。 人工智能、機器學習和深度學習等技術正在改變我們周圍的世界，為電子商務、金融科技、醫療保健和教育科技等多個行業帶來新機遇。

各種形式和規模的企業都利用這個龐大的數據池來創新獨特的解決方案並專注於個性化客戶體驗。 隨著越來越多的企業利用數據科學技術，對熟練和合格的數據科學專家的需求正在飆升。

儘管IBM預測，到 2020 年，美國所有數據科學和分析專業人員的職位空缺將增加 364,000 個，達到 2,720,000 個，但美國勞工統計局認為，到2026 年，將有 1150 萬個新的數據科學職位出現。

如果這些統計數據證明了什麼，那就是數據科學將繼續存在，隨著時間的推移，數據科學領域將出現新的工作崗位，進一步推動對數據科學專家的需求。

IBM 專注於 AI 的公司意味著 AI 工作的繁榮？

IBM 長期以來一直處於數據科學的前沿，尤其是人工智能。 IBM Watson 是其在該領域取得的成就的最偉大的例子之一。 從事數據科學業務這麼長時間，IBM 堅信“流體 AI ”是當下的需要。

簡而言之，現代工業需要流動的人工智能技術，這意味著它可以快速適應當前的情況。 這種先進的技術可以將特定領域的知識和模型應用於新的用例和挑戰。 他們需要能夠結合不同形式的知識、解開因果關係並獨立學習新事物的人工智能。

為了實現這一目標，IBM 已經開始開發新時代的 AI 工程工具。 推動這一願景的四個核心工作流程是：

• 神經符號人工智能

神經符號人工智能是深度學習的一種更高更高級的投影。 它旨在通過符號方法利用神經網絡的力量來提高和優化人工智能的推理能力。

• 安全、可信的人工智能

IBM 旨在提供強大、安全和值得信賴的 AI，專注於可解釋性、準確性和減少偏見。

• 人工智能工程

目標是開發人工智能工程工具和功能，以簡化和自動化數據準備、模型訓練和軟件生命週期管理等日常任務。

• 人工智能硬件

IBM 正在努力開發一種具有顛覆性的節能型 AI 硬件。 這種人工智能硬件可以在不增加能源需求和消耗的情況下擴大計算能力和潛力。

隨著這些技術逐漸推向市場，美國的企業將挺身而出，將它們應用到他們的數據科學基礎設施中。 自然，這些新時代的技術將催生新的工作角色，進一步推動人工智能工作熱潮。

這將推動對經驗豐富、才華橫溢的數據科學和人工智能專家的需求，他們可以有效地利用這些技術來充分發揮潛力。 未來，人工智能將通過概述數據科學工作的特定技能組合，為員工開闢一條清晰的職業道路。

美國數據科學家的職業機會

這位數據科學家的職位在 LinkedIn 2019 年美國最有前途的職位中排名第一，職位空缺同比增長超過 56%。 統計數據表明，自 2012 年以來，數據科學家的工作崗位增長了650% 以上！

但是，誰是數據科學家？

根據 HBR 的說法，數據科學家是“一位高級專業人士，具有在大數據世界中進行發現的訓練和好奇心。”

數據科學家是一位多才多藝的專家，精通數學、統計學、計算機科學和信息科學。 他們專注於從不同來源收集數據並分析包含結構化和非結構化數據的大型數據集以獲得有意義的見解。

一旦他們提取了這些見解和數據模式，他們就會結合使用先進的科學、統計和分析方法來解釋調查結果並將其轉化為可操作的業務決策。

數據科學家結合了兩全其美——業務和 IT。 他們的主要重點是研究和分析大數據，以幫助公司和組織做出高度具體的、有針對性的、數據驅動的決策。

得益於數據科學廣泛的行業應用，數據科學家幾乎可以在美國任何行業工作。 他們可以在教育、電子商務、零售、IT、BFSI、醫療保健、製藥、製造、供應鍊和物流、運輸、媒體和娛樂、航空航天/航空研究和軍事領域找到高薪和就業增長的就業機會。

