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    数据科学领域的职位划分以及职责技能

    戴粉网发表于 2015-11-19 14:41:21
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    数据科学领域的职位划分以及职责技能 的图片 戴粉网

    随着数据科学领域的招聘信息越来越多,范围也越来越广。Datacamp根据最新的数据科学相关招聘信息,全面的了解各个行业之间数据科学领域每个职位角色之间的差异,以及所赋予的工作职责。

    最主要分为以下几个职位:数据科学家、数据分析师、数据架构师、数据工程师、统计学家、数据库管理员、业务数据分析师、数据产品经理。下面通过信息图区分每个职位的角色介绍、必备语言技能。

    数据科学领域的职位划分以及职责技能 的图片 戴粉网

    数据科学家

    数据科学家

    角色/任务:

    清洗,管理和组织(大)数据

    必备语言:

    R,SAS,Python,Matlab,SQL,HivePig,Spark

    技能和特长:

    分布式计算

    预测模型

    故事讲述和可视化

    数学/统计,机器学习

    数据科学领域的职位划分以及职责技能 的图片 戴粉网

    数据分析师

    数据分析师

    角色/任务:

    收集,处理和执行统计数据分析

    必备语言:

    R, Python, HTML,Javscript,C/C++,SQL

    技能和特长:

    电子表格工具(例如Excel)中

    数据库系统(SQL和基于NO SQL)

    通信可视化

    数学,统计,机器学习

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    数据架构师

    数据架构师

    角色/任务:

    创建数据管理系统进行整合,集中,保护和维护数据源

    必备语言:

    SQL,XML,HIVE,PIG,SPARK

    技能和特长:

    数据仓库解决方案

    深入了解数据库体系结构

    提取thansformation和加载(ETL),电子表格和BI工具

    数据建模

    系统开发

    数据科学领域的职位划分以及职责技能 的图片 戴粉网

    数据工程师

    数据工程师

    角色/任务:

    开发,建设,测试和维护架构(如数据库,以及较大规模的处理系统)

    必备语言:

    SQL,Hive,Pig,R,Mtlab,SAS,SPSS,Python,Java,Ruby,C++,Perl

    技能和特长:

    数据库系统(SQL和基于NO SQL)

    数据建模ETL工具

    数据API

    数据仓库解决方案

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    统计学家

    统计学家

    角色/任务:

    收集,分析和解释,定性和定量的数据统计理论和方法

    必备语言:

    R,SAS,SPSS,Mtlab,Stata,Python,Perl,Hive,Pig,Spark,SQL

    技能和特长:

    统计理论方法

    数据挖掘机器学习

    分布式计算(Hadoop的)

    数据库系统(SQL和基于NO SQL)

    云工具

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    数据库管理员

    数据库管理员

    角色/任务:

    确保数据库是提供给所有相关用户,正在正确执行,并且安全运行

    必备语言:

    SQL,Java,Ruby on Rails,XML,C#,Python

    技能和特长:

    备份恢复

    数据建模和设计

    分布式计算(Hadoop的)

    数据库系统(SQL和基于NO SQL)

    数据安全

    ERP业务知识

    数据科学领域的职位划分以及职责技能 的图片 戴粉网

    业务数据分析师

    业务数据分析师

    角色/任务:

    改进业务流程的业务和IT之间的中介

    必备语言:

    SQL

    技能和特长:

    基本工具(例如微软Office)

    数据可视化工具(e.g.Tableau)

    自觉听和讲故事

    商业智能的理解

    数据建模

    数据科学领域的职位划分以及职责技能 的图片 戴粉网

    数据产品经理

    数据产品经理

    角色/任务:

    管理团队分析师和数据科学家

    必备语言:

    SQL,R,SAS,Python,Matlab,Java

    技能和特长:

    数据库系统(SQL和基于NO SQL)

    领导项目管理

    人际沟通

    数据挖掘预测建模数据建模

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    国际平均水平薪资(US)

    在今天,要找到一份符合自己梦想的数据科学工作,在没有统一的数据科学的定义和角色任务的情况下,一定要弄清楚是做什么产品什么项目,将要用到什么技术,什么语言,然后才能有针对性的去进行相关学习和培训。

    End.



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