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）

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