資料科學 - 職業

有多個與資料科學家領域相關或重疊的職位空缺。

與資料科學相關的職位列表：

以下是與資料科學家相關的職位列表：

資料分析師分析資料集以識別與客戶相關問題的解決方案。資料分析師還將此資訊傳達給管理層和其他利益相關者。這些人從事各種領域的工作，包括商業、銀行、刑事司法、科學、醫療和政府。

資料分析師是指擁有專業知識和能力將原始資料轉化為資訊和洞察力，從而可以用於商業決策的人。

資料科學家是一位專業人士，他使用分析、統計和程式設計能力來獲取海量資料。他們的職責是利用資料建立針對組織特定需求的個性化解決方案。

公司越來越依賴資料在其日常運營中。資料科學家檢查原始資料並從中提取有意義的含義。然後，他們利用這些資料來識別趨勢並提供企業發展和競爭所需的解決方案。

資料庫管理員負責管理和維護業務資料庫。資料庫管理員負責執行資料管理策略，並確保公司資料庫正常執行並在記憶體丟失的情況下進行備份。

資料庫管理員（有時稱為資料庫經理）管理業務資料庫，以確保資訊安全維護，並且只有授權人員才能訪問。資料庫管理員還必須確保這些人能夠在他們需要的時間以及所需的格式訪問他們需要的資訊。

大資料工程師為公司建立、測試和維護使用大資料的解決方案。他們的工作是從許多不同的來源收集大量資料，並確保以後使用資料的人能夠快速輕鬆地訪問它。大資料工程師基本上確保公司的資料庫管道具有可擴充套件性、安全性並且能夠為多個使用者提供服務。

當今產生和使用的資料量似乎是無限的。問題是如何儲存、分析和顯示這些資訊。大資料工程師致力於解決這些問題的各種方法和技術。

資料探勘是對資訊進行分類以查詢企業可以用來改進其系統和運營的答案的過程。如果資料沒有被操縱並以正確的方式顯示，它就不會非常有用。

資料探勘工程師設定和執行用於儲存和分析資料的系統。總體任務包括設定資料倉庫、組織資料以便於查詢以及安裝資料流的管道。資料探勘工程師需要知道資料來自哪裡、將如何使用以及誰將使用它。“提取、轉換和載入”（ETL）是資料探勘工程師的關鍵首字母縮寫詞。

機器學習 (ML) 開發人員知道如何使用資料訓練模型。然後，這些模型用於自動化諸如將影像分組、語音識別和市場預測等任務。

機器學習可以賦予不同的角色。資料科學家和人工智慧 (AI) 工程師的工作之間通常存在一些重疊，有時這兩個工作甚至會混淆。機器學習是人工智慧的一個子領域，它專注於檢視資料以查詢輸入內容和所需輸出內容之間的關聯。

機器學習開發人員確保每個問題都有一個完全合適的解決方案。只有透過仔細處理資料併為情況選擇最佳演算法，才能獲得最佳結果。

資料架構師透過尋找最佳的設定和結構方式來構建和管理公司的資料庫。他們與資料庫管理員和分析師合作，以確保公司資料易於訪問。任務包括建立資料庫解決方案、確定需要執行的操作以及建立設計報告。

資料架構師是一位專家，他制定組織的資料策略，其中包括資料質量標準、資料在組織中的移動方式以及資料如何保持安全。這位資料管理專業人員的視角將業務需求轉化為技術需求。

作為業務和技術之間的關鍵紐帶，資料架構師的需求越來越大。

Hadoop 開發人員負責建立和編寫 Hadoop 應用程式。Hadoop 是一個開源框架，用於管理和儲存處理大量資料並在集群系統上執行的應用程式。基本上，Hadoop 開發人員建立有助於公司管理和跟蹤其大資料的應用程式。

Hadoop 開發人員是負責為 Hadoop 應用程式編寫程式碼的人。這項工作就像成為一名軟體開發人員一樣。這兩個工作非常相似，但第一個工作在大資料領域。讓我們來看一下 Hadoop 開發人員需要做的一些事情，以便更好地瞭解這項工作。

資料倉庫架構師負責提出資料倉庫解決方案，並使用標準資料倉庫技術來制定最能幫助企業或組織的計劃。在設計特定架構時，資料倉庫架構師通常會考慮僱主的目標或客戶的需求。然後，員工可以維護此架構並將其用於實現目標。

因此，就像普通建築師設計建築物或海軍建築師設計船舶一樣，資料倉庫架構師設計並幫助啟動資料倉庫，並根據客戶的需求對其進行定製。

2022 年資料科學職位趨勢

到 2022 年，對資料科學家的需求將大幅增加。IBM 表示，2020 年將創造 364,000 至 2,720,000 個新職位。這一需求將持續增長，很快將出現 700,000 個空缺。

Glassdoor 表示，其網站上的熱門職位是資料科學家。將來，這個職位不會有任何改變。還注意到，資料科學的職位空缺開放了 45 天。這比平均就業市場長五天。

IBM 將與學校和企業合作，為有抱負的資料科學家創造一個工讀環境。這將有助於彌合技能差距。

對資料科學家的需求正在以 2 的冪次方速度增長。這是因為已經創造了新的工作和行業。不斷增長的資料量和不同型別的資料加劇了這種情況。

將來，資料科學家的角色只會越來越多。資料科學家的工作包括資料工程師、資料科學經理和大資料架構師。此外，金融和保險部門正成為資料科學家的最大僱主。

隨著培訓資料科學家的機構數量的增加，越來越多的人可能會掌握資料的使用方法。

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