数据科学中的十大需求数据技术角色-Analytics Vidhya

介绍

数据科学技能的多功能性为各种各样的职业道路打开了大门。无论您的热情在于业务分析，产品管理还是道德方面的注意事项，这是一个有意义且合适的角色。数据科学的快速扩展领域提供了许多充实的职业选择。本文探讨了数据科学中的十种替代职业道路。

概述：

• 发现顶级替代数据科学职业道路。
• 了解每个角色的基本技能。

目录

• 介绍
• 顶级数据科学职业道路
  • 1. 数据工程
  • 2. 商业智能（BI）分析师
  • 3. 机器学习工程师
  • 4. 数据架构师
  • 5. AI产品经理
  • 6. 数据隐私和道德专家
  • 7. 定量分析师（QUANT）
  • 8. 数据分析师
  • 9. 数据可视化专家
  • 10. 研究科学家
• 结论
• 常见问题

顶级数据科学职业道路

1。数据工程

数据工程师在数据驱动的组织中至关重要。他们设计，构建，实施和维护大型数据处理系统。他们的重点是确保数据科学家和分析师的数据可访问性，可靠性和准备，并支持主要数据计划。

关键技能：

• 熟练数据仓库工具（BigQuery，Redshift，Kafka）
• ETL（提取，变换，负载）过程方面的专业知识。
• 云计算知识（Google Cloud，Azure，Amazon）。
• 编程技能（SQL，Python，Java）。
• 大数据技术（Hadoop，Spark）。
• 强烈的问题解决和对细节的关注。

薪水：

数据工程师的平均年薪约为111,998美元，高级职位的薪酬明显更高。

学历：

通常需要计算机科学，信息系统或相关领域的学士学位。

另请阅读：分步路线图将于2024年成为数据工程师

2。商业智能（BI）分析师

BI分析师弥合数据和决策之间的差距。他们分析数据以提供可行的见解，以为战略业务决策提供依据，创建仪表板，报告和可视化，以有效地将发现与利益相关者传达。

关键技能：

• 熟练BI工具（Tableau，Power BI，Looker）
• 能够将复杂数据转化为清晰的见解
• SQL用于数据查询
• 出色的沟通和演示技巧
• 高级Excel技能。
• 数据库管理系统熟悉。

薪水：

BI分析师的平均年薪约为87,560美元。薪水根据经验而异。

学历：

具有数据科学，数学，统计学，计算机科学，信息技术，商业智能或相关领域的学士学位很普遍。

3。机器学习工程师

机器学习工程师设计，实施和管理机器学习算法，为生产系统开发有效的算法。

关键技能：

• 编程水平（Python，R，Java）
• 对机器学习算法和框架的深入了解（Tensorflow，Pytorch）
• 模型部署和监视经验
• 软件工程原则
• 强烈的分析和创造性思维。
• 云服务熟悉度（AWS，Azure）。
• 具有Scikit-Learn，Keras和Jupyter笔记本等工具的经验。

薪水：

机器学习工程师的平均总薪酬约为196,962美元。

学历：

计算机科学，数学或相关领域的学士学位通常是最低要求。硕士或博士学位是有利的。

另请阅读：10必须在2024年具有机器学习工程师技能

4。数据架构师

数据架构师负责设计和实施组织的数据库管理系统。他们擅长了解数据存储，处理和利用的技术能力和业务需求。

关键技能：

• 数据建模和数据库设计方面的专业知识
• 数据治理和管理知识
• 数据集成和迁移技术
• 大数据技术（Hadoop）。
• 战略思维和项目管理技能。
• 具有Oracle，SQL Server和AWS等工具的经验。

薪水：

数据架构师的平均总薪酬约为187,907美元。

学历：

通常需要计算机科学，计算机工程或相关领域的学士学位。

5。AI产品经理

AI产品经理负责开发和推出AI产品和解决方案。他们与技术团队和业务领导者合作，以确保解决方案具有业务价值。

关键技能：

• 了解AI和机器学习
• 产品管理和敏捷方法论经验
• 能够向非技术受众传达技术信息
• 战略思维和项目管理技能
• 强烈的领导力和战略思维。
• 熟练沟通和项目管理。
• 产品开发和敏捷方法的经验。
• 熟悉Jira和Confluence等工具。

