數據科學家職位描述 - 工作指南

在一個分支中尋求專業化不再是組織從個人身上尋求的東西。 要通過競爭激烈的 STEM 市場，必須具備同時承擔多種職責和廣泛技能的能力。 數據科學是一個多學科領域，將科學和行業知識相結合，通過相關的結構化數據為企業帶來價值。

數據科學家通過大量充滿噪音的非結構化數據工作，幫助公司從中獲得有價值的見解。 如今，數據收集對於評估用戶行為並為他們的擔憂提供相關解決方案具有重要意義。 然而，雖然收集數據很容易，但瀏覽它以獲取相關信息卻和聽起來一樣困難。 數據科學家單槍匹馬地設法簡化數據收集和分析，因此成為全球最受歡迎的職業選擇之一。

意識到該領域的技術效率，數據科學家的職位描述非常關注技術技能、分析技能和經驗。 繼續閱讀以了解有關數據科學家職位描述和職位指南的更多信息。

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什麼是數據科學？

數據科學是多個科學學科的集合，它們共同努力以獲取技術見解。 數據科學結合了編程技能、統計數據、領域專業知識和分析技能，可以從大量數據中獲取有價值的信息。 企業從個人那裡積累的數據是非結構化的。 作為數據科學家的個人可以通過這些非結構化數據形式篩選出可操作的洞察力。

數據科學使用多種工具來完成需要的工作，因為數據在被業務主管使用之前，需要具有可消費的形式。 數據科學家通過大型實時數據集來研究、發現模式、清理、組織，然後將它們重塑為技術和非技術專業人士都可以輕鬆理解的消費格式。 此外，所依賴的數據通過廣泛的應用程序使用。

數據科學家角色的重要性使其成為最受歡迎、最賺錢的職業選擇之一。

數據科學家的角色和職責

數據科學家必須跨越技術和非技術領域。 因此，他們的職責延伸到多個部門。 雖然數據科學的知識可以解釋很多關於其工作概況的信息，但數據科學家可能還需要兼顧其他各種特定的角色和職責。

• 管理：數據科學家的角色增加了管理層的作用，其數據驅動的重大貢獻有助於改善和推動公司獲得更好的機會。 該職位的個人負責加強品牌的技術能力。
• 分析：數據科學家處於高位工作，管理複雜的統計模型來評估數據收集，了解趨勢，然後根據洞察力將最有利可圖的模型用於商業模型中的成功應用。
• 規劃：數據可視化是數據科學家角色的一個重要方面。 數據可視化有助於提供檢索到的見解。 要使用它，必須為直觀、可消費的數據描繪規劃可視化。 規劃還包括與數據工程師、分析師和業務分析師等其他角色的團隊合作，以最精確地編制報告。
• 合作：作為一名數據科學家，你可以與技術人員和非技術人員一起工作。 作為一名數據科學家，該角色要求您保持這些各方之間的關係，以便進行全面的規劃和實施。

數據科學家在當前市場中的重要性

全球大數據的出現為尋求數據科學家職業的個人吸引了無數機會。 作為領先的科技領域之一，美國正在經歷科技市場提供的數據科學家機會數量的指數級增長。 LinkedIn 的 2020 年新興工作報告將數據科學列為第三，該職位的年增長率為 37%。

雖然機會圖不斷上升，但市場面臨著數據科學家角色的短缺。 然而，全球對數據科學家的需求正在飆升。 因此，專業人士必須提高他們的技能才能在當前的就業市場中保持相關性。

追求數據科學家的職業生涯：入門

隨著對數據科學家的需求不斷增長，教育機構提供多樣化的數據科學專業課程，以培訓學習者走向成功的 STEM 職業生涯。 以下是您可以從事數據科學家職業的方法：

• 作為一個技術驅動的角色，需要數據科學的有志者擁有 STEM 學位。 因此，必須完成相關領域的學士學位，例如計算機科學、數學、信息技術或軟件工程的文學士或理學士。
• 數據科學或機器學習方面的額外認證和文憑很重要。
• 參加實習、黑客馬拉松和其他編程活動。
• 您的簡歷必須描繪出作為數據分析師或數據科學家的豐富經驗。
• 精通編程語言是必不可少的。
• 完成該學科的碩士課程不是強制性的，但它可以為您的簡歷增加價值。

所需技能

數據科學家是一個要求很高的角色，需要一系列技能和資格才能符合數據科學家職位描述的資格標準，例如：

• 機器學習/深度學習
• 雲計算
• 數據可視化
• 計算機科學原理
• 數據挖掘
• 統計分析
• 統計和概率
• 大數據框架
• 情報工具
• 數據庫管理

除了這些技術技能外，數據科學家的角色還需要特定的軟技能，以使其通過選拔過程。 分析能力、有效溝通、解決問題的能力、商業直覺、批判性思維、領導力和好奇心是數據科學家必須具備的一些最重要的技能。

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結論

到目前為止，您一定已經了解了在市場上擔任數據科學家工作的重要性、複雜性和各種要求。 不幸的是，最搶手的職業面臨著員工荒，但這對許多希望在該行業找到工作的人來說是個好消息。 正確的技能、豐富的簡歷和領域知識可以幫助您在競爭激烈的市場中脫穎而出。