了解数据科学的不同职位

数据科学的不同职位

数据科学是一个广泛的领域，包含了多个不同的职位，每个职位都有其独特的职责和技能要求。以下是数据科学领域的一些主要职位：

数据科学家

数据科学家是当今世界上最热门的职位之一，也是该领域最受欢迎的职位之一。他们的主要职责是负责处理原始数据，在各种技术的帮助下对其进行分析，他们使用机器学习，并根据过去的模式预测未来。数据科学家需要具备扎实的学科基础，包括统计学、数学基础，以及一定业务知识。他们还需要熟悉Python、R、SQL、TensorFlow、PyTorch等工具和技术。

数据分析师

数据分析师主要是负责分析数据的工作人员，但是在分析过程中需要创建系统，帮助企业用户提取见解，并确保数据质量。数据分析师的职责是收集、处理和执行统计数据分析。数据分析师需要具备很强的数据分析能力，包括数据分析工具以及各类分析语言的使用等等，并不需要很高的计算机技能比如算法编程，模型搭建等，只需要可以灵活准确的应用这些就可以。他们还需要有较强的沟通能力。

数据架构师

数据架构师的职责不仅是创建数据管理系统，还要集成、保护和维护数据源及公司信息。他们需要负责数据库架构、设计、创建和数据优化，非常依赖MicrosoftExcel来进行属性映射和设计表。像Pig,Spark,SQL等技术都要求数据架构师掌握。

数据工程师

数据工程师对Hadoop和大数据技术都有深入了解，比如MapReduce,Hive等技术。他们的主要任务就是开发、测试和维护大规模处理系统。数据工程师的基本工作超过50%都是DataWrangling，数据工程师在软件工程方面也具有一定的相关背景。

统计学家

统计学家需要了解影响企业发展不断变化的市场趋势，工作是收集数据，并把数据转化为有用的信息。这就要求统计学家可以处理各种数据，无论是结构化的，还是非结构化的。

其他职位

除了上述职位，数据科学领域还有数据库管理员、业务数据分析师、数据产品经理等职位。每个职位都有其特定的职责和技能要求，求职者需要根据自己的兴趣和专长来选择最适合自己的职位。

总的来说，数据科学领域的职位各有特色，求职者需要根据自己的兴趣和专长来选择最适合自己的职位，并不断提升自己的技能和知识，以适应不断发展和变化的数据科学领域。