数据科学家的工作需要收集信息、分析商业情报和使用统计数据。 许多企业和行业聘请数据科学家，因为他们拥有可以推动决策过程的关键数据分析技能。 如果您正在考虑成为一名数据科学家，您应该更多地了解您的收入潜力。
在本文中，我们将讨论数据科学家的薪水和工作前景，以及帮助您在该领域脱颖而出的技巧。
谁是数据科学家？
数据科学家是一位分析专家，负责收集、分析和解释数据以帮助推动组织决策。 数据科学家的角色包括各种传统和技术职业的各个方面。 例如数学家、科学家、统计学家和计算机程序员。 它需要应用现代分析技术，例如机器学习和预测建模以及科学原理。
作为数据科学计划的一部分，他们经常使用大量数据来开发和测试假设、做出推论并分析客户和市场趋势、金融风险、网络安全威胁、股票交易、设备维护需求和医疗状况等。
数据科学家到底做什么？
数据科学家决定他们的团队应该提出哪些问题以及如何使用数据回答这些问题。 他们经常创建预测模型来帮助理论化和预测。
他们每天可能会执行以下任务：
- 识别数据集中的模式和趋势以获得见解。
- 创建算法和数据模型来预测结果。 应用机器学习方法来提高数据或产品的质量。
- 向其他团队和高级员工传达建议
- 在数据分析中部署 Python、R、SAS 或 SQL 等数据工具 了解数据科学的最新进展
数据科学家的角色和责任
在组织中，数据科学家在数据科学应用中处于领先地位。 他们经常负责查找信息，以实现更有效的营销活动、更好的客户服务、更强大的供应链管理以及整体更好的业务决策和战略。 为此，他们根据某些应用程序的要求分析定量和定性数据集。
他们还可能被要求调查数据，但没有面临需要解决的特定业务挑战。 在这种情况下，他们必须熟悉数据和业务，以便提出问题、进行分析，并向业务主管提供有关业务运营、商品或服务的潜在改进的见解。
他们的主要任务包括以下活动：
- 获取并准备相关数据以用于分析应用程序
- 使用各种类型的分析工具来检测数据集中的模式、趋势和关系
- 开发统计和预测模型以针对数据集运行
- 并生成数据可视化、仪表板和报告来传达他们的发现。
- 许多企业依靠它们来帮助开发和推广数据收集、准备和分析的最佳实践。
此外，他们还创建供内部或外部使用的人工智能技术，例如对话式人工智能系统、人工智能驱动的机器人和其他自主机器，例如自动驾驶汽车的重要组件。
资格和必要技能
数据科学家必须能够按时完成各种困难的规划、建模和分析工作。 鉴于此，众多数据科学工具和库的专业知识； Spark、Kafka、Hadoop、Hive等大数据平台； 需要 Python、R、Julia、Scala 和 SQL 等编程语言。
数据挖掘、预测建模、机器学习和深度学习是该工作所需的技术技能，前期数据处理和数据准备也是如此。 经常需要混合使用结构化、半结构化和非结构化数据，尤其是在包含各种数据类型的大数据环境中。 还需要具备统计研究和分析技术的经验，包括分类、聚类、回归和细分。 在某些情况下，还需要自然语言处理（NLP）知识。
以下是职位发布中指定的所需能力的一些示例：
教育、培训和认证
大多数数据科学就业都需要技术学科的学士学位。 然而，他们中的大多数人拥有统计学、数据科学、计算机科学或数学硕士学位。 在谷歌子公司 Kaggle 2021 年关于机器学习和数据科学的年度民意调查中，47.7 多名数据科学家受访者中，3,600% 的人声称自己拥有硕士学位，另有 15% 的人拥有博士学位。
相比之下，根据研究，30.1%的人拥有学士学位。 然而，在线机器学习和数据科学社区 Kaggle 指出，拥有大学学位的受访者比例近年来才有所上升。
未来和经验丰富的数据科学家还可以从 Coursera、Udemy 和 Kaggle 等教育平台提供的训练营和在线课程中受益。 此外，还可以通过大学、技术供应商和行业组织提供认证选项。