薪水：

根据经验，AI产品经理的平均工资可以达到144,167美元或更多。

学历：

计算机科学，工商管理或相关领域的背景是有益的。对AI，产品管理和业务敏锐度的深刻了解至关重要。

另请阅读：如何在2024年成为产品分析师？

6。数据隐私和道德专家

随着大数据的重要性，数据隐私和道德专家变得越来越重要。此角色确保组织以道德处理数据并遵守数据保护法规。

关键技能：

• 数据隐私法律和法规知识（GDPR，CCPA）
• 了解道德数据使用问题
• 制定和实施数据治理政策的能力
• 强大的沟通和倡导技能
• 熟悉加密工具（veracrypt，axcrypt，bitlocker）。

薪水：

薪水从每年$ 80,000到$ 150,000不等，具体取决于经验和地点。

学历：

通常需要法律，计算机科学，信息技术或相关领域的学位。诸如认证信息隐私专业人员（CIPP）之类的认证非常有价值。

7。定量分析师（QUANT）

定量分析师使用数学和统计方法来识别最佳投资策略。该角色在数据驱动的决策环境中很普遍。

关键技能：

• 数学，统计和金融方面的强大背景
• 编程技能（Python，R，MATLAB）
• 财务建模和风险管理经验
• 分析思维和对细节的关注
• 具有Matlab，Excel和SQL等工具的经验。

薪水：

定量分析师的平均工资约为110,659美元。

学历：

通常需要数学，统计，计算机科学，工程或经济学学士学位。定量金融或金融工程的硕士学位通常是首选。

另请阅读：如何成为定量分析师？

8。数据分析师

数据分析师将原始数据转化为有价值的见解。他们使用统计方法和工具来分析数据，识别模式并向组织提供可行的建议。

关键技能：

• 熟练数据分析工具（Excel，Tableau，Power BI）。
• 强大的SQL和Python技能
• 稳定的统计知识和分析思维
• 创建详细的报告和数据可视化的能力
• 强大的沟通能力有效地提出发现。

薪水：

数据分析师的平均总薪酬约为126,359美元。

学历：

通常需要获得统计，计算机科学，经济学或相关领域的学士学位。

另请阅读：2024年成为数据分析师的学习路径

9。数据可视化专家

数据可视化专家将复杂的数据分析和趋势转化为利益相关者易于理解的视觉效果（仪表板，图表，图表）。

关键技能：

• 数据可视化工具方面的专业知识（Tableau，Power BI，D3.JS）
• 强大的设计和讲故事技巧
• 能够将复杂数据转化为清晰的视觉效果
• 了解用户体验（UX）原理
• 强大的创造力和沟通能力。
• 注意细节和讲故事能力。
• 具有Tableau，Power BI和Google Data Studio等工具的经验。

薪水：

数据可视化专家的平均工资约为107,829美元。

学历：

计算机科学，统计，图形设计或相关领域的学士学位很常见。

10。研究科学家

数据科学研究人员通常在学术或行业环境中开发新方法，算法和模型，并推进人工智能和机器学习等领域。

关键技能：

• 对机器学习和统计建模的深入了解
• 编程技能（Python，R，MATLAB）
• 强大的分析和解决问题的技能
• 能够发布和提出研究结果
• 熟悉TensorFlow，Pytorch和Matlab等工具。

薪水：

研究科学家的平均工资每年约为13万美元。

学历：

博士通常需要。虽然硕士学位可能就足够的角色就足够了，但博士学位。通常是首选，尤其是在学术界或高级行业研究中。

结论

数据科学技能的多种应用创造了许多职业替代方案。无论您的兴趣如何，这一动态领域都存在着充实的职业道路。探索这些多样化的道路可能会带来有益和有影响力的职业。数据科学专业人员可以找到应用技能，促进创新并为组织做出重大贡献的新方法。

常见问题

Q1。什么将取代数据科学家？ A.自动化和AI的进步可能会减少对传统数据科学家的需求。 AI工程师和数据工程师等角色将数据科学与软件工程和机器学习相结合，变得越来越重要。

Q2。将职业转移到数据科学是否有益？答：是的，由于需求高，薪水强大以及解决各个行业的复杂问题的机会，因此转向数据科学的职业转移可能会非常有利。强大的分析能力和编程能力至关重要。

Q3。数据科学仍然是一个不断发展的职业领域吗？答：是的，数据科学仍然是一个快速增长的领域。对数据驱动的决策和技术进步的日益依赖不断推动对数据科学专业人员的需求。

Q4。数据科学中最好的领域是什么？答：最佳数据科学领域取决于个人利益和职业目标。受欢迎的领域包括机器学习工程，数据工程和商业智能分析。 AI工程师和数据架构师等新兴角色也提供了重要的机会。

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