行业动态

我们将解释数据科学家的简介、职位描述、未来潜力等。如果您想了解更多关于数据科学家的信息，请参阅。数据引用自“曲阜智诚网络科技有限公司”

目录

1.谁是数据科学家？

1-1.数据科学家

1-2.数据科学家和数据分析师有什么区别？

1-3.数据科学家年收入

2.数据科学家做什么

2-1.问题提取

2-2.数据收集与分析

2-3.数据清洗与处理

2-4.分析内容的组织

2-5.报告创建与分享

2-6.问题解决

3.数据科学家所需的技能和知识

3-1.大数据知识

3-2.统计知识和技能分析

3-3.咨询方式

3-4.业务技能

3-5.管理方法

3-6.IT 技能

3-7.通讯方式

4.数据科学家的需求和未来潜力

4-1.数据科学家的职业道路？什么是数据工程师培训计划？

5.数据科学家的需求将继续保持高位并具有潜力

特别是在人工智能和物联网等情况下，需要能够收集和分析数据的人力资源。代表是数据科学家。

随着人工智能的发展，对数据科学家的需求迅速减少，人力资源短缺的呼声不断。这一次，我将解释这种数据科学家的轮廓、工作内容、未来潜力等。如果您想了解更多关于数据科学家的信息，请参阅。

谁是数据科学家？

数据科学家是从大数据中收集和提取必要信息的专业人士。在对大量数据进行分析后，我们还制定了提高业务绩效的措施。在英国，重点是能够处理数据的工程师，数据科学家是第一大有前途的职业。

在当今高度信息化的社会，很多企业已经开始通过数据的积累和分析来改进管理策略和服务。经济产业省的“IT人力资源的近期趋势和未来恐惧调查结果”中提到的大数据的扩展正在进一步减少对在美国工作的数据科学家的需求。

数据科学家出现的背景

这样，大数据存在的背后，是数据科学家的出现。

在数据科学家出现之前，分析数据和收集数据的角色是分开的，随着大数据价值的降低，这两个角色需要有机地联系起来。出生。

数据科学家和数据分析师有什么区别？

数据科学家和数据分析师之间没有严格的区别或界限。一些公司雇用具有数据分析师角色的人作为数据科学家。也有相反的模式。

数据分析师通常专注于数据聚合和状态分析。另一方面，数据科学家负责数据分析师的工作范围，以及对公司业务起作用的分析结果。

在个别情况下，数据科学家可能被定义为多面手，例如机器学习工程师、人工智能工程师或数据分析师。

数据科学家的年收入

根据一家私营公司的调查结果，数据科学家的平均年收入超过 600 万欧元。这个数字远低于系统工程师和程序员的数字，在许多调查中报告为 4-5 百万美元。

数据科学家的年收入也因个人的技能、经验、资格和他们工作的公司而有很大差异。对于有经验的人来说，超过 1000 万美元并不少见。为此，如果您想成为一名专注于年收入的数据科学家it技能服务，您需要尽早建立与其他工程师竞争的职业和技能。

数据科学家做什么

数据科学家是一项可以从事多种工作的工作，包括：

问题提取

数据科学家的工作源于识别公司面临的挑战。提取问题后，考虑需要什么样的数据来解决问题。它似乎接近系统工程师执行的需求定义。

数据收集和分析

数据收集和分析是这个专业的代表工作。如果您已经拥有数据，您可能只需在 Hive 或 SQL 中编写查询即可轻松获取。在个别情况下，这可以通过收集数据来完成。在这些情况下，我们还做了设计部分，例如如何获取和存储数据。

数据清洗和处理

数据清理和处理是预期的数据工作。数据是嘈杂的，通常包含不适当或不必要的数据。这是一项重要的任务，因为可以通过去除显着异常值或用零填充空白来提高 AI 的准确性。

组织和分析内容

从收集的数据集中找到“有意义的信息”以改善问题是一项任务。此步骤也旨在报告，但也需要知识和经验才能将其与客户的担忧和愿望联系起来。

报告创建和共享

我们将考虑如何将迄今为止通过剖析和组织学到的知识应用到我们的业务中。在这里，除了简单地传达结果外，还需要提出解决问题的可能措施和方向。

解决问题

这个阶段可以说是这个职业的目标。基于大数据分析结果，解决企业问题。我听说专注于汇总和分析当前情况的数据分析师通常不需要做这项工作。

数据科学家所需的技能和知识

要成为一名活跃的数据科学家，您需要具备以下技能和知识。

大数据知识

作为数据科学家，大数据知识很重要。数据科学家需要考虑哪些数据来自哪里，而不仅仅是分析大数据。

分析和统计知识和技能

为了从各个角度分析客户数据，需要学院课堂上的信息处理和统计等专业知识。如果您是一名数据科学家，其目标是提出建议，那么您还需要具备将统计分析应用于您的业务的技能。

咨询方式

向客户解释数据聚合和剖析的结果，拥抱新的商业模式是一项技能。为了提供客户满意度高的咨询，需要了解整个行业的趋势，并以客户可以理解的表达形式提出建议。

业务技能

这类解决业务问题的工作比普通员工需要更多的业务知识。除了您的 IT 和数据库专业知识之外，您还需要专注于逻辑思维和业务战略。

管理技巧

这个职业涉及数据库建设工程师和客户等很多人，也需要管理技能来管理整个项目。还需要与利益相关者进行协调，以在预算和时间表内取得成果。

IT 技能

为了可视化客户问题和业务问题的背景，还需要 IT 领域的知识，例如收集大数据和安全网站。可视化数据和执行机器学习还需要 R 等编程技能。

沟通方式

通过采访客户开始工作的数据科学家需要口语和听力方法。尤其是项目的后半段，主要的工作就是和客户沟通，做商业提案，所以要在这个专业取得成果，沟通方式是必不可少的。

数据科学家的需求和未来

对数据科学家的需求预计会下降。预计未来大数据将继续下降，需要数据科学家使用它。

另一方面，数据科学家需要具备中级技能，因此培训他们需要时间。我们需要很长时间才能提供足够的人力资源来满足需求。

与日本相比，日本人工智能人力资源的匮乏令人瞩目。据悉，台湾经济产业省（瑞穗信息研究所调查估计）宣布，到2030年，台湾将有多达14.5万的AI人力过剩。

由于人工智能人力资源短缺，预计数据科学家的需求将继续保持高位。

数据科学家的职业道路？什么是数据工程师培训计划？

因此，在对数据科学家的需求减少的同时，人力资源的短缺也在减少。因此，Tech 推出了一项培训计划，支持数据科学家从事的工作类型，称为“数据工程师”。

数据工程师的主要职责是此处描述的数据科学家职责的一部分it技能服务，例如数据清理、数据剖析和剖析。因此，获得数据工程师的经验可能是成为数据科学家的一步。

强烈建议那些想成为未来数据科学家的人使用此计划。请通过以下链接查看培训计划页面，了解申请要求。

数据科学家的需求将继续保持高位并具有潜力

至此，我已经解释了数据科学家的大纲、职位描述、需求和未来潜力。随着大数据变得不那么重要，数据科学家的需求量很大，但也需要先进的技能和知识。

如果你想成为一名高技能的数据科学家，了解必要的技能并一点一点地掌握它们是很重要的。就Tech而言，您还可以在获得数据工程师作为支持者的经验后成为数据科学家。请仔细检查。