数据科学是一个不断扩展和变化的话题，有时似乎每天都会发现数据科学的新用途。 包括银行业和医疗保健在内的各个行业对数据科学家的需求量很大，这使其成为一个值得工作（而且利润丰厚）的领域。虽然数据科学领域显然正在扩大，但开始它并不那么简单。 成为一名数据科学家比成为一名医生或律师更困难，这两个职业的入门级工资为六位数。 这就是我们编写本指南的原因。 我们将在下面介绍一些最典型的远程入门级数据科学工作。 我们还将介绍在亚马逊数据科学工作中取得成功所需的课程基础知识。
什么是数据科学家？
数据科学家利用技术来总结他们收集的大量数据。 该领域需要精通统计学、数字推理和计算机编程。 此外，您必须是一名熟练的沟通者，能够传达您的研究结果并解释它们如何解决您试图回答的更普遍的问题。
找到远程入门级数据科学工作很难吗？
如果您具备必要的技能，那么获得入门级数据科学工作并不难。 随着数据科学的发展，对于那些几乎没有经验的人来说，进入该领域有很多选择。 数据科学训练营无疑是有益的。
数据科学职位入门级
对于那些希望在数据科学领域开始职业生涯的人来说，有很多工作机会。 以下列出了数据科学领域的七个入门级职位，可帮助您入门。
#1. 数据科学家实习生
数据科学家实习生是新员工，他与经验丰富的数据科学家一起工作，以了解该领域的诀窍。
什么，你会做
数据科学领域的实习生通常从事统计分析或数据准备工作。 它们可能支持创建全新的算法、机器学习模型，甚至是演示数据如何使用的可视化。 数据科学家实习生偶尔有机会参与他们实习的组织特有的分析项目。
薪水
数据科学家实习生的年薪中位数预计为 93,452 美元。
基本要求和技能
实习数据科学家应该具有使用各种程序（包括 Excel）的经验。 此外，他们必须熟悉 Python、R 或 SAS 等编程语言。
#2. 初级数据科学家
初级数据科学家正在学习如何收集、检查和呈现数据，以便其他人可以使用它。 他们是数据科学学科的新手。
什么，你会做
分析、报告和传达分析结果是初级数据科学家以与高级数据科学家相同的方式执行的任务。 初级数据科学家不太可能负责项目，这就是区别。 此外，他们不太可能拥有复杂的机器学习模型或庞大数据集的经验。
薪水
根据 Glassdoor 的数据，初级数据科学家的平均年薪为 100,265 美元。
基本要求和技能
您需要具备统计学和计算机科学的基础知识才能成为一名成功的初级数据科学家。 此外，您还需要了解如何使用 SQL 数据库和编写 Python 代码。 您还可能需要业务分析方面的专业知识，具体取决于您所在的组织。
＃3。 初级数据工程师
一位寻求实践经验的初级数据工程师最近完成了一个数据科学项目。 他们可以是实习生、兼职或全职员工。
什么，你会做
该职位需要对数据技术有全面的了解，包括数据收集、存储和分析。 与高级工程师相反，初级数据工程师通常从事较小的开源项目，并且被赋予的权力较少。
薪水
初级数据工程师的平均年薪可能为 88,788 美元。
基本要求和技能
初级数据工程师必须了解数据是如何保存、处理和显示的。 您应该精通 Python 和 SQL 的基础知识，并在机器学习、统计学和数学方面拥有坚实的基础。
#4。 初级数据分析师
初级数据分析师很好地理解数据分析的基础，他们仍在学习如何在专业环境中使用这些技能。
什么，你会做
为了学习如何解释和应用各种工具，初级数据分析师经常与高级分析师和分析经理合作。 他们管理和分析大量数据。 此外，他们还帮助其他员工确定项目的优先顺序并清理数据，以便快速完成项目。
薪水
初级数据分析师的典型年收入为 57,456 美元。
基本要求和技能
如果你想成为一名初级数据分析师，你必须一丝不苟，具有出色的沟通能力，喜欢在团队环境中工作，并成功管理团队项目。 此外，您应该熟悉基本的统计和概率概念以及多种数据科学编程语言，例如 R、Python、SAS/SPSS 或 SQL。
＃5。 初级数据建模师
公司的数据库结构由初级数据建模人员（即入门级数据建模人员）创建和维护。
什么，你会做
初级数据建模师还可能负责其他职责，除了创建表、列和表之间的关系之外，还包括构建触发器和索引。
薪水
初级数据建模师的年薪最高可达 102,851 美元。
基本要求和技能
