顶级数据科学工作趋势

数据科学

数据科学是一个跨学科的学科，它融合了计算机科学、数学、统计学和领域专业知识的理论与实践，以从数据中提取有用的见解。数据科学家利用多种工具和方法来收集、编译、处理、分析和可视化数据。研究的结果是，还可以创建能够预测或自动化任务的机器学习模型。

数据科学是一个引人入胜且快速发展的领域。数据科学家需求量很大，预计未来几年就业机会将增加。如果您正在寻找一份可以运用您的技能解决现实世界问题并改变世界的工作，那么数据科学可能是一个适合您的职业。

数据科学在制造业、零售业、金融业和医疗保健等各个行业都有应用。例如，医疗保健领域的数据科学家可能会利用数据来预测患者的治疗结果或开发新型药物。在金融领域，数据科学家可能会利用各种类型的数据来制定交易策略或发现欺诈行为。零售领域的数据科学家可能会利用数据来提高供应链的效率或为客户提供建议。

以下是数据科学过程中几个关键的步骤

• 数据收集：数据科学家从数据库、调查和传感器等来源收集信息。
• 数据清洗：数据收集后需要进行数据清洗，以消除错误和不一致之处。
• 数据挖掘：数据科学家使用统计学和机器学习方法来分析模式和趋势。
• 数据可视化：数据科学家设计简洁有效的图表，以便与利益相关者沟通结果。
• 模型构建：数据科学家可以利用机器学习来构建用于重复性活动或结果预测的模型。

借助数据科学，可以解决各种问题。但需要记住的是，数据科学并非万能药。要获得有意义的结果，您必须拥有正确的数据、工具和流程。

数据科学在现实世界中的应用示例

下面是数据科学在现实世界中的应用示例

• 医疗保健：由于数据科学，可以开发新药物，预测患者的治疗结果，并提高医疗保健系统的效率。例如，数据科学家已经创建了可以识别最有可能患上糖尿病和心脏病等特定疾病的人的模型。可以利用提供的信息为这些患者提供早期干预和预防性治疗。
• 金融：在金融行业，数据科学被用于制定交易策略，发现欺诈行为和控制风险。例如，数据科学家已经开发了可以预测股票和其他金融工具价格的模型。投资者可以利用这些信息做出明智的投资决策。
• 零售：数据科学被应用于向客户推广商品，提高供应链效率和防止欺诈。例如，数据科学家已经开发了可以根据客户之前的购买历史和浏览习惯向他们推荐商品的算法。这可以帮助买家找到他们最有可能感兴趣的商品。

数据科学是一个快速发展的领域，有许多潜在的应用。由于对数据科学家职位的强烈需求，预计未来几年数据科学家的职业前景将有所改善。

数据科学不仅仅是利用技术分析数据。理解商业环境并与利益相关者进行良好的沟通也至关重要。如果数据科学家要提供正确的信息，他们必须能够提出正确的问题，分析正确的数据，并采用正确的技术和工具。

成为一名优秀的数据科学家的建议

您可以按照以下建议成为一名优秀的数据科学家

• 技术熟练度：数据科学家应具备出色的计算机科学、统计学和数学背景。此外，还需要了解 Python 和 R 等编程语言。
• 获得行业或领域知识：数据科学家应该对自己计划工作的领域或行业有所了解。这样他们就能提出正确的问题，并更好地理解公司面临的挑战。
• 培养沟通能力非常重要，因为数据科学家需要能够清晰、直接地与利益相关者沟通他们的结果。要将他们工作的技术方面传达给非技术受众。

如果您有兴趣从事数据科学职业，有许多工具可以帮助您入门。您可以通过书籍、训练营和在线课程来学习所需的技能。在企业界工作或为数据科学组织做志愿者也是获得经验的其他方式。

