数据科学领域的职位划分以及职责技能
【摘要】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
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。
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