数据科学的主要子领域
以下学科是数据科学家工作的重要组成部分：
#1. 数据准备
数据科学应用的初始阶段是收集和准备用于分析的数据。 获取、纯化、组织、操作和验证用于分析的数据集的过程称为数据准备。 在数据准备过程中，数据科学家和数据工程师经常合作。
＃2。 数据分析
数据科学工作的主要目标是分析数据以发现模式、相关性、异常和其他重要信息。 总体而言，他们的分析工作旨在提高公司绩效并帮助公司获得相对于竞争对手的竞争优势。
＃3。 挖掘数据
在海量数据集中寻找模式和链接是数据分析计划的一部分。 数据挖掘通常是通过将高级算法应用于所研究的数据来完成的。 然后，数据科学家使用算法的输出来开发分析模型。
＃4。 机器学习
机器学习日益推动数据挖掘和分析，其中创建算法来了解数据集，然后识别其中所需的信息。 他们负责根据需要训练和监督机器学习算法。 深度学习是一种更高级的机器学习形式，采用人工神经网络。
＃5。 预测未来的建模
数据科学家必须经常能够开发各种业务场景的预测模型，以便检查预期的后果和行为。 可以创建模型来预测不同客户对营销优惠的反应或识别潜在的疾病迹象。
统计调查。 数据科学工作还需要使用统计分析工具分析数据集。 统计分析是数据科学家研究数据并发现隐藏趋势和模式以进行分析和解释的工作的关键组成部分。
数据可视化。 数据科学应用结果通常会放入图表或其他类型的数据可视化中，以便企业高管和员工可以轻松理解它们。 此外，他们经常结合各种可视化来创建报告、交互式仪表板或广泛的数据故事。
如何成为数据科学家
一般来说，成为一名数据科学家需要接受一些正规教育。 这里有一些需要思考的事情。
#1. 获得数据科学学位
雇主更喜欢看到大学证书来保证你拥有处理数据科学工作的知识，尽管这并不总是必要的。 为了在行业中取得领先地位，请考虑攻读数据科学、统计学或计算机科学相关的学士学位。
#2. 提升相关能力
如果您相信自己可以提高硬数据技能，请考虑参加在线课程或参加相关的训练营。 以下是您希望拥有的一些技能：
电脑语言
他们可以预期花费时间使用计算机语言对大量数据进行分类、分析和管理。
机器学习和深度学习
在数据科学工作中使用机器学习和深度学习意味着不断提高您收集的数据的质量，并且也许能够预测未来数据集的结果。 机器学习课程可以教您基础知识。
大数据
一些雇主可能希望看到您有处理大量数据的经验。 Hadoop和Apache Spark是两个用于处理大数据的软件框架。
沟通
如果无法有效地传达他们的结果，即使是最聪明的数据科学家也无法做出改变。 数据科学家经常寻求以口头和书面形式交流想法和结果的能力。
＃3。 寻找入门级数据分析职位
尽管成为数据科学家的途径有很多，但从类似的入门级职业开始可能是一个很好的起点。 寻找涉及大量数据的工作，例如数据分析师、商业智能分析师、统计学家或数据工程师。 随着你的知识和才能的增长，你可以努力成为一名科学家。
＃4。 为数据科学家面试做好准备
经过几年的数据分析工作后，您可能已经准备好进入数据科学领域了。 获得面试机会后，准备对预期面试问题的答复。 由于数据科学家的工作技术性很强，因此您可能会被问到技术和行为问题。 大声说出你的回答，为这两者做好准备。 准备好你以前的专业或学术经历的例子可能会帮助你在面试官面前显得自信和有能力。
数据分析师和数据科学家有什么区别？
数据分析师和数据科学家都在寻找数据的趋势或模式，以发现企业做出更好的运营决策的新方法。 然而，数据科学家承担着更多的责任，并且通常被视为比数据分析师更高级。
尽管数据分析师可以帮助已经有了目标的团队，但数据科学家经常被期望提出自己的有关数据的问题。 数据科学家还可能投入更多时间来构建模型、应用机器学习或结合复杂的编程来定位和分析数据。
数据科学家薪资
美国数据科学家的平均收入为每年 108,659 美元。
