随着数据科学领域的招聘信息越来越多，范围也越来越广。Datacamp根据最新的数据科学相关招聘信息，全面的了解各个行业之间数据科学领域每个职位角色之间的差异，以及所赋予的工作职责。 最主要分为以下几个职位：数据科学家、数据分析师、数据架构师、数据工程师、统计学家、数据库管理员、业务数据分析师、数据产品经理。下面通过信息图区分每个职位的角色介绍、必备语言技能。 
数据科学家
数据科学家
角色/任务： 清洗，管理和组织（大）数据 必备语言： R,SAS,Python,Matlab,SQL,HivePig,Spark 技能和特长:- 分布式计算
- 预测模型
- 故事讲述和可视化
- 数学统计，机器学习
数据分析师
数据分析师
角色/任务： 收集，处理和执行统计数据分析 必备语言： R, Python, HTML,Javscript,C/C++,SQL 技能和特长:- 电子表格工具（例如Excel）中
- 数据库系统（SQL和基于NO SQL）
- 通信可视化
- 数学，统计，机器学习
数据架构师
数据架构师
角色/任务： 创建数据管理系统进行整合，集中，保护和维护数据源 必备语言： SQL,XML,HIVE,PIG,SPARK 技能和特长:- 数据仓库解决方案
- 深入了解数据库体系结构
- 提取thansformation和加载（ETL），电子表格和BI工具
- 数据建模
- 系统开发
数据工程师
数据工程师
角色/任务： 开发，建设，测试和维护架构（如数据库，以及较大规模的处理系统） 必备语言： SQL,Hive,Pig,R,Mtlab,SAS,SPSS,Python,Java,Ruby,C++,Perl 技能和特长:- 数据库系统（SQL和基于NO SQL）
- 数据建模ETL工具
- 数据API
- 数据仓库解决方案
统计学家
统计学家
角色/任务： 收集，分析和解释，定性和定量的数据统计理论和方法 必备语言： R,SAS,SPSS,Mtlab,Stata,Python,Perl,Hive,Pig,Spark,SQL 技能和特长:- 统计理论方法
- 数据挖掘机器学习
- 分布式计算（Hadoop的）
- 数据库系统（SQL和基于NO SQL）
- 云工具
数据库管理员
数据库管理员
角色/任务： 确保数据库是提供给所有相关用户，正在正确执行，并且安全运行 必备语言： SQL,Java,Ruby on Rails,XML,C#,Python 技能和特长:- 备份恢复
- 数据建模和设计
- 分布式计算（Hadoop的）
- 数据库系统（SQL和基于NO SQL）
- 数据安全
- ERP业务知识
业务数据分析师
业务数据分析师
角色/任务： 改进业务流程的业务和IT之间的中介 必备语言： SQL 技能和特长:- 基本工具（例如微软Office）
- 数据可视化工具（e.g.Tableau）
- 自觉听和讲故事
- 商业智能的理解
- 数据建模
数据产品经理
数据产品经理
角色/任务： 管理团队分析师和数据科学家 必备语言： SQL,R,SAS,Python,Matlab,Java 技能和特长:- 数据库系统（SQL和基于NO SQL）
- 领导项目管理
- 人际沟通
- 数据挖掘预测建模数据建模
国际平均水平薪资（US）在今天，要找到一份符合自己梦想的数据科学工作，在没有统一的数据科学的定义和角色任务的情况下，一定要弄清楚是做什么产品什么项目，将要用到什么技术，什么语言，然后才能有针对性的去进行相关学习和培训。 End. 来源：36大数据 新一代大数据用户行为分析与数据智能平台：数极客(https://www.shujike.com)，是支持无埋点、前端埋点、后端埋点、API导入四种混合数据采集方式，整合分析用户行为数据和业务数据，可以自动监测网站、APP、小程序等多种渠道推广效果分析，是增长黑客们必备的互联网数据分析软件。数极客支持实时多维分析、漏斗分析、留存分析、路径分析等十大数据分析方法以及APP数据分析、网站统计、网站分析、小程序数据统计、用户画像等应用场景，业内首创了六种提升转化率的数据分析模型，是数据分析软件领域首款应用定量分析与定性分析方法的数据分析产品。
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