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数据科学产业科普:不同的职业所扮演的不同角色

概述:数据科学是近年来最热门的话题之一,其就业前景一片光明。但很多人对该领域的诸多职位和从事的工作仍然不是很了解。本篇文章可以很好的解答这个困惑。

数据科学产业科普:不同的职业所扮演的不同角色 数据科学家 掌握语言:R、SAS、Python、Matlab、SQL、Hive、Pig、Spark 技术及才能:

  • 分布式计算
  • 预测建模
  • 数据的故事设计与可视化
  • 数学理论、统计基础与机器学习

角色职责:大数据的清理、通报与组织。 角色定位:熟练的数据向导 职业流向:谷歌、微软、Adobe等公司 数据科学产业科普:不同的职业所扮演的不同角色 数据分析 掌握语言:R、Python、HTML、Javascript、C/C++、SQL 技术及才能:

  • 电子表格工具(如excel)
  • 数据库系统(基于SQL和NoSQL)
  • 社交与数据可视化
  • 数学理论、统计基础与机器学习

角色职责:收集、处理与执行统计数据分析 角色定位:让数据说话的直观数据迷 职业流向:IBM、惠普、DHL等公司 数据科学产业科普:不同的职业所扮演的不同角色 数据工程师 掌握语言:SQL、Hive、Pig、R、 Matlab、SAS、SPSS、Python、Java、Ruby、C++、Perl 技术及才能:

  • 数据库系统(基于SQL和NoSQL)
  • 数据建模与ETL工具
  • 数据应用程序接口
  • 数据仓库的方案

角色职责:架构的开发、构建、测试与维护。(如数据库与大规模处理系统) 角色定位:全能的普通人 职业流向:Facebook、Spotify、亚马逊等公司 数据科学产业科普:不同的职业所扮演的不同角色 统计师 掌握语言:R、SAS、SPSS、Matlab、Stata、Python、Perl、Hive、Pig、Spark、SQL 技术及才能:

  • 统计理论与方法
  • 数据挖掘与机器学习
  • 分布式计算(Hadoop)
  • 数据库系统(基于SQL和NoSQL)
  • 云端工具

角色职责:在统计理论与方法的指导下进行数据的收集、分析与定性定量解释 角色定位:逻辑清楚的充满热情的数据统计天才 职业流向:领英、百事、强生等公司 数据科学产业科普:不同的职业所扮演的不同角色 数据库管理员 掌握语言:SQL、Java、Ruby on Rails、XML、C#、Python 技术及才能:

  • 数据备份与恢复
  • 数据建模与设计
  • 分布式计算(Hadoop)
  • 数据库系统(基于SQL和NoSQL)
  • 数据安全
  • ERP与业务知识

角色职责:确保数据库对所有相关用户可用、运行正常并保持安全。 角色定位:灾难预防的大师 职业流向:Reddit、推特、Tableau等公司 数据科学产业科普:不同的职业所扮演的不同角色 业务分析师 掌握语言:SQL 技术及才能:

  • 基础工具(如MS Office)
  • 数据可视化工具(如Tableau)
  • 良好的倾听与讲述能力
  • 良好的业务理解力
  • 数据建模

角色职责:作为在IT与业务的中间人改进业务流程 角色定位:适应力强的项目调节者 职业流向:Uber、戴尔、Oracle等公司 数据科学产业科普:不同的职业所扮演的不同角色 数据与分析经理 掌握语言:SQL、R、SAS、Python、Matlab、Java 技术及才能:

  • 数据库系统(基于SQL和NoSQL)
  • 领导与项目管理
  • 人际关系
  • 数据挖掘与预测建模

角色职责:管理数据分析师和数据科学家的团队 角色定位:数据向导的拉拉队队长 职业流向:Coursera、摩托罗拉、Slack等公司 数据科学产业科普:不同的职业所扮演的不同角色 数据架构师 掌握语言:SQL、XML、Hive、Pig、Spark 技术及才能:

  • 数据仓库的方案
  • 对于数据架构的深层认识
  • ETL、电子表格及商业智能工具
  • 数据建模
  • 系统开发

角色职责:构建关于数据管理系统的集成、集中化、保护以及数据源维护的蓝图 角色定位:钟情于数据架构设计类型的弄潮儿 职业流向:VISA、可口可乐、Logitech等公司

以上八个职业在美国的平均薪水:

数据科学产业科普:不同的职业所扮演的不同角色

本文翻译自datacamp.com ,译者:回忆和感动(慧都控件网)

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