數(shù)據(jù)科學(xué)當(dāng)之無愧是"21世紀(jì)最性感的工作"。本文我們介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的五種新興職業(yè)，希望能幫助你選擇適合自己的數(shù)據(jù)科學(xué)工作。
如今是數(shù)據(jù)科學(xué)的鼎盛時期...
· 世界各地的大學(xué)中最熱門的新課程都在這個領(lǐng)域；
· 數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)專業(yè)的畢業(yè)生的平均起薪為每年9萬3千美元；
· 招聘廣告中年薪為六位數(shù)的數(shù)據(jù)科學(xué)工作司空見慣。
數(shù)據(jù)科學(xué)當(dāng)之無愧是”21世紀(jì)最性感的工作 “。
但是伴隨著許多爭議，很多人質(zhì)疑將數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域作為職業(yè)是否只是一時的風(fēng)潮。是否值得把自己的教育，職業(yè)和未來押注到這一領(lǐng)域？
這些猶豫都是合理的。所有數(shù)據(jù)科學(xué)家都應(yīng)該用事實說話，而不是僅憑直覺。
因此在下文中，我們將介紹數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的五種新興職業(yè)對于公司的重要性。此外，我們將說明每個職位的期望值和責(zé)任，從而幫助你獲得理想的工作。
在此之前，讓我們了解一下數(shù)據(jù)科學(xué)工作的前景。
為什么說數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)是有前景的？
數(shù)據(jù)科學(xué)職位將成倍增長
我們生活在數(shù)字時代，隨著技術(shù)的進步，獲取、存儲和處理數(shù)據(jù)的能力也將相應(yīng)提高。
公司需要數(shù)據(jù)方面的人才。因此，隨著對職業(yè)技能要求的提高，對數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求只會隨之增加。
(來源:
數(shù)據(jù)科學(xué)工作的競爭較小
即使數(shù)據(jù)科學(xué)的在線課程和傳統(tǒng)線下課程的數(shù)量激增，由于該領(lǐng)域的快速增長，市場需求在未來十年將不太可能飽和。
公司正在努力填滿該領(lǐng)域的人才缺口。數(shù)據(jù)科學(xué)職位比傳統(tǒng)的工作崗位的招募時間更長。
數(shù)據(jù)科學(xué)類人才的需求在以下行業(yè)十分明顯：
·
休閑與旅游：
Airbnb建立了專注數(shù)據(jù)科學(xué)的內(nèi)部大學(xué)。
· 財務(wù)：會計師將利用人造智能來減輕審計負(fù)擔(dān)。
· 醫(yī)學(xué)：
IBM計劃利用Watson AI創(chuàng)建一個跨學(xué)科的數(shù)據(jù)科學(xué)網(wǎng)絡(luò)。
除此之外，許多其他領(lǐng)域的公司都大量需要數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)人才。
數(shù)據(jù)科學(xué)是未來職業(yè)安全的最佳選擇
機器人有朝一日將取代人類的工作，這已經(jīng)不再是科幻小說里的場景了，任何人在開始職業(yè)生涯時都需要考慮到這一因素。
在接受CNBC采訪時，德意志銀行的CEO，John Cryan表示，在通過技術(shù)簡化工作流程時，金融領(lǐng)域的非技術(shù)性工作將不可避免地受到影響。
英國衛(wèi)報最近報道，英國私營部門的四百萬個工作崗位在未來十年內(nèi)可能被機器人所取代。
盡管少數(shù)工作不會受到自動化的影響，但數(shù)據(jù)科學(xué)的吸引力在于，數(shù)據(jù)科學(xué)能夠直接分析，管理和改變數(shù)字后端的工作流程和公司信息。
開始你的數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)生涯
以上提到的三個原因應(yīng)該會激起你對于該領(lǐng)域的興趣...