您应该对关系数据库、SQL 和查询创作有基本的了解，才能成为初级数据建模师。 此外，您应该能够在各种平台上进行操作，包括 SQL 和 Microsoft Excel。
＃6。 初级数据库管理员
初级数据库管理员的管理职责范围有限，但协助管理数据库驱动的网站或应用程序。
什么，你会做
初级数据库管理员每天协助运行数据库。 他们构建新的数据库和表，关注性能，并在数据库遇到问题时进行故障排除。
薪水
初级数据库管理员的年薪高达 71,834 美元。
基本要求和技能
初级数据库管理员必须能够使用多种编程语言（例如 Python 或 SQL）创建查询。 此外，他们必须能够使用 SQL Management Studio 或 Toad 等程序来管理数据库。
#7. 初级机器学习分析师
初级机器学习分析师拥有扎实的数学和计算机科学背景，但他们仍在磨练数据分析技能。
什么，你会做
在继续学习神经网络和深度学习等更复杂的主题之前，初级机器学习分析师将首先熟悉多种类型的机器学习，包括监督和无监督机器学习。 他们还将研究线性回归和 k 均值聚类等方法。 初级机器学习分析师还需要理解数据分析的价值以及它如何影响业务选择。
薪水
经验不足一年的初级机器学习分析师预计年薪为 103,522 美元。
基本要求和技能
您必须对统计学和概率有深入的了解才能被聘为初级机器学习分析师。 您需要能够解释数据并解释为什么您的分析很重要。 牢牢掌握线性回归的局限性也很重要。
数据科学远程工作
数据科学领域的远程工作有很多选择，非常适合它。 以下是远程数据科学工作的一些示例：
- 远程数据科学家：许多企业使用远程数据科学家来执行各种计划，包括数据分析、机器学习和数据可视化。
- 远程数据分析师：远程数据分析师负责收集、分析和解读数据，为业务利益相关者提供见解。 他们还可以负责创建仪表板和报告以共享数据见解。
- 远程机器学习工程师：远程机器学习工程师负责开发和实践用于数据分析和解释的机器学习算法。 此外，他们可能负责创建预测模型或计划试验来验证假设。
- 远程商业智能分析师：远程商业智能分析师负责获取和评估企业数据，为决策者提供见解和建议。 他们还可以负责创建数据洞察报告和可视化。
- 远程大数据工程师：远程大数据工程师负责使用 Hadoop 和 Spark 等分布式计算框架维护和分析大量数据。
- 远程数据可视化专家：远程数据可视化专家负责开发仪表板和视觉效果，使非技术利益相关者能够理解数据见解。
- 远程数据产品经理：远程数据产品经理负责指导数据驱动的商品和服务的创建和引入。
总的来说，数据科学领域的远程工作有很多机会，而且非常适合。 如果您正在寻找远程数据科学工作，请务必寻找明确提及远程办公或远程工作的招聘广告。 您还应该仔细分析该职位的资格和要求，以确保您满足这些要求。
数据科学工作 亚马逊
亚马逊是世界上最大、发展最快的公司之一，它为数据科学工作提供了广泛的机会。 亚马逊数据科学工作的例子包括：
#1。 数据科学家
亚马逊聘请数据科学家从事一系列项目，包括预测、产品推荐系统和客户行为分析。 亚马逊的大多数数据科学家都精通编程、机器学习和统计学。
#2. 商业智能工程师
亚马逊聘请商业智能工程师来创建和维护数据管道、提供分析工具并为业务团队提供见解。 SQL、数据建模和数据可视化知识通常是这些职位的先决条件。
＃3。 应用科学家
在亚马逊，应用科学家致力于一系列举措，例如机器学习、计算机视觉和自然语言处理。 这些职位通常需要计算机科学、统计学或相关学科的高级学位。
#4。 数据工程师
Amazon 聘请数据工程师来创建和维护数据基础设施、创建 ETL 管道以及改进数据存储和检索。 这些职位通常需要了解 Spark 和 Hadoop 等分布式计算框架。
#5. 数据分析师
亚马逊聘请数据分析师协助业务团队，创建仪表板和报告，并进行临时分析。 这些职位通常需要强大的 SQL、Excel 和数据可视化工具技能。
#6。 商业智能分析师
亚马逊聘请商业智能分析师来创建和维护数据管道、提供分析工具并为业务团队提供见解。 SQL、数据建模和数据可视化知识通常是这些职位的先决条件。
#7。 机器学习工程师
亚马逊聘请机器学习工程师为一系列计划创建和实施机器学习模型，包括推荐系统、计算机视觉和自然语言处理。 通常，这些职位的候选人必须具备 Python 和 TensorFlow 或 PyTorch 等机器学习框架的知识。
