數據科學的不同專業以及您應該選擇哪一個 [2022]

了解數據科學的職業機會

數據科學和人工智能(AI) 已成為一種流行的職業選擇。 有抱負的人發現這是一個蓬勃發展的領域，因為它的實施遍及研究、工程、網絡安全、分析和營銷。 來自多個學科的專業人士正在深入研究數據科學的專業領域，以實施各種分析並使系統自行學習。

專業人員可以創建算法或使用工具來組織和管理這些龐大的數據。 這個領域帶來了新的職業機會。 數據科學家的工作角色是其中最突出的角色之一。 在本文中，您將了解可用於選擇更好的職業發展的各種數據科學專業。

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您可以關注的數據科學專業領域

人工智能算法可以通過高級分析、預測和建議為各種系統提供動力。 數據是使這些算法能夠提供越來越好的結果的推動力。 因此，有抱負的人可以選擇各種角色和數據科學專業來發展對該子領域的更具體的理解。

公司僱用在數據科學的任何垂直領域具有專業技能的此類員工。 請注意，您在選擇專業時必須非常具體（根據您的興趣或背景經驗）。

1. 數據挖掘與統計分析

數據挖掘和統計分析都代表了從數據中學習的方法。 在這個專業角色中，有抱負的人學習如何從數據中發現和識別有意義的結構，並將它們映射在一起以產生有意義的信息。

它使我們能夠使用預測模型提供探索性數據分析，以提取數據中的模式和趨勢。 然後，專業人員將研究業務問題並將其解釋為數據問題。 提供大量數據的統計工具和算法有助於創建預測模型來回答所有與業務相關的查詢。

工作角色：統計學家，數據分析師，業務分析師

閱讀：面向初學者的數據挖掘項目理念

2. 商業智能與戰略制定

這是另一個蓬勃發展的數據科學專業，因為大多數公司更喜歡擁有一些 BI 專業人員。 商業智能是分析師必須將數據轉化為洞察力的領域，以幫助推動具有最大潛力的業務。 這個專業領域允許培養具有高精度和簡單性的後端數據源。

它還為關鍵業務問題提供量身定制的分析解決方案，並可以識別和預測市場競爭。 這個數據科學的專業領域還負責發現收入損失的關鍵領域並識別公司需要改進的地方。 通過使用 BI 軟件挖掘複雜的數據集並分析競爭對手的業務趨勢，這成為可能。

工作角色： BI工程師，數據策略師，BI分析師，BI開發人員

從世界頂尖大學學習數據科學課程。 獲得行政 PG 課程、高級證書課程或碩士課程，以加快您的職業生涯。

3. 數據工程和數據倉庫

數據工程是將數據轉換為有意義的格式的方法，以便專業人員可以使用這些數據進行深入分析。 數據工程師整合來自多個異構來源的數據，並使用即席查詢對其進行結構化，從而為決策制定提供有意義的模式。

這種數據科學專業涉及為其他數據分析師和數據科學專業人員管理數據的來源、排列、音調、存儲和檢索。 閱讀如何成為一名數據工程師。

工作角色：數據分析師、數據庫專業人員、數據工程師

4.數據可視化

人類文明的文化大多是視覺的，包括從藝術和廣告到娛樂和學習的一切。 當我們可視化任何東西時，它變得非常有影響力且易於理解。 數據可視化是數據科學專業領域，負責將數據和信息表示為圖形表示。

它使用圖形、表格、圖表、繪圖、信息圖表和地圖等可視化工具。 這些工具提供了一種更好的方式來理解趨勢、競爭、異常值、增長率、數據模式以及顏色組合和圖形設計的情況。 以視覺上吸引人的形式呈現數據是業務分析師和數據科學家的專業領域。 在數據可視化中，專業人員可以輕鬆地調整數據以修改視覺效果，這使得數據可視化成為數據分析的重要領域。 閱讀數據可視化項目。

工作角色：數據可視化工程師、軟件開發人員、數據科學家

5. 數據庫管理和數據架構

在這個數據科學和大數據時代——企業和組織需要擁有符合行業標準的集中式數據架構。 成功清理或清理後，數據將在數據庫中部署和維護，以支持應用程序、服務或服務組的複雜數據事務。

工作角色：數據庫專業人員、數據庫管理員、數據專家

6.運營相關數據分析

這是另一個不需要高技術技能的數據科學專業。 因此，如果您認為自己對解決問題充滿熱情，那麼這可能是適合您的工作。

與運營相關的數據分析直接使用組織的其他員工和成員提供的工具和數據。 提供數據的工具可以在企業的各種運營（如物流、技術、人力資源、財務）中找到改進的可能性。

工作角色：計劃分析師，決策分析師

7.機器學習和認知專家

機器學習和認知算法開發是數據科學的一些頂級專業。 通過這種方式，有志者和專業人士可以開發基於算法和人工智能 (AI) 的解決方案。

我們可以認為這是一個更大、更複雜的數據挖掘和統計分析領域。 在這裡，專業人員專注於通過算法輸入數據以訓練模型、構建數據管道、A/B 測試、方便的數據源和基準系統基準測試。 輸入數據集的算法有助於機器學習認知反應和決策。

企業和公司正在整合越來越多的基於人工智能的訓練算法，以提高效率和可預測性。 公司聘請 ML 專業人員來構建實際的算法和模型，並使用行業標準工具和統計技術。 機器學習算法可以通過巧妙地減少先前由繁瑣的人工完成的重複性任務來增加營業額。

工作角色：機器學習工程師、數據科學家、研究人員、人工智能專家

8. 市場數據分析

這個角色在公司的不同層次上具有不同的垂直專業知識。 這裡的數據源是外部的，例如銷售和營銷數據、來自客戶及其體驗的數據、跟踪電子商務和物流方面的表現、尋找新機會和客戶。

營銷數據分析師負責衡量、分析和管理營銷績效以提高有效性並優化投資回報。 了解市場特徵和客戶需求將減少浪費的網絡營銷資金，並突出有關客戶偏好和趨勢的見解。

營銷數據分析使用付費搜索營銷、營銷軟件產品、搜索引擎優化等工具和技術，並使用這些數據來利用分析。

工作角色：產品分析師，市場分析師，網絡分析師

9. 網絡安全數據分析

網絡安全數據分析師是與網絡安全相結合的另一個數據科學專業。 在這裡，數據分析是在網絡安全的內容中完成的。 網絡數據分析依賴於從不同安全工具接收到的數據。

公司聘請網絡安全數據分析師使用大型數據集設計和實施算法，以檢測錯誤和漏洞，預測未來的攻擊和威脅，並產生有用的情報以提高組織內數據的安全性和隱私性。

這些分析負責保護組織的資源和計劃免受外部和內部威脅和犯罪的影響。

工作角色：網絡安全分析師、數據科學家、數據分析師

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結論

數據科學是一個很容易擺脫任何特定定義的術語，因為它具有多功能性和廣泛的實施領域。 還有其他跨學科領域，如雲、醫療保健、金融、設計等，其中數據科學用於為組織的發展提供見解。