但是數(shù)據(jù)科學(xué)家究竟是做什么的？
什么是數(shù)據(jù)分析師，什么是數(shù)據(jù)科學(xué)家？
對于那些不喜歡數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)方面的人群，有什么選擇呢？
以下五個數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)職業(yè)，表明該領(lǐng)域不僅對企業(yè)的重要性日益增加，更重要的是，數(shù)據(jù)科學(xué)是21世紀(jì)最激動人心的工作領(lǐng)域。
選擇適合你的數(shù)據(jù)科學(xué)工作：
有很多職業(yè)道路可供選擇。為了幫助你找到適合自己的職位，下面是招聘中最常見的五個職位頭銜，以及職位的工作描述。
業(yè)務(wù)分析師 Business Analyst：
這類職位需求較大，因為商業(yè)智能的概念在數(shù)據(jù)熱潮之前已經(jīng)存在很長時間了。
因此，他們可能比那些需要更多分析或編程知識的職位更具競爭力。
業(yè)務(wù)分析師一般不會自己分析數(shù)據(jù)。相反，他們會為了公司未來業(yè)務(wù)，將處理好的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為出眾的視覺效果。
不管你的職責(zé)是什么，如果你有興趣成為業(yè)務(wù)分析師，強大的演講技巧是至關(guān)重要的。
數(shù)據(jù)分析師 Data Analyst (數(shù)據(jù)預(yù)處理)：
數(shù)據(jù)預(yù)處理的專家是數(shù)據(jù)科學(xué)項目的支柱。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備不是一件容易的事情，在這個階段出現(xiàn)失誤可能導(dǎo)致項目的失敗。
數(shù)據(jù)分析師需要手動地對大量數(shù)據(jù)進行清洗和處理。這是一個麻煩和困難的過程，需要技術(shù)知識，以及對細(xì)節(jié)的重視。盡管有大量責(zé)任，但數(shù)據(jù)分析師通常被稱為入門級職位。
對于已經(jīng)上過數(shù)據(jù)科學(xué)課程，想實踐新技能的人群來說，數(shù)據(jù)分析師是理想的“培訓(xùn)”，從而在處理其他責(zé)任前能夠提高他們對該領(lǐng)域的信心。
數(shù)據(jù)分析師 Data Analyst (建模) /數(shù)據(jù)模型師 Data Modeller：
盡管名稱相似，但是建模方向的數(shù)據(jù)分析師比數(shù)據(jù)預(yù)處理的數(shù)據(jù)分析師職責(zé)更多。
數(shù)據(jù)模型師的任務(wù)是處理開發(fā)系統(tǒng)，從而管理和處理公司的數(shù)據(jù)庫。編程知識是至關(guān)重要的。
雖然數(shù)據(jù)預(yù)處理可能不包含在工作描述中，但如果你的數(shù)據(jù)預(yù)處理技能不足時，要注意。因為小型公司可能會合并數(shù)據(jù)分析師的職位，這意味著作為數(shù)據(jù)模型師你可能肩負(fù)數(shù)據(jù)預(yù)處理的職責(zé)。
數(shù)據(jù)科學(xué)家 Data Scientist /高級分析師Advanced Analyst /機器學(xué)習(xí)從業(yè)者 Machine Learning (ML) Practitioner /高級數(shù)據(jù)科學(xué)家 Senior Data Scientist：
這些職位是數(shù)據(jù)科學(xué)的重心。想擔(dān)任這些職位的必須是全能型人才，必須熟練掌握數(shù)據(jù)科學(xué)項目中各個階段的技能。
話雖如此，這些職位只適合積極主動的人。如果你想按部就班，朝九晚五，那么這些職位不適合你。
如果你喜歡挑戰(zhàn)，有創(chuàng)造力，渴望在工作中進行編程和分析任務(wù)，那就立即申請吧！
數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)理 Data Science Manager /分析經(jīng)理 Analytics Manager：
這些職位適合那些想遠(yuǎn)離技術(shù)職位的人群。他們只關(guān)注數(shù)據(jù)科學(xué)的表面，重點是客戶和團隊的總體管理。
管理職位適合那些喜歡與團隊以及客戶溝通的人群。由于沒有不直接接觸數(shù)據(jù)科學(xué)的技術(shù)方面，對于那些想成為“嚴(yán)肅”數(shù)據(jù)科學(xué)家的人來說，這并不是理想選擇。
這是因為管理人員需要處理大量員工和預(yù)算問題，從而沒有時間參與編程和分析。
然而由于其管理職責(zé)，這些職位對于從其他領(lǐng)域轉(zhuǎn)行到數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的人群是不錯的選擇。
結(jié)語
盡管我們列出了數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)不同職位的要求，但是每個職位的實際工作職責(zé)具體因公司而異。
**Here are LinkedIn’s Top 15 Jobs for 2017 Graduates **
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Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century?
https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century
The Quant Crunch: Demand for data science skills is disrupting the job market
https://www.ibm.com/analytics/us/en/technology/data-science/quant-crunch.html
IBM Predicts Demand For Data Scientists Will Soar 28% By 2020
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http://www.zdnet.com/article/ibms-watson-data-platform-aims-to-become-data-science-operating-system/
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