总体而言，亚马逊为具有不同培训程度和经验的人员提供各种数据科学工作。 如果您有兴趣在亚马逊从事数据科学工作，请彻底评估职位描述和要求，找到最适合您的资格和专业知识的职位。
数据科学课程
如果您对学习数据科学感兴趣，有大量在线工具和课程可以帮助您入门。以下是一些受欢迎的选择：
- Coursera：Coursera 提供来自知名学术机构和商业领袖的广泛数据科学课程。 热门课程包括密歇根大学的“Applied Data Science with Python”和约翰霍普金斯大学的“Data Science Specialization”。
- EDX：edX 上提供来自多家著名大学和组织的数据科学课程。 密歇根大学的《Python 数据科学导论》和微软的《数据科学基础》是两门很受欢迎的课程。
- DataCamp：DataCamp 是一个在线学习环境，重点关注数据科学和分析。 它提供的课程包括Python、R、SQL 和其他与数据相关的技术。
- Udemy：Udemy 上提供从入门到高级的各种级别的数据科学课程。 用于数据科学和机器学习的 Python 训练营和使用 Python 进行数据分析的完整数据科学培训是两门很受欢迎的课程。
- Codecademy：Codecademy 提供数据科学课程，例如“使用 Pandas 进行数据分析”和“使用 Python 进行数据可视化”。
除了这些在线课程之外，您还可以使用各种书籍、博客和教程来学习数据科学。 Wes McKinney 的《Python for Data Analysis》和 Joel Grus 的《Data Science from Scratch》是两本很受欢迎的书。
选择数据科学课程时，重要的是要考虑您的技能水平、学习风格和目标。 虽然其他课程可能更关注业务分析和决策，但有些课程可能更关注编程和技术技能。 请务必仔细阅读评论和课程描述，以找到适合您的数据科学课程。
寻找远程入门级数据科学工作的最佳地点
这些是获得理想数据科学工作的一些绝佳策略：
- 工作委员会： 最明显的起点是 Monster.com 和 Indeed.com 等在线招聘网站。
- 网络相关：与可以为您提供建议甚至帮助您找到工作的人建立联系是在您的领域寻找新机会的好方法。
- LinkedIn：LinkedIn 是一个非常棒的社交和求职资源。
- 在线社区：Reddit 或 Indie Hackers 等网站让您足不出户即可与与您对数据科学有共同兴趣的其他人联系。
- 会议动态：如果您不知道还能在哪里搜索，会议是寻找入门级数据科学工作的绝佳方式。
数据科学是什么样的职业？
换句话说，技术中的数据科学指的是基础设施、测试、用于决策的机器学习和数据产品。
数据科学家做什么工作？
被称为数据科学家的分析专家负责收集、分析和解释数据以支持公司内部的决策。
数据科学有多难？
扎实的编程、机器学习、统计学和数学背景是在数据科学这一难题上取得成功的必要条件。 然而，任务的难度会根据您的背景、经验水平以及您正在从事的特定项目而有所不同。
数据科学是一个死寂的领域吗？
不，这不是一片垂死的田野； 相反，它正在不断发展。 只要数据科学家能够弥合技术和业务技能之间的差距并使用数据解决问题，这个职位就会持续下去。
数据科学家需要什么学位？
学士学位
您通常需要至少拥有数据科学或与计算机相关领域的学士学位才能成为入门级数据科学家。 然而，对于某些数据科学就业来说，硕士或博士学位是必需的。
数据科学需要编码吗？
是的，它需要编码。 数据科学使用 Python 和 R 等编程语言来构建机器学习模型并处理海量数据集。
数据科学是一项 It 工作吗？
是的。 数据科学是一项使用 IT 的工作。 数据科学家专门帮助他们的组织使用数据，而 IT 领域的大多数工作帮助他们的公司使用特定的技术。
结论
成为数据科学家所需的技能可以通过各种在线课程、书籍和其他资源来学习。 为了找到最适合您的技能和专业知识的职位，在申请数据科学职位之前仔细研究职位描述和要求至关重要。
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参考资料
