作为一名数据科学家，您可以在从事教育和分析方面的令人满意的工作的同时引领技术发展。 随着企业越来越依赖大数据来为他们的决策提供信息，对熟练数据科学家的需求也在增加。 详细了解数据科学家的职位描述、薪水、资格以及数据科学家和数据分析师之间的区别（数据科学家与数据分析师）。
谁是数据科学家？
数据科学家是分析专家，他获取、分析和解释数据以用于决策制定。 数据科学家的职责包括范围广泛的标准和技术工作，例如数学家、科学家和软件程序员的工作。 它需要实施科学概念，同时使用机器学习和预测等尖端分析方法。
企业通常会聘请数据科学家来筛选堆积如山的数据以寻找见解。 这些见解可用于改善客户体验、产生新的收入来源、防止欺诈以及实现各种其他目标。 医疗中心、大学、政府机构，甚至专业运动队都受益于他们富有洞察力的分析工作。
数据科学家职位描述
数据科学家的工作描述通常需要从广泛的来源收集和分析数据，以深入了解公司的运营情况。 这位科学家使用分析和统计过程以及人工智能技术来自动化特定的公司运营，并针对关键挑战生成独特的解决方案。 同时，您应该在分析数据后以一种引人入胜且易于理解的方式展示调查结果。 最终目标是帮助公司进行趋势分析以改进决策。 因此，称职的数据科学家需要具备一系列能力，其中包括职位描述中规定的必要要求。 发现数据科学家的职位描述应包含的关键要求、职责和技能。
职责：
- 从大型数据库中收集有用的信息。
- 使用机器学习工具选择特征、开发和优化分类器。
- 进行结构化和非结构化数据准备增加数据收集方法以捕获创建分析系统所需的所有数据
- 数据准备，包括在分析开始之前处理、清理和检查错误。
- 处理大量数据集以获得见解和答案。
- 为预测和机器学习系统创建算法
- 提供透明的调查结果展示
- 提出解决企业问题的思路
- 与 IT 和业务部门合作
技能和要求
- 具有成功记录的数据科学或数据分析经验。
- 机器学习和运筹学知识
- 数据挖掘经验
- 熟悉 Scala、Java 或 C++ 者优先
- 您必须了解 R、SQL 和 Python。
- 具有 BI 平台和数据框架的经验。
- 商业头脑和分析头脑
- 数学能力
- 能够解决问题
- 出色的口头和书面表达能力
- 计算机科学/工程/相关领域的理学士/文学士或数据科学研究生学位
数据科学家薪资
目前，美国数据科学家的平均工资为 122,338 美元； 然而，这个数字经常波动。 有几个因素也决定了数据科学家的薪资范围。 因此，它们包括：
#1。 经验水平
大多数情况下，该领域的专业知识水平决定了数据科学家的薪水。 当您考虑数据科学家职位所需的专业知识水平时，薪水期望是有意义的。 尽管如此，您的经验水平在像数据科学这样的利基行业中尤为重要。
也有很多方法可以进入数据科学领域。 一些数据科学家拥有计算机科学或统计学等学科的高级学位，而其他人则直接从高中毕业。 同时，人们以各种其他方式攀登公司阶梯。 例如，有些人在进入更专业的行业之前以数据科学家或程序员的身份进入劳动力市场。 所有这些因素都会影响您的潜在收入。
＃2。 位置
鉴于数据科学对自主性和技术的重视，这对远程工作者来说是一个很好的领域。 远程工作的数据科学家可能期望每年赚取 153,137 美元。 但是，您工作或居住的地点可能会影响您的工资。
#3。 行业
您所从事的行业可能会对您的年收入产生重大影响。 例如，房地产行业支付给数据科学家的工资比平均工资高 18%。 信息技术 (IT) 部门向数据科学家支付的薪水位居第二。 与此同时，IT 领域的数据科学家的收入比其他领域的同行高出 14%。
数据科学家资格
以下是成为数据科学家的重要资格：
#1。 获得硕士或博士学位
这是成为数据科学家的重要资格之一。 硕士和博士学位持有者在数据科学领域就业具有优势。 数据科学领域需求的毕业生具有数据科学、计算机科学、IT、数学和统计学的背景。 许多雇主高度重视 STEM 领域，例如生物技术、机械工程和物理学。 此外，请记住，数据科学家需要了解分散数据存储和计算的来龙去脉，才能有效地使用这些工具来开发模型和进行预测。
#2。 获得入门级职位
许多企业迫切需要填补入门级数据科学家职位。 查看初级数据分析师和初级数据科学家的角色。 通过数据相关领域的系统相关培训，入门级数据科学职位可能更容易获得。 为面试做好充分准备也很重要，特别是如果您正在寻找数据科学领域的职位。
#3。 数学知识
