数据科学职业发展：工作的未来就在这里

数据科学职业发展是全球最快的职业之一，哈佛商业评论称其为 21 世纪最热门的工作， LinkedIn将其命名为 2017 年增长最快的工作。商界领袖称数据为新石油。

预计到2026 年，该领域将新增约1150 万个工作岗位，届时大数据市场规模预计将达到 960 亿美元。 然而，尽管有这些数字，职位发布和该领域的人才之间仍存在巨大差距。 据quanthub 称，预计未来十年全球技术短缺人数将达到 8500 万。

据普华永道称，在中东，人工智能（AI）——数据科学行业的巨大推动力——到 2030 年仅在阿联酋就价值 3200 亿美元。 因此，该地区正在走向巨大的发展，但需要一支专业人士和专家队伍才能将其带到预期的高度。

对于希望改变职业或开始职业的专业人士来说，数据科学职业道路是理想的选择。

数据驱动的职业道路

以下是可供数据科学专业人士选择的角色。

数据科学家

数据科学家从头到尾忽略项目。 他们对业务问题有全面的了解，并分析和组织解决问题的信息。 他们是分享整体见解、发现模式、分享解决方案和预测有关问题的未来趋势的最佳专业人士。 通常，在大型组织中，数据科学家的技能被视为领导项目的行动，而不是完全深入研究执行级别的细节。

数据分析师

正如标题所暗示的那样，数据分析师是深入研究结构化或非结构化信息并对其进行分析的人。 他们在数据库上执行搜索查询并为业务问题提取有价值的数据。 他们使用算法和模型来处理、优化和操纵数据。 数据分析职业道路还涉及可视化，这意味着他们需要通过简化的图表和数字来呈现数据。

数据工程师/架构师

数据工程师是设计、构建和维护数据科学家用来运行算法的数据生态系统的人。 他们还测试这些系统和管道以确保高度优化的运行。 更新数据系统也是数据工程师的职责。 他们格式化数据批次并将这些格式与数据系统中的格式相匹配，从而使数据科学家的工作更加轻松。

数据讲故事者

最新和最具创意的数据科学机会之一，数据讲故事，包括可视化数据、创建报告和统计数据，并以适合业务问题叙述的方式表达这些。 数据科学家和分析师收集的数据通常采用复杂的数字和统计格式。 数据讲故事者通过制作故事来简化见解，从而弥合技术数据与人类理解之间的差距。

机器学习科学家

机器学习 (ML) 科学家负责研究和开发数据科学的新方法、算法和方法。 ML 科学家仍然是该行业即将到来的工作角色。 ML 科学家通常是任何组织中研发 (R&D) 部门的一部分。 他们负责寻找创新的数据处理和分析方法，通常会导致发表作品。

业务分析师

业务分析师的职能与其他数据科学角色有所不同。 他们更符合问题的业务方面。 他们的职责是利用收集到的数据和知识来开发可行的见解，以解决业务问题。

他们对数据系统、处理大型数据集和组织有价值的数据有全面的了解。 然而，将数据与解决问题联系起来的最终责任在于业务分析师，使其成为最有成就感的数据科学家职业道路之一。

数据库管理员

有时，设计数据库的专业人员和使用数据库的专业人员是不同的。 在这种情况下，团队必须保持一致，以便数据处理能够有效地继续进行。 这个责任在于数据库管理员。 数据库管理员监控数据库系统并确保其顺利运行。 他们还通过创建备份来记录数据流。 如果员工需要访问数据库，他们就是负责授予权限的人。

统计员

有时，组织需要特定职能的专家来获得准确的结果。 统计学家是通过使用统计理论和模型在数据科学领域建立职业生涯的专家。 统计学家负责使用统计方法收集、组织、呈现和分析数据。 他们通常在需要统计数据才能持续运作的行业工作，例如体育、金融、交通、市场研究等。他们也可能是学术专家。

不断演变的角色

数据科学领域正在不断发展。 因此，该行业中可用的职业不仅限于上述职业。 预计会出现几个特定的​​角色——人工智能 (AI) 工程师、人工智能开发人员、深度学习专家、机器学习系统开发人员等等。

数据科学专业人士的旅程

如果您仍然想知道数据科学是否是一个好的职业，您会发现数据科学家在晋升过程中看到了令人兴奋的进步。

入门级

通常，在这个阶段，专业人士是实习生、初级或助理。 作为入门级工作，专业人员是原始的并且工作简单的任务。 这些任务包括调试现有模型。

大三学生或同事不应该构建新模型，而是在当前数据库和统计模型上运行查询以收集和分析数据。 他们通常是执行者，但不一定完全了解业务问题。 他们被分配任务，而不是自己承担工作。

中级

大约两到五年后，初级数据科学专业人员被提升为“高级”工作角色。 ML 工程师、AI 开发人员、数据科学经理、数据架构师通常从这个位置开始，因为该领域需要更深入的知识。

作为一名大四学生，数据科学专业人士是新模型和产品的架构师。 他们了解业务问题，并负责针对特定问题运行各个团队。 他们设计新系统，消除当前模型中的逻辑缺陷，编写创新但可重用的代码并构建安全的数据管道。

高级

最高级的是负责监督大型项目的首席数据科学专业人员和主管，他们经常绘制业务问题的解决方案路径并为各种工作提供布局。 他们通常具有商业思维，了解各种商业挑战，发现新机遇，并且是领导者。

他们有能力一次处理多个组织和项目。 他们结合了所有数据库系统、ML 和 AI 实践以及编程语言的知识（如果不是深入的话）。 这是最终的数据科学职业目标。

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