数据科学职位

数据科学是对大量数据进行分析以改善企业运作的过程。数据科学专业人员从数据中提取有意义的见解，并帮助企业做出更好的决策。

根据美国劳工统计局的数据，**数据科学家职位**预计从 2022 年到 2032 年将增长 35%。这比所有职业的平均增长速度快得多。为了帮助人才满足需求，Tutorials Point 设计了一个新的求职功能，将合适的职位推荐给合适的人才。

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数据科学家做什么？

数据科学采用多学科方法，结合各个领域的原理和实践。数学、人工智能、统计学和计算机科学被用于分析海量数据。

数据科学家从多个来源提取数据，并对其进行分析和解读，以做出更好的业务决策。他们使用算法、统计、人工智能、机器学习和数据挖掘工具。

根据美国劳工统计局的数据，2022 年数据科学家的年薪中位数为 103,500 美元。要成为一名高薪数据科学家，您需要掌握一些数据科学技能。请继续阅读下一节。

获得数据科学职位所需的技能

以下是获得数据科学职位必须具备的技能

编程

数据科学专业人员必须熟悉编程，以便对大量数据进行排序、分析和管理。数据科学家必须能够使用

• Python
• R 语言
• SAS
• SQL

数据整理和数据库管理

数据整理是清理原始数据并将其组织起来以便于访问和分析的过程。数据库管理是从各种来源提取数据、将其转换为合适的格式并将其加载到数据仓库系统中的过程。

统计和概率

数据科学家使用统计和概率来预测趋势和制定预测、建立两个数据点之间的关系、插入缺失的数据点以及识别数据集中存在的异常值。他们还利用这些技能来提出更好的建议。

机器学习

数据科学家使用人工智能、机器学习和深度学习来执行复杂的计算并识别数据中的模式，从而避免人为错误。掌握这些技术还有助于数据科学家开发可行的算法和模型，以及分析大型数据集。您可以从头到尾掌握机器学习，从初级到高级，学习使用 Python 和 ChatGPT 的人工智能机器学习高级认证课程。

数据可视化

数据可视化技能帮助数据科学家将数据转换为视觉效果，以便他们自己和利益相关者更好地理解。借助关系图、3D 图、条形图、直方图、折线图、饼图等，数据科学家可以更容易地观察趋势和模式。

云计算

许多组织利用云来扩展其业务运营，数据科学家也可以从云计算中获益，因为他们分析存储在云中的不同类型的数据。数据科学家还可以使用云来存储、检索和共享数据。

MS Excel

Microsoft Excel 是数据科学家最喜欢的创建数据列表的工具。Excel 帮助数据科学家使用各种函数组织数据并将数据导出到许多其他程序中。通过数据科学高级认证课程，学习从头到尾掌握数据科学，从初级到高级。

软技能

软技能是任何职业中必不可少的个人特质。沟通和韧性是重要的软技能，有助于数据科学专业人员与他人合作并有效地管理工作量。

现在我们已经介绍了关键技能，让我们看看数据科学家的关键角色和职责。

数据科学家角色和职责

数据科学家的典型角色和职责如下

• 数据科学家必须能够识别数据源、进行数据挖掘或从这些来源提取数据。
• 他们必须分析海量的结构化和非结构化数据。
• 他们应该清理、处理和验证数据以进行分析。
• 数据科学家必须熟练地通过制定策略和解决方案来解决业务问题。
• 必须能够开发预测系统和机器学习算法以发现趋势和模式。
• 应该能够为组织开发分析系统并改进数据收集程序。
• 必须能够使用各种数据可视化技术以引人注目的方式呈现数据。
• 通过关注行业最新趋势以及工具和技术的最新发展，提高业务的有效性和绩效。
• 必须熟练开发、实施和监控数据管道。

顶级数据科学职位

让我们看看一些顶级数据科学职位及其根据 Glassdoor 提供的平均年薪。

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