数据科学 - 职业
有几个职位与数据科学家领域相关或重叠。
与数据科学相关的工作列表 -
以下是与数据科学家相关的职位列表。
数据分析师
数据科学家
数据库管理员
大数据工程师
数据挖掘工程师
机器学习工程师
数据架构师
Hadoop工程师
数据仓库架构师
数据分析师
数据分析师分析数据集以确定与客户相关的问题的解决方案。该信息还由数据分析师传达给管理层和其他利益相关者。这些人在各个领域工作，包括商业、银行、刑事司法、科学、医疗和政府。
数据分析师拥有将原始数据转化为可用于做出业务选择的信息和洞察力的专业知识和能力。
数据科学家
数据科学家是利用分析、统计和编程能力获取大量数据的专业人员。他们有义务利用数据创建针对组织特定需求的个性化解决方案。
公司在日常运营中越来越依赖数据。数据科学家检查原始数据并从中提取有意义的含义。然后，他们利用这些数据来识别趋势并提供企业发展和竞争所需的解决方案。
数据库管理员
数据库管理员负责管理和维护业务数据库。数据库管理员负责执行数据管理策略，并确保公司数据库在内存丢失的情况下可以运行并进行备份。
数据库管理员（有时称为数据库管理员）管理业务数据库，以确保信息得到安全维护并且只有授权个人才能访问。数据库管理员还必须保证这些人能够在他们需要的时间以他们需要的格式访问他们需要的信息。
大数据工程师
大数据工程师为使用大数据的公司创建、测试和维护解决方案。他们的工作是从许多不同来源收集大量数据，并确保以后使用这些数据的人可以快速轻松地获取这些数据。大数据工程师基本上确保公司的数据管道可扩展、安全并且能够为多个用户提供服务。
今天产生和使用的数据量似乎是无穷无尽的。问题是如何保存、分析和显示这些信息。大数据工程师致力于研究处理这些问题的方法和技术。
数据挖掘工程师
数据挖掘是对信息进行排序以找到企业可用来改进其系统和运营的答案的过程。如果数据没有以正确的方式进行操作和显示，那么它就没有多大用处。
数据挖掘工程师设置并运行用于存储和分析数据的系统。首要任务包括设置数据仓库、组织数据以便于查找，以及安装数据流经的管道。数据挖掘工程师需要知道数据从哪里来、如何使用以及谁将使用它。ETL 代表“提取、转换和加载”，是数据挖掘工程师的主要缩写词。
机器学习工程师
机器学习 (ML) 开发人员知道如何使用数据训练模型。然后，这些模型可用于自动化操作，例如将图像分组、识别语音和预测市场。
可以赋予机器学习不同的角色。数据科学家和人工智能工程师的工作经常有一些重叠，有时这两种工作甚至会相互混淆。机器学习是人工智能的一个子领域，专注于研究数据以找到输入内容和想要输出内容之间的联系。
机器学习开发人员确保每个问题都有一个完美适合的解决方案。只有仔细处理数据并针对情况选择最佳算法才能获得最佳结果。
数据架构师
数据架构师通过寻找设置和构建数据库的最佳方法来构建和管理公司的数据库。他们与数据库经理和分析师合作，确保公司数据易于获取。任务包括制作数据库解决方案、弄清楚需要做什么以及制作设计报告。
数据架构师是提出组织数据策略的专家，其中包括数据质量标准、数据如何在组织中移动以及如何保证数据安全。这位数据管理专业人士看待事物的方式将业务需求转化为技术需求。
作为业务和技术之间的关键纽带，数据架构师的需求越来越大。
Hadoop工程师
Hadoop 开发人员负责制作和编码 Hadoop 应用程序。Hadoop 是一个开源框架，用于管理和存储处理大量数据并在集群系统上运行的应用程序。基本上，Hadoop 开发人员开发的应用程序可以帮助公司管理和跟踪其大数据。
Hadoop 开发人员是负责编写 Hadoop 应用程序代码的人员。这份工作就像软件开发人员。这些工作非常相似，但第一个工作是在大数据领域。让我们看一下 Hadoop 开发人员必须做的一些事情，以便更好地了解这项工作的内容。
数据仓库架构师
Data warehouse architects are responsible coming up with solutions for data warehouses and working with standard data warehouse technologies to come up with plans that will help a business or organization the most. When designing a specific architecture, data warehouse architects usually take into account the goals of the employer or the needs of the client. This architecture can then be maintained by the staff and used to achieve the goals.
So, just like a regular architect designs a building or a naval architect designs a ship, data warehouse architects design and help launch data warehouses, customizing them to meet the needs of the client.
Data Science Job Trends 2022
By 2022, there will be a big rise in the need for data scientists. IBM says that between 364,000 and 2,720,000 new jobs will be created in the year 2020. This demand will continue to rise, and soon there will be a 700,000 openings.
Glassdoor says that the top job on its site is for a Data Scientist. In the future, nothing will change about this position. It is also looked at that the job openings in data science are open for 45 days. This is five days longer than the average job market.
IBM will work with schools and businesses to create a work-study environment for aspiring data scientists. This will help close the skills gap.
The need for data scientists is growing at a rate that is a power of two. This is because new jobs and industries have been created. This is made worse by the growing amount of data and the different kinds of data.
In the future, there will only be more roles for data scientists and more of them. Data scientist jobs include data engineer, data science manager, and big data architect. Also, the financial and insurance sectors are becoming some of the biggest employers of data scientists.
As the number of institutes that train data scientists grows, it is likely that more and more people will know how to use data.