职业建议资源

数据科学的职业

数据科学的职业道路

数据分析师

  • 策划现有数据的见解

  • 从新观点看未知

  • Python,R,SQL,HTML,JavaScript等编程语言

  • 电子表格工具(Excel)

  • 数据可视化如Tableau

  • 确定数据收购中的数据质量问题和偏重率

  • 创建报告以帮助商业主管做出更好的决定

  • 典型学位:本科B.S或B.A

数据科学家

  • 可以根据模式预测未来,估计未知数

  • 产生他们自己的问题,然后使用技能来寻找答案

  • 更先进的数据可视化技能,高级统计技术和编程

  • 知道如何获得他们需要的数据来执行他们想要的分析

  • Python,R,SAS,Matlab,SQL,Hive,Scala等编程语言

  • 像Hadoop这样的分布式计算框架

  • 像Spark,AWS这样的大数据包

  • 机器学习技巧

  • 典型学位:硕士或博士学位,有时根据公司的本科学位

数据工程师

  • 构建可扩展,高性能的数据基础架构,用于提供数据科学家经常与之互动的原始数据源的明确商业洞察力

  • 工具:SQL、MySQL、NoSQL、Cassandra等数据组织服务

  • 高级数据库和编程知识

  • 典型学位:计算机科学或工程学位的本科或大师

机器学习工程师

  • 开发可以接收输入数据的算法,并利用统计模型以在更新输出时预测输出,因为新数据可用

  • 坐在软件工程和数据科学的交点。

  • 确保从数据管道收集的原始数据被重新定义为数据科学模型,该模型准备根据需要进行缩放

  • 它们将数据馈送到由数据科学家定义的模型中

  • 可以采取理论数据科学模型,并将它们缩放到生产级模型,可以处理实时数据的Tberabytes

  • 技能:Python,Java,R,C ++,C,JavaScript,Scala,Julia

  • 一般教育要求:计算机科学,数学或统计数据硕士或博士

  • 视觉加工,深神​​经网络,高斯工艺和加强学习经验

  • 分布式系统和消息传递工具的体验