數據科學職業道路：8 個要求苛刻且多樣化的角色

簡要概述

“數據科學”是千禧一代中的新流行詞，因為這個計算機科學的多學科領域提供了廣泛的職業機會。 在深入細節之前，讓我們先了解一下什麼是數據科學。 簡而言之，數據科學是對數據開發、識別模式並最終使其成為製定業務戰略的重要資源的綜合研究，從而使公司能夠在競爭激烈的市場中保持領先地位。 它是數據可視化、機器學習、統計、問題解決策略和數據分析的融合。

數據科學的多樣化職業：

數據科學家是高素質的專業人士，他們可以分析數據類型以尋找新的解決方案、機會，並對數據的未來做出假設。 它們主要幫助構建機器學習模型。 統計數據顯示，對數據科學家的需求很高，因為沒有足夠的熟練專業人員可以在該領域工作。 憑藉他們生動的知識，他們可以試驗數據趨勢並在編程和管理方面做出新的改變。 您必須具備數據可視化、理解概率等全方位技能，並且可以使用各種數據工具成為數據科學家。 數據科學家的薪水也很高； 因此，在該領域是一個不錯的職業選擇。

大多數精通數據分析的人都是從數據分析師開始他們的職業生涯，然後逐漸升級。 數據分析師的主要任務是審查給定項目的數據並確定優勢和缺陷。 需要具備 Python、數據可視化和清理等編程語言的技能。 這是最受歡迎的職業，隨著時間的推移，可以晉升為高級數據分析師或擴展他的知識並成為相關領域的專業人士。

數據工程是這一流中另一個令人垂涎的職業。 數據工程師的主要關注點是軟件開發。 指定的數據分析師負責評估銷售、市場表現並將其報告給數據科學家，以解決可能影響銷售或收入的問題。 了解高級 SQL 查詢和 Python，構建數據管道的能力是成為數據工程師的一些標準。 有了更多的經驗和技能，可以晉升為高級數據工程師。

數據架構師是相關領域的重要專業職位。 如果您從事數據工程並且對控制公司的數據存儲系統有濃厚的興趣，那麼數據線架構對您來說可能是一個非常好的職業。 要被選為其中一員，您需要根據您的專長對 SQL 知識和數據管理方面的經驗和其他技術技能有很強的掌握。

機器學習專家可以成為數據科學領域的絕佳職業選擇。 簡單來說，機器學習工程師或專家是專門研究機器學習領域的數據科學家。 一些公司還聘請軟件工程師來幫助部署數據科學家所做的更改或更新。 要在該領域工作，必須牢牢掌握 Python、雲計算、Spark 和基本的軟件工程技能。

商業分析是另一個需求量很大的職業選擇。 業務數據分析師的首要任務是檢查當前的業務趨勢。 業務分析師需要具備編程技能和數據科學方面的良好指揮能力以及業務技能。

定量分析師是數據科學領域的專家，主要專注於統計分析，其中機器學習可用於找出財務問題和其他市場風險。

成為具有數據科學知識的系統分析師。 通過仔細檢查問題來解決與管理和組織相關的問題，並將詳細信息發送給數據科學家以解決它們。

還可以成為營銷分析師並查看營銷數據以檢查其有效性，還可以在市場上推廣其產品並提供與公司在市場中的地位相關的信息。

統計和研究表明，數據科學分支的職業機會激增，因為它具有廣闊的前景。 自由數據專家也在為該領域的增長、普及和創新做出貢獻，同時獲得更多經驗。

結論

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