数据科学领域的职位划分以及职责技能

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

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

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

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。

End.

来源：36大数据