数据科学家

数据科学家是一位高度熟练的专业人士，他研究、分析和解释大量数据，以帮助企业做出决策、解决复杂问题并学习有价值的信息。由于对数据驱动决策的需求日益增加，美国所有数据科学家都找到工作变得越来越重要。以下是数据科学家职责的详细描述以及先决条件的清单。

数据科学家的角色和职责

• 数据收集：数据科学家从各种来源收集信息，例如数据库、API、网络抓取、物联网设备或传感器数据。确保数据的质量和准确性。
• 数据清洗和预处理：原始数据通常是混乱且不完整的。数据科学家清理和预处理数据，处理缺失值、特征和设计问题，使其适合分析。
• 探索性数据分析 (EDA)：进行 EDA 以更深入地了解数据，识别模式、趋势和异常值，并提出进一步研究的假设。
• 特征工程：数据科学家创建新特征或修改现有特征以提高机器学习性能。这需要选择材料，并相应地对特征进行缩放和编码。
• 机器学习模型：数据科学家使用机器学习算法来创建预测模型。使用准确率、精确率、召回率和 F1 分数等标准，选择合适的方法，在历史数据上训练模型，并评估其性能。
• 一旦数据科学家开发了模型，就会将其用于实现成功的实时预测或推荐系统。
• 为了更有效地向非技术受众传达结果和见解，请使用 Matplotlib、Seaborn 或 Tableau 等工具构建富有启发性和美观的数据可视化。
• 数据科学家利用统计分析来执行 A/B 测试、验证假设，并从数据中进行推断。
• 数据科学家必须具备编程技能，以便为数据分析、建模和可视化开发代码。常见的编程语言包括 Python 和 R。
• 数据提取和处理需要数据库，数据科学家必须熟悉这些。为此，掌握 SQL 知识很有用。
• 商业头脑：数据科学家必须理解业务目标和宗旨，以使他们的分析和建议与公司的战略方向相匹配。
• 处理敏感数据时，必须了解数据隐私法规和道德问题。

数据科学家的技能和资格

• 数据科学家通常需要拥有相关学科的学士学位，例如计算机科学、统计学、数学或特定领域。
• 数据科学家需要出色的解决问题能力，因为他们处理的是复杂、非结构化的环境。
• 了解 Python 或 R 等编程语言很重要。
• 机器学习方法和数据操作库（如 NumPy、pandas 和 scikit-learn）都至关重要。
• 数据科学家必须能够与技术和非技术利益相关者进行清晰的沟通。
• 了解大数据技术和数据可视化工具（如 Matplotlib、Seaborn 和 Tableau）是有益的。

总之，数据科学家在利用数据提供有意义的见解、改进决策和提高生产力方面发挥着至关重要的作用。他们在各行业的跨学科知识和主题经验使他们成为宝贵的资产。

数据分析师

数据分析师利用数据获取有见地的知识，指导决策，并解决业务问题。数据分析采用多种技术和工具，得到了特别的关注。

以下是数据分析师的职责和重要概念的概述

数据分析师的职责包括信息分析和解释，以帮助组织做出明智的决策。他们通过弥合原始数据和有价值的见解之间的差距，使组织能够理解其数据中的趋势、模式和异常。

数据分析的关键概念

• 信息收集：数据分析师从各种来源收集信息，包括数据库、电子表格和调查。他们确保细节正确且内容相关。
• 数据清洗：原始数据通常包含错误、遗漏或矛盾。数据分析师对数据进行预处理和准备，以纠正这些问题并确保数据质量。
• 探索性数据分析 (EDA)： EDA 通过收集和可视化数据来描述数据。数据分析师使用图表、图形和统计方法来查找趋势等。
• 通过使用描述性统计来概括和阐明信息，数据分析师可以更清楚地理解数据的含义。标准差、均值、中位数和标准差是一些典型的描述性统计示例。
• 数据分析师创建假设并进行统计检验，以确定数据是否显示出重要的关联或差异。这有助于做出数据驱动的决策。
• 数据可视化：为了有效地向利益相关者沟通结果，数据分析师会生成数据的可视化表示，例如图表和图示。数据可视化通常使用 Excel、Tableau、Matplotlib 和 Seaborn 等程序。
• 数据解释：基于他们的发现，数据分析师会提出建议供决策者遵循。结果的后果是合理的，并且得到了阐述。

