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思考从事数据迷信职业？好消息：美国劳工统计局预计，数据科学家的就业率将 增长 36% 2021 年至 2031 年期间，预计届时将发明 40,500 个以上的待业岗位。随着寰球产生的数据量快速增长，对数据迷信业余人员的需要也在增长，他们能够帮忙组织剖析所有这些数据、改善外部经营并增加收入。
建设一个 作为数据科学家的胜利职业, 有几件事须要思考。从理解行业内可用的不同角色并意识到您须要哪些技术技能，作为晚期数据从业者，有很多货色须要解压。
数据科学家的角色和职责是什么？
数据科学家在帮忙组织将数据转化为推动业务决策的洞察力方面至关重要。2021 年，咱们独特发明 2.5 quintillion 字节的数据 日常的。商业首领正在求助于数据迷信专家，以帮忙他们了解他们正在生成的海量数据集。数据科学家的职责包含：
- 辨认数据源
- 清理和筹备数据以供剖析
- 建设数据模型
- 向利益相关者传播见解
A 数据科学家所需的外围技能 是剖析和解释大型数据集的能力。他们必须辨认数据趋势、模式和异样，并将这些见解转化为可操作的倡议。
此外，数据科学家必须理解统计办法并具备构建预测模型的教训。指标是长于发现趋势，以此为根底创立模型，并将该信息转化为决策者易于了解的格局。
然而，这并不容易。数据迷信专业人士面临许多挑战，其中一项挑战是解决芜杂或不残缺的数据。学习如何辨认或利用剖析工具 查找缺失值、异样值和其余问题，并制订无效的策略来解决这些问题。
另一个挑战是向利益相关者传播简单的数据和剖析。大多数决策者并非来自技术背景，这就是为什么他们通常很难了解数据的含意。技术团队的责任必须是传播数据的业务影响。最终，这些方面会随着与数据相干我的项目的更多教训而失去改善，因而数据迷信业余人员应思考申请额定的认证打算以增强技能组合。
数据迷信有哪些不同的职业路线？
数据迷信畛域有几种不同的职业路线。以下是有抱负的数据迷信专业人士能够摸索的五个最常见的角色：
数据科学家
数据科学家 具备将编码和解决问题等技术技能与更多技能相结合的能力 创造性的一面，其中包含数据可视化和讲故事。他们应用这些数据构建模型，而后通过转换该模型提供策略倡议或我的项目。
教育：数据迷信相干畛域的学士学位（计算机科学、数据迷信、工程）
所需技能：机器和深度学习、编程、数学、数据分析以及 SQL 和 Hadoop 等工具
美国的平均工资（2023 年）：每年 126,350 美元（玻璃门 )
商业智能分析师
商业智能 (BI) 分析师是负责帮忙组织了解其大型数据集的工作的数据业余人员。这是通过设计和创立有助于辨认业务绩效趋势的仪表板、报告和剖析来实现的。
要成为高效的 BI 分析师，您须要具备扎实的数学和统计学根底，以及通过简单的可视化传播简单见解的能力。
教育：计算机科学、统计学、数学或金融学学士学位
所需技能：数据仓库、ETL（提取、转换、加载）、SQL、NoSQL、编程（Python、R）、统计和数据可视化
美国的平均工资（2023 年）：每年 87,386 美元（玻璃门 )
机器学习工程师
机器学习工程师负责构建容许计算机发现数据集中模式的算法和零碎。他们的技能必须全面，包含数学和计算机科学基础知识、Python 或 R 等编码语言的专业知识、Pandas 和 NumPy 等库框架的专业知识，以及对所解决的业务问题或产品的了解。
通过深刻理解这个职业带来的简单细节，那些寻求挑战的人可能会发现自己适宜负责机器学习工程师的角色。
教育：计算机科学或工程学士学位
所需技能：数据建模、编程、统计、概率、软件设计、机器学习算法、自然语言解决
美国的平均工资（2023 年）：每年 132,450 美元（玻璃门 )
数据架构师
数据架构师负责设计和监督数据库的开发和数据库管理系统，其中波及剖析用户需要和开发逻辑设计构造。
该角色还包含施行和治理安全控制以及对任何技术问题进行故障排除。他们创立的所有零碎都应该整合可用的数据源，并容许利益相关者在须要时访问信息。
教育：计算机科学或软件工程（数据库设计）学士学位
所需技能：编程（SQL、NoSQL、Python、Java）、ETL、数据挖掘和治理、机器学习和数据建模
美国的平均工资（2023 年）：每年 164,663 美元（玻璃门 )
数据挖掘工程师
数据挖掘工程师应用他们的高级编程技能来创立算法或自动化流程，这些算法或流程能够筛选大型数据集并发现趋势和相关性。他们建设并运行用于存储、剖析和报告数据的基础设施。
这能够包含创立等方面 数据仓库 以及在这些仓库中组织数据的零碎，使数据的拜访和流动变得容易。
教育：计算机科学或数据分析学士学位
所需技能：数据软件系统、编程（Python、Java、R、MapReduce）、云计算平台（Google Cloud、Azure）和剖析工具（Pandas、PySpark）的教训
美国的平均工资（2023 年）：每年 116,821 美元（玻璃门 )
如何开始成为数据科学家
在进入技术方面之前，请专一于理解该畛域并确定胜利所需的技能。这是一个 五步过程 你能够用它来建设数据迷信的职业生涯：
领有高级学位的毕业生：计算机科学、数学、统计学或数据迷信等畛域的学位能够为您在该畛域打下松软的根底。因为这是一个高级畛域，最好也取得硕士学位，因为本科学位是该技术畛域的最低要求。
专一于倒退您的编程技能：您还必须精通 R、Python 或 Java 等编程语言。您能够注册在线课程、观看视频教程或退出编码社区来进步您的编程技能。此外，您还能够注册认证打算。
取得该畛域的实践经验：实践经验对于您作为数据科学家的职业生涯至关重要。寻找面向数据的实习机会或为应用数据迷信解决事实问题的开源我的项目做出奉献。您能够将这些我的项目增加到您的投资组合中，这也能够帮忙您取得入门级工作。
建设数据迷信组合：弱小的数据迷信我的项目组合能够帮忙您在潜在雇主背后怀才不遇。从事集体或业余我的项目，通过演示展现您的技能，或将它们上传到 GitHub 或 Kaggle 等网站。
紧跟行业趋势：数据迷信行业在一直倒退，紧跟潮流对于放弃竞争力至关重要。加入会议、浏览行业出版物并参加在线社区，以随时理解最新动静。
论断
数据迷信是一个一直倒退的畛域，具备一系列的角色和职责。该畛域有多种职业路线可供选择，这对于喜爱应用大型数据集但对他们想用它们做什么有特定偏好的集体来说是一个有吸引力的抉择。
此外，还有大量资源可用于入门。从在线课程和认证打算到大学课程，有抱负的数据科学家领有触手可及的工具，能够成为这一重要畛域的胜利从业者。
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