數據科學領域的職位劃分以及職責技能
隨著數據科學領域的招聘信息越來越多，范圍也越來越廣。Datacamp根據最新的數據科學相關招聘信息，全面的了解各個行業之間數據科學領域每個職位角色之間的差異，以及所賦予的工作職責。
最主要分為以下幾個職位：數據科學家、數據分析師、數據架構師、數據工程師、統計學家、數據庫管理員、業務數據分析師、數據產品經理。下面通過信息圖區分每個職位的角色介紹、必備語言技能。
數據科學家
數據科學家
角色/任務：
清洗，管理和組織（大）數據
必備語言：
R,SAS,Python,Matlab,SQL,HivePig,Spark
技能和特長:
分布式計算
預測模型
故事講述和可視化
數學\統計，機器學習
數據分析師
數據分析師
角色/任務：
收集，處理和執行統計數據分析
必備語言：
R, Python, HTML,Javscript,C/C++,SQL
技能和特長:
電子表格工具（例如Excel）中
數據庫系統（SQL和基于NO SQL）
通信可視化
數學，統計，機器學習
數據架構師
數據架構師
角色/任務：
創建數據管理系統進行整合，集中，保護和維護數據源
必備語言：
SQL,XML,HIVE,PIG,SPARK
技能和特長:
數據倉庫解決方案
深入了解數據庫體系結構
提取thansformation和加載（ETL），電子表格和BI工具
數據建模
系統開發
數據工程師
數據工程師
角色/任務：
開發，建設，測試和維護架構（如數據庫，以及較大規模的處理系統）
必備語言：
SQL,Hive,Pig,R,Mtlab,SAS,SPSS,Python,Java,Ruby,C++,Perl
技能和特長:
數據庫系統（SQL和基于NO SQL）
數據建模ETL工具
數據API
數據倉庫解決方案
統計學家
統計學家
角色/任務：
收集，分析和解釋，定性和定量的數據統計理論和方法
必備語言：
R,SAS,SPSS,Mtlab,Stata,Python,Perl,Hive,Pig,Spark,SQL
技能和特長:
統計理論方法
數據挖掘機器學習
分布式計算（Hadoop的）
數據庫系統（SQL和基于NO SQL）
云工具
數據庫管理員
數據庫管理員
角色/任務：
確保數據庫是提供給所有相關用戶，正在正確執行，并且安全運行
必備語言：
SQL,Java,Ruby on Rails,XML,C#,Python
技能和特長:
備份恢復
數據建模和設計
分布式計算（Hadoop的）
數據庫系統（SQL和基于NO SQL）
數據安全
ERP業務知識
業務數據分析師
業務數據分析師
角色/任務：
改進業務流程的業務和IT之間的中介
必備語言：
SQL
技能和特長:
基本工具（例如微軟Office）
數據可視化工具（e.g.Tableau）
自覺聽和講故事
商業智能的理解
數據建模
數據產品經理
數據產品經理
角色/任務：
管理團隊分析師和數據科學家
必備語言：
SQL,R,SAS,Python,Matlab,Java
技能和特長:
數據庫系統（SQL和基于NO SQL）
領導項目管理
人際溝通
數據挖掘預測建模數據建模
國際平均水平薪資（US）
在今天，要找到一份符合自己夢想的數據科學工作，在沒有統一的數據科學的定義和角色任務的情況下，一定要弄清楚是做什么產品什么項目，將要用到什么技術，什么語言，然后才能有針對性的去進行相關學習和培訓。