数据分析师的职责

• 数据清洗：确定和修复缺陷和不一致之处，以确保数据质量和准确性。
• 数据探索使用探索性数据分析工具来检查数据模式和趋势。
• 数据可视化：开发可视化表示以有效传达发现。
• 使用统计技术分析数据以获得相关的结论。
• 报告生成是创建报告和仪表板以向利益相关者传递发现。
• 在大型数据集中查找隐藏的模式或见解被称为数据挖掘。
• 即席分析：按需进行分析以解决特定的业务查询。
• 数据叙事是以非技术利益相关者能够理解和使用的方式阐述数据驱动的见解。
• 为了在数据分析领域保持对新技术和方法的了解，请进行持续学习。

总之，数据分析师在协助组织做出数据驱动的决策方面发挥着至关重要的作用，他们通过收集、准备、分析和解释数据来做到这一点。他们擅长利用方法和技术从数据中获取有见地的知识，并有效地利用所学知识来促进公司目标。

机器学习工程师

机器学习工程师是精通创建、构建和实现机器学习模型和系统的专业人士。他们通过结合软件工程和数据科学，创建能够根据数据做出预测或判断的程序。

机器学习工程师的角色和职责

机器学习工程师的职能描述如下

机器学习模型开发：机器学习工程师负责创建和改进机器学习模型。这包括选择合适的算法、清理和准备数据、工程特征以及优化超参数以获得最佳性能。

技术专业人员必须投入大量时间来创建和更正列表。处理缺失数据、处理异常值以及确保数据格式正确以用于机器学习模型都是此过程的一部分。

选择解决特定问题的理想机器学习算法是算法选择过程的一部分。根据文章的特征、可用的信息以及预期的结果（如分类、递归、聚类或推荐），做出此类选择。

机器学习领域的工程师在监督式学习或无监督式学习中，使用标记或未标记的数据来训练他们的模型。使用训练数据调整模型参数以提高模型的预测能力。

模型评估：评估机器学习模型的有效性很重要。工程师使用准确率、精确率、召回率、F1 分数和 ROC AUC 等指标来评估模型的性能并进行任何必要的更正。

模型部署：一旦模型经过训练和验证，机器学习工程师就会负责模型部署。这通常包括将模型集成到软件、API 或在线程序中。

可扩展性：确保机器学习系统具有可扩展性至关重要。工程师认为，系统必须能够有效地处理海量数据和用户需求。

部署后，机器学习工程师会在实际场景中监控模型的性能。为了使模型与不断变化的数据模式保持同步，他们可能需要偶尔重新训练模型。

部署后，机器学习工程师会在实际场景中监控模型的性能。为了使模型与不断变化的数据模式保持同步，他们可能需要偶尔重新训练模型。

机器学习工程师经常与数据科学家、软件工程师和领域专家合作，以理解业务问题、收集需求，并将它们转化为机器学习解决方案。

工具和库：他们使用多种计算机语言（如 Python R）、机器学习框架（如 TensorFlow PyTorch）和数据处理库（如 Pandas）来创建和部署机器学习模型。

持续学习：机器学习工程师必须了解最新的人工智能和机器学习发展。快速的行业变化要求不断学习才能保持高效。

总之，机器学习工程师在规划、创建和实现机器学习模型和系统方面发挥着至关重要的作用。他们需要扎实的数学、统计学、编程基础以及对机器学习方法的深入了解才能胜任此职位。

数据工程师

数据工程师是设计、构建和维护使企业能够有效收集、存储、分析和管理海量数据的系统和基础架构的专家。他们在确保数据可供数据科学家、分析师和其他依赖其执行各种职能的利益相关者使用方面发挥着至关重要的作用。

