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考虑从事数据科学职业？好消息：美国劳工统计局估计，数据科学家的就业率将 增长 36% 2021 年至 2031 年期间，预计届时将创造 40,500 个以上的就业岗位。随着全球产生的数据量快速增长，对数据科学专业人员的需求也在增长，他们可以帮助组织分析所有这些数据、改善内部运营并增加收入。
建立一个 作为数据科学家的成功职业, 有几件事需要考虑。从了解行业内可用的不同角色并意识到您需要哪些技术技能，作为早期数据从业者，有很多东西需要解压。
数据科学家的角色和职责是什么？
数据科学家在帮助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，我们共同创造 2.5 quintillion 字节的数据 日常的。商业领袖正在求助于数据科学专家，以帮助他们理解他们正在生成的海量数据集。数据科学家的职责包括：
- 识别数据源
- 清理和准备数据以供分析
- 建立数据模型
- 向利益相关者传达见解
A 数据科学家所需的核心技能 是分析和解释大型数据集的能力。他们必须识别数据趋势、模式和异常，并将这些见解转化为可操作的建议。
此外，数据科学家必须了解统计方法并具有构建预测模型的经验。目标是善于发现趋势，以此为基础创建模型，并将该信息转化为决策者易于理解的格式。
然而，这并不容易。数据科学专业人士面临许多挑战，其中一项挑战是处理杂乱或不完整的数据。学习如何识别或利用分析工具 查找缺失值、异常值和其他问题，并制定有效的策略来解决这些问题。
另一个挑战是向利益相关者传达复杂的数据和分析。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理解数据的含义。技术团队的责任必须是传达数据的业务影响。最终，这些方面会随着与数据相关项目的更多经验而得到改善，因此数据科学专业人员应考虑申请额外的认证计划以加强技能组合。
数据科学有哪些不同的职业道路？
数据科学领域有几种不同的职业道路。以下是有抱负的数据科学专业人士可以探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，其中包括数据可视化和讲故事。他们使用这些数据构建模型，然后通过转换该模型提供战略建议或项目。
教育： 数据科学相关领域的学士学位（计算机科学、数据科学、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) 分析师是负责帮助组织理解其大型数据集的任务的数据专业人员。这是通过设计和创建有助于识别业务绩效趋势的仪表板、报告和分析来完成的。
要成为高效的 BI 分析师，您需要具备扎实的数学和统计学基础，以及通过复杂的可视化传达复杂见解的能力。
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允许计算机发现数据集中模式的算法和系统。他们的技能必须全面，包括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理解。
通过深入了解这个职业带来的复杂细节，那些寻求挑战的人可能会发现自己适合担任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、自然语言处理
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，其中涉及分析用户需求和开发逻辑设计结构。
该角色还包括实施和管理安全控制以及对任何技术问题进行故障排除。他们创建的所有系统都应该整合可用的数据源，并允许利益相关者在需要时访问信息。
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、数据挖掘和管理、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
数据挖掘工程师使用他们的高级编程技能来创建算法或自动化流程，这些算法或流程可以筛选大型数据集并发现趋势和相关性。他们建立并运行用于存储、分析和报告数据的基础设施。
这可以包括创建等方面 数据仓库 以及在这些仓库中组织数据的系统，使数据的访问和流动变得容易。
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）和分析工具（Pandas、PySpark）的经验
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，请专注于了解该领域并确定成功所需的技能。这是一个 五步过程 你可以用它来建立数据科学的职业生涯：
拥有高级学位的毕业生： 计算机科学、数学、统计学或数据科学等领域的学位可以为您在该领域打下坚实的基础。由于这是一个高级领域，最好也获得硕士学位，因为本科学位是该技术领域的最低要求。
专注于发展您的编程技能： 您还必须精通 R、Python 或 Java 等编程语言。您可以注册在线课程、观看视频教程或加入编码社区来提高您的编程技能。此外，您还可以注册认证计划。
获得该领域的实践经验： 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使用数据科学解决现实问题的开源项目做出贡献。您可以将这些项目添加到您的投资组合中，这也可以帮助您获得入门级工作。
建立数据科学组合： 强大的数据科学项目组合可以帮助您在潜在雇主面前脱颖而出。从事个人或专业项目，通过演示展示您的技能，或将它们上传到 GitHub 或 Kaggle 等网站。
紧跟行业趋势： 数据科学行业在不断发展，紧跟潮流对于保持竞争力至关重要。参加会议、阅读行业出版物并参与在线社区，以随时了解最新动态。
结论
数据科学是一个不断发展的领域，具有一系列的角色和职责。该领域有多种职业道路可供选择，这对于喜欢使用大型数据集但对他们想用它们做什么有特定偏好的个人来说是一个有吸引力的选择。
此外，还有大量资源可用于入门。从在线课程和认证计划到大学课程，有抱负的数据科学家拥有触手可及的工具，可以成为这一重要领域的成功从业者。
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