數據科學職業發展：工作的未來就在這裡

數據科學職業發展是全球最快的職業之一，哈佛商業評論稱其為 21 世紀最熱門的工作， LinkedIn將其命名為 2017 年增長最快的工作。商界領袖稱數據為新石油。

預計到2026 年，該領域將新增約1150 萬個工作崗位，屆時大數據市場規模預計將達到 960 億美元。 然而，儘管有這些數字，職位發布和該領域的人才之間仍存在巨大差距。 據quanthub 稱，預計未來十年全球技術短缺人數將達到 8500 萬。

據普華永道稱，在中東，人工智能（AI）——數據科學行業的巨大推動力——到 2030 年僅在阿聯酋就價值 3200 億美元。 因此，該地區正在走向巨大的發展，但需要一支專業人士和專家隊伍才能將其帶到預期的高度。

對於希望改變職業或開始職業的專業人士來說，數據科學職業道路是理想的選擇。

數據驅動的職業道路

以下是可供數據科學專業人士選擇的角色。

數據科學家

數據科學家從頭到尾忽略項目。 他們對業務問題有全面的了解，並分析和組織解決問題的信息。 他們是分享整體見解、發現模式、分享解決方案和預測有關問題的未來趨勢的最佳專業人士。 通常，在大型組織中，數據科學家的技能被視為領導項目的行動，而不是完全深入研究執行級別的細節。

數據分析師

正如標題所暗示的那樣，數據分析師是深入研究結構化或非結構化信息並對其進行分析的人。 他們在數據庫上執行搜索查詢並為業務問題提取有價值的數據。 他們使用算法和模型來處理、優化和操縱數據。 數據分析職業道路還涉及可視化，這意味著他們需要通過簡化的圖表和數字來呈現數據。

數據工程師/架構師

數據工程師是設計、構建和維護數據科學家用來運行算法的數據生態系統的人。 他們還測試這些系統和管道以確保高度優化的運行。 更新數據系統也是數據工程師的職責。 他們格式化數據批次並將這些格式與數據系統中的格式相匹配，從而使數據科學家的工作更加輕鬆。

數據講故事者

最新和最具創意的數據科學機會之一，數據講故事，包括可視化數據、創建報告和統計數據，並以適合業務問題敘述的方式表達這些。 數據科學家和分析師收集的數據通常採用複雜的數字和統計格式。 數據講故事者通過製作故事來簡化見解，從而彌合技術數據與人類理解之間的差距。

機器學習科學家

機器學習 (ML) 科學家負責研究和開發數據科學的新​​方法、算法和方法。 ML 科學家仍然是該行業即將到來的工作角色。 ML 科學家通常是任何組織中研發 (R&D) 部門的一部分。 他們負責尋找創新的數據處理和分析方法，通常會導致發表作品。

業務分析師

業務分析師的職能與其他數據科學角色有所不同。 他們更符合問題的業務方面。 他們的職責是利用收集到的數據和知識來開發可行的見解，以解決業務問題。

他們對數據系統、處理大型數據集和組織有價值的數據有全面的了解。 然而，將數據與解決問題聯繫起來的最終責任在於業務分析師，使其成為最有成就感的數據科學家職業道路之一。

數據庫管理員

有時，設計數據庫的專業人員和使用數據庫的專業人員是不同的。 在這種情況下，團隊必須保持一致，以便數據處理能夠有效地繼續進行。 這個責任在於數據庫管理員。 數據庫管理員監控數據庫系統並確保其順利運行。 他們還通過創建備份來記錄數據流。 如果員工需要訪問數據庫，他們就是負責授予權限的人。

統計員

有時，組織需要特定職能的專家來獲得準確的結果。 統計學家是通過使用統計理論和模型在數據科學領域建立職業生涯的專家。 統計學家負責使用統計方法收集、組織、呈現和分析數據。 他們通常在需要統計數據才能持續運作的行業工作，例如體育、金融、交通、市場研究等。他們也可能是學術專家。

不斷演變的角色

數據科學領域正在不斷發展。 因此，該行業中可用的職業不僅限於上述職業。 預計會出現幾個特定的角色——人工智能 (AI) 工程師、人工智能開發人員、深度學習專家、機器學習系統開發人員等等。

數據科學專業人士的旅程

如果您仍然想知道數據科學是否是一個好的職業，您會發現數據科學家在晉升過程中看到了令人興奮的進步。

入門級

通常，在這個階段，專業人士是實習生、初級或助理。 作為入門級工作，專業人員是原始的並且工作簡單的任務。 這些任務包括調試現有模型。

大三學生或同事不應該構建新模型，而是在當前數據庫和統計模型上運行查詢以收集和分析數據。 他們通常是執行者，但不一定完全了解業務問題。 他們被分配任務，而不是自己承擔工作。

中級

大約兩到五年後，初級數據科學專業人員被提升為“高級”工作角色。 ML 工程師、AI 開發人員、數據科學經理、數據架構師通常從這個位置開始，因為該領域需要更深入的知識。

作為一名大四學生，數據科學專業人士是新模型和產品的架構師。 他們了解業務問題，並負責針對特定問題運行各個團隊。 他們設計新系統，消除當前模型中的邏輯缺陷，編寫創新但可重用的代碼並構建安全的數據管道。

高級

最高級的是負責監督大型項目的首席數據科學專業人員和主管，他們經常繪製業務問題的解決方案路徑並為各種工作提供佈局。 他們通常具有商業思維，了解各種商業挑戰，發現新機遇，並且是領導者。

他們有能力一次處理多個組織和項目。 他們結合了所有數據庫系統、ML 和 AI 實踐以及編程語言的知識（如果不是深入的話）。 這是最終的數據科學職業目標。

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