根据美国劳工统计局 (BLS) 的数据，数据科学家的职业预计在未来 36 年将增长 XNUMX%（远远快于全国平均水平）。
大数据的出现及其对企业和其他组织日益增长的重要性与不断增长的需求有关。
公民数据科学家与普通数据科学家数据科学家
除了经验丰富的数据科学家之外，许多公司现在还依赖公民数据科学家来承担一些分析工作。 他们可以包括 BI 专家、业务分析师、精通数据的业务用户以及参与数据科学工作的其他人员。 以下是两组之间的区别：
#1。 教育
虽然数据科学家通常拥有相关学位，但公民数据科学家可能拥有多样化的教育背景，并且很少或没有专业的数据科学培训。 然而，他们经常获得分析工具和系统的知识，使他们能够开发模型并执行相当困难的分析任务。
#2. 编码
为了进行日常研究，公民数据科学家通常依赖提供预构建分析建模工具、拖放功能和用户友好算法的软件。 虽然经验丰富的数据科学家仍然可以识别重要的模式或数据点，但他们可以构建复杂的自定义算法并以更高级的方式进行数据分析。
#3。 薪水
如前所述，数据科学家是一个高薪职位。 另一方面，公民数据科学家可能是业余爱好或志愿者，除了正常工资外，他们没有得到任何补偿，但有些人可能会因其从事的数据科学工作而获得额外报酬。
数据科学家在加州赚多少钱
在加州地区，数据科学家的估计总薪资为 169,306 美元，平均薪资为 128,620 美元。 这些数字表示中位数，即通过我们专有的总工资估算方法并根据用户提交的工资计算出的工资范围的中间值。 预计额外工资为每年 40,686 美元。 额外的报酬可能包括金钱奖励、佣金、小费和利润分享。 “最有可能的范围”代表该职位所有可用薪资数据的第 25 个百分位和第 75 个百分位之间的数字。
数据科学家能赚很多钱吗？
根据 Glassdoor 的数据，美国数据科学专业人士的年薪通常约为 117,000 美元。 然而，这可能会根据许多标准而有所不同，包括经验年限、教育程度、行业、地区和专业领域。
数据科学家一年能赚300万吗？
75 级数据科学经理的第 3 个百分位的基本收入为 310,000 美元，年增长率为 13%。 作为个人贡献者的 AI 专业人员的典型基本工资范围为 105,000 级贡献者的 1 美元到 175,000 级贡献者的 3 美元。
数据科学家的薪水是多少？
根据 Indeed Salaries 的数据，数据科学家的全国平均收入为每年 124,493 美元。 这取决于多种标准，包括地区、行业和专业知识的数量。 点击 Indeed 提供的最新薪资信息链接。
数据科学家能赚 200 万美元吗？
据报道，LinkedIn 数据科学家的最高收入总额为每年 388,546 美元。 这包括基本工资和任何预期的股票薪酬和奖金。 根据 LinkedIn 的数据，数据科学家职位的年总收入中位数为 229,000 美元。
作为数据科学家，你能成为百万富翁吗？
数据科学与其他职业道路一样，有潜力让你致富。 然而，成功的数据驱动工作需要承诺和大量的努力； 这不会很快发生。
Python 数据科学家能赚多少钱？
截至 127,128 年 31 月 2023 日，美国 Python 数据科学家的平均年薪为 61.12 美元。如果您需要快速薪资计算器，则计算出每小时约 2,444 美元。 这相当于每周 10,594 美元或每月 XNUMX 美元。
数据科学有多难？
进入数据科学学位可能会很困难，因为它需要数学、统计学和计算机编程方面的坚实基础。 另一方面，任何人只要付出适当的努力和奉献，就可以获得在该领域取得优异成绩所需的技能和信息。
结论
尽管数据分析师可以帮助已经有了目标的团队，但数据科学家经常被期望提出自己的有关数据的问题。 数据科学家还可能投入更多时间来构建模型、应用机器学习或结合复杂的编程来定位和分析数据。
参考资料
