数据科学领域的职位划分以及职责技能

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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。

数据科学领域的职位划分以及职责技能

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

数据科学领域的职位划分以及职责技能

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

数据科学领域的职位划分以及职责技能

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

数据科学领域的职位划分以及职责技能

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

数据科学领域的职位划分以及职责技能

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

数据科学领域的职位划分以及职责技能

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

数据科学领域的职位划分以及职责技能

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

数据科学领域的职位划分以及职责技能

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

数据科学领域的职位划分以及职责技能

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。

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