就像我們之前提到的，數據科學家可以為各種規模的公司工作——從初創公司到大公司、跨國公司和研究中心。

成為數據科學家的職業途徑

以下是您如何成為數據科學家的粗略草圖：

1.獲得學士學位

進入數據科學的最佳途徑是在與數據科學密切相關的領域獲得學士學位。 您可以選擇數學、統計學、計算機科學/工程、IT 和信息技術作為您的本科專業，因為這些領域與數據科學有著錯綜複雜的聯繫。

2.獲得碩士學位

數據科學是一個高度複雜的研究領域，因此，它要求有志者完成上述任何一個學科的研究生學習。 大多數公司都在尋找擁有碩士學位或更高學位（博士學位）的數據科學職位的候選人。

3.獲得正確的技能

數據科學有志者必鬚髮展包括編程在內的利基技能； 數據結構; 數據挖掘、清理和整理； 數據可視化和報告； 統計分析; 風險分析和數據倉庫。 除了這些技能外，他們還必須獲得有效溝通、批判性思維、解決問題、組織和管理技能等軟技能。

4.包一份入門級的工作

完成前三個步驟後，您應該準備好擔任數據科學的入門級職位（例如，初級數據分析師、商業智能分析師、數據工程師等）。 確保在公司中選擇一個可以讓新生有成長和學習空間的工作角色。 如果您創建一個詳細的在線作品集，突出您的技能、專業領域和項目，將會有所幫助。 這將幫助您吸引潛在雇主的注意。

5. 選擇數據科學認證

數據科學認證是獲得行業知識和利基技能的絕佳方式。 您可以使用 Hadoop、Hive、Spark 等大數據工具學習編程和數據分析等數據科學技能的精髓。公司通常傾向於選擇擁有額外認證和碩士學位的候選人，因為這表明他們願意提陞技能並豐富他們的知識。

美國頂級數據科學工作

數據科學家並不是數據科學領域唯一的熱門職位。 有一系列具有挑戰性和高薪的數據科學工作角色值得考慮。 以下是美國排名前八的數據科學工作：

1.機器學習工程師

機器學習工程師是專門從事機器學習的高技能專家。 他們設計、構建、操作和管理智能模型/系統，這些模型/系統可以通過從經驗中學習來執行廣泛的任務。 ML 工程師開發 ML 算法來訓練這些模型在很少或沒有人工監督的情況下執行類似人類的任務。 他們與數據科學家和數據分析師一起工作。

機器學習工程師必須精通數學、統計和計算機科學概念。 他們必須精通多種編程語言，如 Python、Java、Scala、R、C、C++ 等。

薪水

美國ML 工程師的平均年薪為 1,25,000 美元，典型的薪水範圍在每年 1,14,121美元至1,47,134美元之間。

2. 數據架構師

數據架構師評估和分析公司的數據需求，勾勒出滿足這些需求的路線圖，確定數據管理的標準和目標，並確保所有目標和需求與公司的整體戰略和業務架構完美契合。

他們開發和實施數據庫解決方案來存儲和檢索業務數據並監督數據遷移活動。 數據架構師還使用不同的分析和統計技術來分析信息，並通過詳細的報告向高層管理人員和公司利益相關者展示他們的發現。

數據架構師必須精通應用數學和統計學。 他們必須具備數據可視化、數據遷移、RDMS、數據庫設計、數據庫管理和雲計算的廣泛知識。

薪水：

美國數據架構師的平均年薪為 119,011 美元，典型的薪水範圍在每年 86,013 美元至 140,836 美元之間。

3. 統計學家

統計學家收集、分析和解釋數字數據，以識別趨勢和發現模式，幫助公司了解定量業務數據並做出明智的決策。 他們使用數學技術、統計方法和計算機軟件來理解複雜數據並做出準確的業務預測。

統計學家必須知道如何將統計術語、概念和方法應用於不同的情況和業務案例。 他們必須具備分析、解決問題和溝通的能力。

薪水：

美國統計學家的平均年薪為 99,986 美元，典型的薪水範圍在每年 52,690 美元至 146,770 美元之間。

4. 全棧開發人員

顧名思義，全棧開發人員精通全棧技術，這意味著他們可以同時處理服務器端和客戶端編程。 他們開發在後台運行的核心邏輯（為網站/應用程序提供動力），他們還設計用戶交互的用戶界面 (UI)。 全棧開發人員管理軟件應用程序的端到端生命週期。

