9 種不同類型的數據科學家 [你應該成為哪一種？]

數據科學已成為當今日常業務運營中不可或缺的一部分。 它結合了數據挖掘、聚類分析、機器學習、可視化等技術，將大量結構化和非結構化數據轉化為組織的寶貴資源。

數據科學已成為近年來最受歡迎的研究學科之一，主要是因為它不是一種時尚，而是一個具有巨大職業發展和專業化機會的領域。 現代公司聘請數據科學家為廣泛的運營做出貢獻，包括產品、營銷、銷售和工程。 每個角色所需的資格在教育、經驗、技能水平和能力方面各不相同。

數據科學是統計學、數學和計算機科學的混合體。 通常，作為數據科學家，您的工作涉及數據收集、信息處理、分析、解決問題和繪製可操作的解決方案。 數據科學可以分為兩大類——以產品為中心的數據科學和基於商業智能的數據科學。 此外，每個類別下都有多個子組。 讓我們一一深入研究不同類型的數據科學家。

以產品為中心的數據科學

研究人員

數據研究人員擅長處理數字。 通常，具有統計學背景的人會進入這個領域。 統計學家和院士擁有一些核心技能，如假設檢驗、可視化和定量研究。 統計模型和理論可以通過深入研究影響績效的關鍵問題來幫助企業行動。

開發者

數據開發人員提出了可以指導產品和定價策略的算法。 此外，它們有助於從大數據輸入中提取模式以進行需求預測，這在庫存和供應鏈管理中發揮著重要作用。 由於這些人具有很強的編程和機器學習技能，他們還可以協助和與統計學家一起解決關鍵問題。

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數據創意人員處理大量數據以提出創新工具。 該小組通過開發新的思維和學習方式來幫助創建一個靈活的學習型組織。 這些人使用數據作為指南針，利用他們的科學技能和開箱即用的想法來改變流程和系統。 數據科學創意通過不斷改進和塑造事物的實施方式來刺激組織的發展和成長。 閱讀：頂級數據科學工具

商業從業者

該團隊利用其商業頭腦和技術實力做出重要的業務決策。 他們不僅熟悉數據科學，而且還能夠獲得有價值的見解並將其應用於現實生活中。 因此，他們創造了一種基於邏輯思維和循證決策原則的整體文化。

基於商業智能的數據科學

定量和探索性

他們擁有深入的數據科學知識，將學術理論與定量和探索性研究相結合，以改進技術和其他產品。 這些是深思熟慮的人、勤奮的工作人員和堅持不懈的探索者，他們希望通過應用抽樣理論、開發預測模型和進行實驗設計等來了解事物是如何運作的。

產品科學家和工程師

數據科學家還從事產品管理和工程領域的工作。 在這裡，他們的任務是設計、構建和管理可用信息，以了解產品的製造方式。 他們進一步使用分析來微調產品。 組織的財務成功取決於它為消費者提供的服務。 因此，數據科學家需要發揮他們的能力來增強競爭優勢並幫助企業度過突發事件。

運營數據科學家

這群數據科學家擅長數據管理，並與現代組織中的不同團隊密切合作，例如財務、銷售和運營。 他們的任務是分析貿易流程、客戶報告、績效、響應、行為、策略和效率，以支持問題的解決。 運營數據科學家與客戶支持團隊、運營和職能經理密切合作，以確保數據系統的完整性。 該領域的入門級職位需要足夠的統計和運籌學知識。

營銷科學家

這種類型的數據科學家負責提供客戶價值並推動組織的盈利能力和增長。 營銷數據科學家關心產品的用戶群。 他們使用自己的數據科學知識來評估績效並提高效率，就像普通的營銷人員一樣。

我們目前生活在數字時代，企業生成和管理大量數據。 環境的複雜性使得利用這些海量信息在競爭激烈的市場中不斷發展和生存幾乎是必不可少的。 畢竟，企業不是在真空中運作的！

研究科學家

研究數據科學家擅長處理大型數據集。 他們的工作可能與組織的產出沒有直接聯繫，但對於報告製作、摘要演示和其他分析目的等活動至關重要。 這類數據科學家的技能在大型智庫和金融和研究機構中特別有用。

因此，數據科學在本質上是一門廣泛的，其應用也同樣廣泛。 當前人工智能的興起使得企業必須僱用不同類型的數據科學家，他們可以理解數字世界中產生的大量原始數據。

在瞬息萬變、以技術為主導的工作場所生存是另一個挑戰。 因此，公司正在培訓他們的員工，而日常員工也在尋求提高技能。 根據組織的要求，雇主正在尋找新員工和經驗豐富的專業人士在不同級別和不同領域工作。

數據科學家不僅受僱於信息技術領域，還受僱於醫療保健、銀行和金融機構、研究機構以及管理和諮詢公司。 此外，從工程專業畢業生到 MBA 持有者再到博士學者，每個人都對數據科學很感興趣，並希望了解更多。 ds

結論

因此，隨著應用的多樣化，數據科學已經成為一個熱門領域，也是雇主、學生和專業人士感興趣的領域。 今天的熱門職業只會在未來加快步伐！

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