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
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:
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:
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:
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:
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:
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:
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:
国际薪资水平
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。
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