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数据科学领域的职位划分以及职责技能
编辑: 发布时间: 2015-11-20    文章来源:36大数据
大数据营销

数据科学家

  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


  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


数据科学家

  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


数据科学家

  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


数据科学家

  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


数据科学家

  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


数据科学家

  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


数据科学家

  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


数据科学家

  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


数据科学家

  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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