
三年前,我面临着一个将伴随我余生的决定--“<我>我要做什么谋生?”我刚刚完成高等教育,高中刚刚毕业。
在与朋友和家人讨论了很长时间后,我选择了“21世纪最性感的工作”。我决定攻读数据科学本科学位。
当时,我选择了数据科学,因为我不知道我的选择。我听说了一个很受欢迎的领域,它承诺灵活的工作时间和丰厚的工资支票,并决定专攻它。
然而,在数据行业工作了一年多后,我逐渐意识到数据科学只是我可以选择的众多职业道路之一。
数据行业有许多不太受欢迎的角色需求很高,薪酬也很高。
在本文中,我将描述数据行业中三个最有前途的职业选择--数据分析、数据科学和数据工程。
数据工程师是数据行业的无名英雄。他们整合了大量数据,并构建了其他数据专业人员可以轻松访问的可伸缩管道。
如果没有数据工程师所做的所有数据准备工作,数据科学家将无法建立机器学习模型。
在过去的几年里,随着公司开始意识到拥有一个可伸缩的数据框架的重要性,对数据工程师的需求有所增长。
数据工程师是这个列表中三个角色中技术含量最高的。他们设计数据库模式,管理系统中的数据流,并执行质量检查以确保数据一致。
为了成为一名数据工程师,您需要具备软件设计、数据库架构、devops和数据建模方面的技能。您还需要有一个强大的SQL命令。熟悉Python和Bash等脚本语言通常是数据工程工作描述中的一个要求。
数据分析员是组织数据以确定可以支持决策的趋势的个人。
这些人利用他们的技术和领域知识提出可以帮助企业发展的建议。
以下是一个数据分析师工作流的简单示例:
数据分析师通常执行类似于上面描述的任务。
为了识别客户价值并像上面那样对他们进行分组,分析师需要对公司提供的产品有很强的理解。他们还需要在商业和营销等领域拥有专业知识。
数据科学家的工作范围经常与数据分析师的工作范围混淆,这是因为他们的技能有很大的重叠。
然而,这些角色之间的主要区别是数据科学家建立机器学习模型,而数据分析师不。
数据科学家需要具备与分析师非常相似的技能。他们需要了解如何收集和转换数据,创建
可视化,执行分析任务,并在数据的帮助下解决业务问题。
除了上面列出的所有技能,数据科学家还需要知道如何创建预测模型。
以下是一个数据科学家工作流的示例:
数据科学极其受欢迎,围绕该领域有很多炒作。不过,数据行业还有其他职业增长迅速,在薪酬和需求方面同样看好。
数据科学家、工程师和分析师对数据生命周期同样重要。组织需要所有这些领域的专业知识,以便提出数据驱动的决策,增加业务价值。
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