全棧開發人員必須精通 HTML/CSS/JavaScript 編碼。 他們必須對數據庫和網絡架構、應用程序架構設計、版本控制系統有深入的了解。 此外，他們必須具有技術寫作天賦。

薪水：

美國全棧開發人員的平均年薪為 95,308 美元，典型的薪水範圍在每年 81,210 美元至 107,541 美元之間。

6.商業智能（BI）開發人員

BI 開發人員是負責設計、部署和維護公司 BI 界面的專業人員，包括查詢工具、數據可視化儀表板和數據建模工具。 BI 開發人員了解業務領域的特殊性和挑戰，這使他們能夠了解業務需求並相應地實施 BI 解決方案。

BI 開發人員必須具有數據庫/數據庫管理背景和使用 BI 工具的經驗。 除了出色的數據分析和業務分析技能外，BI 開發人員還必須擅長調試/故障排除。 他們必須熟悉數據庫管理系統、在線分析處理 (OLAP) 和 ETL（提取、轉換、加載）框架。

工資：

美國BI 開發人員的平均年薪為 94,897 美元，典型的薪水範圍在每年 80,150 美元至 107,575 美元之間。

7. 大數據工程師

大數據工程師專門處理所有大數據。 在這方面，它們執行許多功能。 他們設計、構建、測試、實施和維護大數據解決方案。

他們還使用 MapReduce、Hadoop、Spark、MongoDB、Cassandra 等大數據工具開發大規模數據處理系統。大數據工程師評估公司的軟件、硬件需求。 從本質上講，他們是管理組織的完整數據基礎設施和架構的專家。

大數據工程師通常精通軟件/數據工程。 除此之外，他們還精通編碼、軟件開發、面向對象設計、數據挖掘、數據可視化以及統計和定量分析。

薪水：

美國大數據工程師的平均年薪為 89,838 美元，典型的薪水範圍在每年 141,797 美元至 181,332 美元之間。

8. 數據分析師

數據分析師收集、組織、處理和分析大量數據。 他們使用不同的分析和統計工具來研究數據並從海量數據集中提取相關模式。

數據分析師必須以組織的技術和非技術成員可以閱讀的方式在綜合報告和可視化中展示他們的發現。 因此，數據分析和數據可視化是數據分析師最重要的兩項工作職責。 通過他們的發現，他們幫助公司設計以數據為中心的業務問題解決方案。

數據分析師必須具備強大的商業頭腦以及其他技術技能，如編程、數據挖掘、清理和整理、數據可視化、數據倉庫和商業智能。

薪水

美國數據分析師的平均年薪為 76,920 美元，典型的薪水範圍在每年 67,585 美元至 85,873 美元之間。

在線學習數據科學：upGrad 的優勢

到目前為止，很明顯，數據科學是 21 世紀最活躍和最有前途的領域之一。 數據科學工作擁有快速的職業發展和豐厚的年度套餐。 因此，任何希望利用這個絕佳機會的人都必須參加數據科學課程或認證計劃。

upGrad 提供與 IIIT-Bangalore 相關的三門出色的數據科學課程，可以幫助您在數據科學領域開啟成功的職業生涯：

1.數據科學 PG 文憑

該文憑課程為期 12 個月，擴展了五個專業選項——深度學習、NLP、商業智能/數據分析、商業分析和數據工程。 該課程包括 14 種編程工具/語言和 60 多個行業項目。

2.數據科學 PG 認證

這是一個為期 7 個月的短期數據科學課程，涵蓋 Python 編程、使用 Python 的預測分析、使用 Python 的可視化、基本和高級 SQL、基本和高級 ML 算法以及 EDA。 它包括超過 7 個案例研究和行業項目。

3.數據科學理學碩士

這是一個為期 18 個月的數據科學碩士課程，還提供五個專業——深度學習、NLP、商業智能/數據分析、商業分析和數據工程。 該課程包括 60 多個案例研究和項目。

這些課程專為在職專業人士而設計，因此，如果您正在尋找職業生涯中令人興奮的轉折點，這些課程是您的完美選擇。 upGrad 課程承諾提供專門的職業幫助、個性化的指導、及時的疑慮解決和全球訪問機會。

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