职位扫盲：数据科学产业从事者看过来
【数据猿导读】 在广阔的数据科学产业中，遍布着铺天盖地的工作机会。本文根据DataCamp的详细调查，一起来了解一下这个行业中不同角色的具体工作区别，为你揭示许多听起来很酷的职位，其背后的深层含意
1、数据科学家
像独角兽一样稀有
语言：
R、SAS、Python、Matlab、SQL、Hive、Pig、Spark
技能：
分布式计算
预测模型
讲故事与可视化
数学，统计，机器学习
职责：
清洗，梳理以及组织(大)数据
倾向：
好奇的数据奇才
2、数据分析师
数据侦探
语言：
R、Python、HTML、Javascript、C/C++、SQL
技能：
电子表格工具(例如Excel)
数据库系统(基于SQL和NO SQL)
沟能能力和可视化
数学、统计学、机器学习
职责：
收集、处理以及执行统计数据分析
倾向：
数据迷恋者，拥有“将一切计算出来”的高度热情
3、数据架构师
当代数据建模者
语言：
SQL、XML、Hive、Pig、Spark
技能：
数据仓库解决方案
深度的数据库架构知识
抽取、转换、加载(ETL)，电子表格以及BI工具
数据建模
系统开发
职责：
构建数据管理系统的蓝图，用以整合、集中化、保护和维护各种数据源
倾向：
热衷于数据架构设计模式的咨询忍者
4、数据工程师
职业的软件工程师
语言：
SQL、Hive、Pig、R、Matlib、SAS、SPSS、Python、Java、Ruby、C++、Perl
技能：
数据库系统(基于SQL和NoSQL)
数据建模以及ETL工具
5、数据API
数据仓库解决方案
职责：
开发者、设计者、测试人员以及架构维护者(例如：数据库以及大规模处理系统)
倾向：
通用的普通人
6、统计学家
数据的历史性领袖
语言：
R、SAS、SPSS、Matlab、Stat、Python、Perl、 Hive、Pig、Spark、SQL
技能：
统计学理论和方法论
数据挖掘和机器学习
分布式计算(hadoop)
数据库系统(基于SQL和NoSQL)
云工具
职责：
收集、分析以及应用统计学的理论和方法，不仅定量化而且高质量地解释数据
倾向：
逻辑性强且狂热的统计天才
7、数据库管理员
数据库守护者
语言：
SQL、Java、Ruby on Rails、XML、C#、Python
技能：
备份和恢复
数据建模和设计
分布式计算(Hadoop)
数据库系统(基于SQL和NoSQL)
数据安全
ERP业务知识
职责：
确保数据库可供所有相关用户使用、正确执行和保持安全
倾向：
防灾主人
业务分析师
变更代理人
语言：
SQL
技能：
基本工具(例如office)
数据可视化工具(例如tableau)
有意识的聆听以及讲故事的能力
商业智能理解能力
数据建模
职责：
作为业务与IT的中介推动业务流程改进
倾向：
活力十足的项目魔术师
8、数据与分析经理
数据科学团队领导
语言：
SQL、R、SAS、Python、Matlab、Java
技能：
数据库系统(基于SQL和NoSQL)
领导力以及项目管理
人际沟通
数据挖掘和预测建模
职责：
管理一个分析师和数据科学家的团队
倾向：
数据奇才们的啦啦队长
以美国平均工资水平为参考，他们都挣多少?
数据科学家：$118,709
数据与分析经理：$116,725
数据架构师：$100,118
数据工程师：$95,936
统计学家：$75,069
数据库管理员：$67,672
业务分析师：$65,991
数据分析师：$62,379
从今天开始，寻找你理想中的数据科学工作吧!但请谨记，数据科学的工作和岗位目前还没有一个普遍被认准的定义，在你决定从事某个岗位之前，还需仔细咨询相关工作细节，以确保它真的适合你。
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