数据科学家职位描述 - 工作指南

已发表: 2022-06-21

在一个分支中寻求专业化不再是组织从个人身上寻求的东西。 要通过竞争激烈的 STEM 市场,必须具备同时承担多种职责和广泛技能的能力。 数据科学是一个多学科领域,将科学和行业知识相结合,通过相关的结构化数据为企业带来价值。

数据科学家通过大量充满噪音的非结构化数据工作,帮助公司从中获得有价值的见解。 如今,数据收集对于评估用户行为并为他们的担忧提供相关解决方案具有重要意义。 然而,虽然收集数据很容易,但浏览它以获取相关信息却和听起来一样困难。 数据科学家单枪匹马地设法简化数据收集和分析,因此成为全球最受欢迎的职业选择之一。

意识到该领域的技术效率,数据科学家的职位描述非常关注技术技能、分析技能和经验。 继续阅读以了解有关数据科学家职位描述和职位指南的更多信息。

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目录

什么是数据科学?

数据科学是多个科学学科的集合,它们共同努力以获取技术见解。 数据科学结合了编程技能、统计数据、领域专业知识和分析技能,可以从大量数据中获取有价值的信息。 企业从个人那里积累的数据是非结构化的。 作为数据科学家的个人可以通过这些非结构化数据形式筛选出可操作的洞察力。

数据科学使用多种工具来完成需要的工作,因为数据在被业务主管使用之前,需要具有可消费的形式。 数据科学家通过大型实时数据集来研究、发现模式、清理、组织,然后将它们重塑为技术和非技术专业人士都可以轻松理解的消费格式。 此外,所依赖的数据通过广泛的应用程序使用。

数据科学家角色的重要性使其成为最受欢迎、最赚钱的职业选择之一。

数据科学家的角色和职责

数据科学家必须跨越技术和非技术领域。 因此,他们的职责延伸到多个部门。 虽然数据科学的知识可以解释很多关于其工作概况的信息,但数据科学家可能还需要兼顾其他各种特定的角色和职责。

  • 管理:数据科学家的角色增加了管理层的作用,其数据驱动的重大贡献有助于改善和推动公司获得更好的机会。 该职位的个人负责加强品牌的技术能力。
  • 分析:数据科学家处于高位工作,管理复杂的统计模型来评估数据收集,了解趋势,然后根据洞察力将最有利可图的模型用于商业模型中的成功应用。
  • 规划:数据可视化是数据科学家角色的一个重要方面。 数据可视化有助于提供检索到的见解。 要使用它,必须为直观、可消费的数据描绘规划可视化。 规划还包括与数据工程师、分析师和业务分析师等其他角色的团队合作,以最精确地编制报告。
  • 合作:作为一名数据科学家,你可以与技术人员和非技术人员一起工作。 作为一名数据科学家,该角色要求您保持这些各方之间的关系,以便进行全面的规划和实施。

数据科学家在当前市场中的重要性

全球大数据的出现为寻求数据科学家职业的个人吸引了无数机会。 作为领先的科技领域之一,美国正在经历科技市场提供的数据科学家机会数量的指数级增长。 LinkedIn 的 2020 年新兴工作报告将数据科学列为第三,该职位的年增长率为 37%。

虽然机会图不断上升,但市场面临着数据科学家角色的短缺 然而,全球对数据科学家的需求正在飙升。 因此,专业人士必须提高他们的技能才能在当前的就业市场中保持相关性。

追求数据科学家的职业生涯:入门

随着对数据科学家的需求不断增长,教育机构提供多样化的数据科学专业课程,以培训学习者走向成功的 STEM 职业生涯。 以下是您可以从事数据科学家职业的方法:

  • 作为一个技术驱动的角色,需要数据科学的有志者拥有 STEM 学位。 因此,必须完成相关领域的学士学位,例如计算机科学、数学、信息技术或软件工程的文学士或理学士。
  • 数据科学或机器学习方面的额外认证和文凭很重要。
  • 参加实习、黑客马拉松和其他编程活动。
  • 您的简历必须描绘出作为数据分析师或数据科学家的丰富经验。
  • 精通编程语言是必不可少的。
  • 完成该学科的硕士课程不是强制性的,但它可以为您的简历增加价值。

所需技能

数据科学家是一个要求很高的角色,需要一系列技能和资格才能符合数据科学家职位描述的资格标准,例如:

  • 机器学习/深度学习
  • 云计算
  • 数据可视化
  • 计算机科学原理
  • 数据挖掘
  • 统计分析
  • 统计和概率
  • 大数据框架
  • 情报工具
  • 数据库管理

除了这些技术技能外,数据科学家的角色还需要特定的软技能,以使其通过选拔过程。 分析能力、有效沟通、解决问题的能力、商业直觉、批判性思维、领导力和好奇心是数据科学家必须具备的一些最重要的技能。

通过专业认证加强您的简历

除了适当的技能和经验外,您的简历还可以通过添加美国顶尖大学马里兰大学的数据科学专业认证而更加闪耀 由领先的教育门户网站 upGrad 提供。 该课程专为希望加强数据科学职业的学习者而设计,如数据科学家、分析师等。

该计划是在行业专业人士和经验丰富的教师的专家指导下策划的,旨在为那些没有机会通过以前的教育工作获得数据科学技能的学生提供所需的技能。 该认证是为学生和在职专业人士创建的,upGrad 灵活的学习计划让您可以按照自己的节奏自由学习。

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结论

到目前为止,您一定已经了解了在市场上担任数据科学家工作的重要性、复杂性和各种要求。 不幸的是,最抢手的职业面临着员工荒,但这对许多希望在该行业找到工作的人来说是个好消息。 正确的技能、丰富的简历和领域知识可以帮助您在竞争激烈的市场中脱颖而出。

数据科学家是一个受欢迎的工作吗?

通过在每个部门增加渗透和采用数字服务来推动数字化正在创造大量数据。 访问非结构化数据并从中获得有价值的见解是数据科学家的专长。与数据分析师一起,数据科学家使用统计和计算方法的组合来剖析数据并从中提取有意义的模式。 因此,它们的需求量很大。

数据科学家是一个艰难的职业吗?

数据科学家处理各种技术方面的问题,以从巨大的数据结构中创造价值。 因此,深入了解各种技术要求可能非常具有挑战性。 但是正确的技能和经验足以在该领域成长!

哪个国家的数据科学家薪酬最高?

美国在为其数据科学家提供最高薪酬的国家中名列前茅,这些国家被驱使使用他们的技术技能来熟练地管理组织。 据报道,向在美国工作的数据科学家提供的年薪为 120,000 美元,相对高于其他地方。 薪水取决于个人带来的技能和经验水平。