数据科学产业科普：不同的职业所扮演的不同角色

概述：数据科学是近年来最热门的话题之一，其就业前景一片光明。但很多人对该领域的诸多职位和从事的工作仍然不是很了解。本篇文章可以很好的解答这个困惑。

数据科学家

掌握语言：R、SAS、Python、Matlab、SQL、Hive、Pig、Spark

技术及才能：

• 分布式计算
• 预测建模
• 数据的故事设计与可视化
• 数学理论、统计基础与机器学习

角色职责：大数据的清理、通报与组织。

角色定位：熟练的数据向导

职业流向：谷歌、微软、Adobe等公司

数据分析师

掌握语言：R、Python、HTML、Javascript、C/C++、SQL

技术及才能：

• 电子表格工具（如excel）
• 数据库系统（基于SQL和NoSQL）
• 社交与数据可视化
• 数学理论、统计基础与机器学习

角色职责：收集、处理与执行统计数据分析

角色定位：让数据说话的直观数据迷

职业流向：IBM、惠普、DHL等公司

数据工程师

掌握语言：SQL、Hive、Pig、R、 Matlab、SAS、SPSS、Python、Java、Ruby、C++、Perl

技术及才能：

• 数据库系统（基于SQL和NoSQL）
• 数据建模与ETL工具
• 数据应用程序接口
• 数据仓库的方案

角色职责：架构的开发、构建、测试与维护。（如数据库与大规模处理系统）

角色定位：全能的普通人

职业流向：Facebook、Spotify、亚马逊等公司

统计师

掌握语言：R、SAS、SPSS、Matlab、Stata、Python、Perl、Hive、Pig、Spark、SQL

技术及才能：

• 统计理论与方法
• 数据挖掘与机器学习
• 分布式计算（Hadoop）
• 数据库系统（基于SQL和NoSQL）
• 云端工具

角色职责：在统计理论与方法的指导下进行数据的收集、分析与定性定量解释

角色定位：逻辑清楚的充满热情的数据统计天才

职业流向：领英、百事、强生等公司

数据库管理员

掌握语言：SQL、Java、Ruby on Rails、XML、C#、Python

技术及才能：

• 数据备份与恢复
• 数据建模与设计
• 分布式计算（Hadoop）
• 数据库系统（基于SQL和NoSQL）
• 数据安全
• ERP与业务知识

角色职责：确保数据库对所有相关用户可用、运行正常并保持安全。

角色定位：灾难预防的大师

职业流向：Reddit、推特、Tableau等公司

业务分析师

掌握语言：SQL

技术及才能：

• 基础工具（如MS Office）
• 数据可视化工具（如Tableau）
• 良好的倾听与讲述能力
• 良好的业务理解力
• 数据建模

角色职责：作为在IT与业务的中间人改进业务流程

角色定位：适应力强的项目调节者

职业流向：Uber、戴尔、Oracle等公司

数据与分析经理

掌握语言：SQL、R、SAS、Python、Matlab、Java

技术及才能：

• 数据库系统（基于SQL和NoSQL）
• 领导与项目管理
• 人际关系
• 数据挖掘与预测建模

角色职责：管理数据分析师和数据科学家的团队

角色定位：数据向导的拉拉队队长

职业流向：Coursera、摩托罗拉、Slack等公司

数据架构师

掌握语言：SQL、XML、Hive、Pig、Spark

技术及才能：

• 数据仓库的方案
• 对于数据架构的深层认识
• ETL、电子表格及商业智能工具
• 数据建模
• 系统开发

角色职责：构建关于数据管理系统的集成、集中化、保护以及数据源维护的蓝图

角色定位：钟情于数据架构设计类型的弄潮儿

职业流向：VISA、可口可乐、Logitech等公司

以上八个职业在美国的平均薪水：

本文翻译自datacamp.com ，译者：回忆和感动（慧都控件网）