数据工程师的工作有几个重要的理论组成部分，列出如下

• 数据工程师设计数据管道，这是一系列从多个源将数据传输到其预期位置的流程和工具。这包括执行数据提取、转换和加载 (ETL) 操作，以确保数据格式正确并准备好进行分析。
• 数据存储：数据工程师负责决定使用哪些数据存储选项。这包括 Amazon Redshift 等数据仓库、MongoDB 和 Hadoop HDFS 等 NoSQL 数据库以及 SQL 等传统数据库。
• 设计数据模型，这些模型规定了数据库或数据仓库中信息的排列和组织方式。正确的数据建模对于有效的分析和查询是必不可少的。
• 数据转换：为了满足特定目标或确保与所选数据存储和分析工具的兼容性，经常需要进行数据转换。数据工程师使用 ETL 工具或编写代码执行这些转换。
• 数据验证：验证和确保数据的正确性至关重要。数据工程师使用验证测试和清理程序来查找和修复数据缺陷和不一致之处。
• 性能和可扩展性：他们设计满足业务需求的数据处理海量数据的系统，同时确保数据处理和检索的有效执行。
• 数据工程师必须遵循良好的文档实践。他们描述架构、数据流和操作，以确保其他团队成员能够理解和管理系统。
• 数据工程师经常与数据科学家、分析师和其他利益相关者密切合作，以了解他们的数据需求，并确保以满足这些目标的方式提供数据。
• 随着许多企业将其数据基础架构迁移到云端，数据工程师经常使用 AWS、Azure 或 Google Cloud 等云平台来设计和管理数据解决方案。

总之，数据工程师构建了组织数据驱动决策的基石基础架构。他们是数据中心团队的重要成员，因为他们确保数据可访问、可信且结构良好，适合进行分析。

商业智能分析师

通过收集、分析和可视化数据，商业智能 (BI) 分析师在协助组织做出明智的业务决策方面发挥着至关重要的作用。

以下是商业智能分析师工作的理论描述

• 数据收集和集成：BI 分析师负责从各种内部和外部来源（包括数据库、电子表格和其他数据源）汇编数据。他们还可能合并来自多个系统的数据，以提供一个庞大的数据集进行研究。
• 数据转换和清洗：BI 分析师在收集数据后对其进行清洗和预处理，以保证准确性和一致性。管理缺失值、删除重复项和标准化数据格式都是必需的。
• 除了分析历史数据外，BI 分析师还可能进行预测性和规范性分析。规范性分析根据数据见解提出行动建议，而预测性分析则使用统计和机器学习模型来估计未来趋势。
• 数据治理和安全：BI 分析师确保数据治理和安全。为了保护敏感信息，他们必须遵守数据隐私法并采取安全措施。
• 有效的沟通能力对 BI 分析师至关重要。他们必须与不同部门的利益相关者合作，了解他们的数据需求，并将他们的发现传达给非技术受众。
• 数据分析：BI 分析师使用各种分析方法和工具来研究数据并挖掘有见地的知识。他们进行描述性和诊断性分析，以了解历史趋势并找出问题的根本原因。
• 商业头脑：熟练的 BI 分析师不仅了解数据，还对组织的宗旨、目标和战略有透彻的了解。这种商业头脑有助于协调数据分析与组织目标。
• 持续学习：商业智能不断变化，新工具和方法层出不穷。BI 分析师必须致力于终身学习，以跟上最新的趋势和技术。

总之，商业智能分析师是一位数据驱动的专家，他利用数据分析和可视化技术来产生有价值的见解，以支持战略决策。他们通过弥合数据与业务成果之间的差距，帮助组织获得竞争优势并促进增长。

您可以在多个地方获得数据科学工作所需的技能。您可以参加训练营，阅读书籍和文章，并参加在线课程。除了处理自己的项目外，您还可以通过为数据科学组织做志愿者来获得经验。