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今天，我们生活在大数据环境中，数据科学家是这个数字世界的支柱。客户行为、消费者行为、业务运营和决策现在由企业数据和统计数据控制。了解数据科学中 9 个最有趣的角色。 我们都在沟通和消费路径中传递数据。对公司感兴趣的客户通过神经网络在各种平台和设备上留下数据痕迹。因此，它们集体生成可测量信息的参考。您是否知道全球数据创建预计将增长超过到 2025 年将达到 180 ZB？ 企业依赖数据科学专业人员提供对他们有用的见解也就不足为奇了。这极大地促进了工程、建筑和数据解释相关的职业和专业发展。 需求、供给和人才缺口 收集数据的能力催生了企业、产品和服务。这些技术的蓬勃发展依赖于诸如人工智能(AI)、预测分析和机器学习 (ML)。 疫情加速了数据科学学科的发展 据估计，由于 -，55% 的公司已开始使用数据分析来提高效率。这些公司和行业自然需要接受过数据科学培训的人才。 此外，LinkedIn 最近的一份报告显示，数据科学专家、机器学习工程师和人工智能专家是其中的一些人。 15 个最受欢迎且增长最快的工作 眼下。原因？数据科学家的需求与供给存在巨大缺口！据一位 印度时报 2021 年进行的调查，92% 的招聘经理认为数据科学家职业人才短缺。
数据科学家可以追求哪些职业道路？ 我们已经知道，更好的薪水和工作机会是数据科学家职业带来的福利。 但是，您知道必须履行的职能或角色吗？ 数据科学家的工作不像可调节或定制的手套。该领域的个人资料通常存在细微差别，需要某些领域的技能或经验。能够担任程序员、科学家、战略家和许多其他选择。 您不仅仅是一名数据工程师、程序员、分析师或架构师。这些角色通常是分散的，并且根据其范围需要。 各种数据科学功能协同工作来构建框架、开发软件和创建机器学习算法。数据科学为专业人士提供了跨行业担任领导、咨询和分析师角色的机会。 看看美国薪资 电话号码清单 表中数据科学家薪资的比较就会发现，经验不足一年的入门级数据科学家的起薪为每年 85,096 美元。随着工作经验的增加，薪资可升至 135,961 美元。 考虑到这一点，对于进入数据科学领域的人来说，最有趣的角色是： 初级职能：1 至 4 年经验。 1. 数据科学实习生 在此级别，您必须具备出色的 SQL、R 和 Python 编程技能。假设您精通使用这些编程语言，那么最好的开始工作地点就是在您选择的行业中担任实习生和/或入门级数据科学家。 2. 初级数据科学家 这些专业人员从流程一开始就处理大量原始数据。
他们收集、组织、验证、清理和构建 通过代码传输数据，以便将其传输给组织的高级数据科学家。在这个级别，他们将接触到大多数数据工作功能，同时磨练编程技能和应用数学知识。 3. 商业智能开发人员和市场分析师 入门级数据专业人员还担任市场分析师和商业智能(BI) 开发人员的工作角色。在基层，他们积极与各个部门合作处理实时公司和行业数据。他们必须识别问题、市场趋势、评估业务流程并发现有价值的业务信息。因此，他们必须是数据建模和可视化工具（例如高级 Excel）方面的专家。 中级职能：4至8年经验。 4. 高级数据工程师和架构师 这些配置文件共同创建数据基础设施、软件和框架，以收集和管理数 TB 的原始数据。 这些数据来自集中位置的各种来源。它们是保证无可挑剔的数据流、建模和架构的关键，允许可靠且有选择性地捕获数据以进行数据库管理。 5. 高级数据分析师 此职位也可以是具有高级经验的商业和市场分析师。组织依靠此配置文件来分析大数据、历史数据、运行 A/B 测试以及使用 Tableau 等数据可视化工具。其报告和数据分析可帮助首席高管创造更多收入、寻找增长机会并解决业务问题。 6. 高级数据科学家和数据科学经理 他们的作用涉及大数据趋势和模式的识别和图形表示；为逻辑数据流创建ETL管道；利用深度学习并使用机器学习来预测数据。
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發表於 11:38:03