理解代数和微积分的能力是数据科学家职业的基本资格之一。 您还需要学习如何优化算法以提出新颖的数据解决方案。
#4。 机器学习知识
您必须了解机器学习的各种技术，例如树模型、强化编程、逻辑回归 (LR) 和人工神经网络。 因此，在这些策略的帮助下，您还可以根据对关键组织结果的预测来应对各种数据科学挑战。
#5. 沟通技巧
最后，这是获得数据科学家职业的资格之一。 您需要能够向您的同事和领导解释复杂的技术理念，其中一些人可能没有计算机科学背景。 此外，您应该能够以他们易于理解的方式向他们解释困难的想法。
#6。 团队合作
您可能需要与高管合作并作为一个团队来应对公司的挑战并制定改进工作流程的策略。 您还可以在产品开发过程中与产品开发人员和营销人员合作，以协助推出新产品。
数据科学家与数据分析师
到 2023 年，数据科学家和数据分析师预计将成为需求和薪酬最高的两个工作岗位。 数据分析师和数据科学家之间的区别并不总是那么容易，即使在数据专业人员领域有很大的兴趣。 因此，它们在以下方面有所不同：
首先，数据分析师或数据科学家的职责可能会根据他们所在的部门和他们的物理位置而变化。 数据分析师的工作涉及调查事件的原因，例如销售额下降，或开发仪表板来跟踪关键绩效指标。 另一方面，数据科学家使用 Hadoop 和数据模型等大数据框架来预测未来事件（数据科学家与数据分析师）
其次，现有数据集由数据分析师进行分析，而数据科学家则设计出新颖的数据收集和分析方法，供数据分析师使用。 所以，如果你对数学、统计学和编程充满热情，你可能是这一行工作的优秀人选（数据科学家 vs 数据分析师）。
第三，在寻找统计数据的模式和发展时，分析师进行数据比较，而数据科学家则构建数据捕获框架和模型（数据科学家与数据分析师）。
最后，数据分析师的主要职责是应用结构化数据为公司中出现的可观察问题找到解决方案。 他们的职责通常会随着他们所从事的部门以及他们的专业知识水平而变化。 另一方面，数据科学家的主要职责是通过应用更复杂的数据方法（数据科学家与数据分析师）进行预测。
成为数据科学家难吗？
不它不是。 然而，对数学和计算机科学的扎实理解，以及之前对海量数据集的专业知识，通常是成为数据科学家的先决条件。 此外，熟悉机器学习和统计估计通常很有用。
数据科学家的薪水高吗？
据 Glassdoor 称，数据科学家的年薪处于低端，为 78 万美元。 这个工资范围在最高点一直上升到 204,000 美元。 在美国，您作为数据科学家的薪酬可能会受到各种不同因素的影响。
数据科学家需要很多数学知识吗？
数据领域的专业需要数学训练。 这是因为机器学习算法的开发、分析的执行以及从数据中提取见解都需要数学。 即使数学不是您在数据科学领域的学术和专业道路的唯一先决条件，它也几乎总是最关键的要求之一。
成为数据科学家需要多少年？
有为期四年的数据科学学士学位课程，也有为期三个月的训练营。 因此，如果您已经拥有学士学位或已从强化培训课程中毕业，您可能会考虑攻读硕士学位，只需一年即可完成。
数据科学家编码吗？
今天劳动力中大多数经验丰富的数据科学家仍在编码，因为这是他们角色的要求。 然而，数据科学的环境在不断变化，现在可以使用工具使人们能够从头到尾完成数据项目，而无需触及一行代码。
数据科学家面临哪些常见挑战？
处理大型数据集、弄清楚如何使用复杂的算法以及发现可视化数据的新方法只是数据科学家面临的一些常见问题。 除此之外，他们可能还需要向非技术导向的受众传达他们的结果。
是什么造就了优秀的数据科学家？
有能力的数据科学家使业务和数据之间的联系成为可能。 他们需要在如何以易于理解的方式解释复杂事实方面拥有深入的专业知识，并能够直观地展示他们的研究结果。 除了具有强大的写作能力外，有效的数据科学家还将具有强大的认知和解决问题的能力。
数据科学家和谁一起工作？
在大多数情况下，数据科学家为组织或公司履行职责，他们将成为其他数据科学家团队的一员，他们将检查不同数量的数据。 他们可能需要将他们的发展和发现提交给上级，比如首席数据科学家。
成为数据科学家需要多长时间？
要获得入门级数据科学家的职位，对于之前没有编码和/或数学经验的人来说，通常需要七到十二个月的强化学习。
参考资料
- coursera.org
- 技术目标网
- 学位和职业信息
- 简单学习网
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