什么是数据科学家？薪资、责任和成为一员的路线图

更新 on 2023 年 4 月 20 日

数据科学家是收集、预处理和分析数据以帮助组织做出数据驱动决策的人。一段时间以来，数据科学一直是就业市场的流行词，但今天，它已成为最热门的词汇之一。增长最快工作角色。此外，根据数据，数据科学家的年薪中位数为 125,891 美元 Glassdoor.

但是，什么是数据科学？观察和实验就是科学。观察数据中隐藏的模式并尝试不同的机器学习和统计技术以制定数据驱动的策略称为数据科学。

在本博客中，我们将了解数据科学家的角色和职责、成为数据科学家的路线图，以及数据科学家和数据分析师之间的显着差异。

数据科学家的职责

数据科学家的职责可能因组织而异，具体取决于其目标、数据策略和组织规模。日常职责如下：

计算机科学学士学位是成为数据科学家的良好基础。您可以熟悉编程和软件工程原理。统计学或物理学学士学位也可以打下良好的基础。

根据一个分析在 15,000 个数据科学职位发布中，77% 的数据科学职位发布提到了 Python，59% 提到 SQL 作为申请该职位所需的技能。因此，学习Python和SQL是绝对必要的。学习编程101后，您需要获得机器学习库和框架的专业知识，如下：

我们的大脑处理视觉信息比书面信息快 60,000 倍。使用仪表板呈现从数据分析中获得的见解称为数据可视化。在数据可视化中，数据科学家使用合适的图表将信息传达给利益相关者和团队。熟练掌握以下任何工具就足以进行数据可视化：

此步骤与编程相邻。的理解机器学习需要预测未见过的数据集的未来趋势。每个数据科学家都必须了解的基本机器学习概念如下：

许多教育科技平台和课程教授成为数据科学家所需的上述技术技能。

大数据，大业务。五分之一的职位发布要求申请人具备大数据处理技能。处理大数据需要了解 Spark 和 Hadoop 框架。

完成数据科学家课程路线图后，就可以通过构建数据科学项目将您的知识付诸实践了。通过解决问题来开展价值驱动的项目。通过 Kaggle 或其他可靠来源查找真实世界的数据是最好的开始方式。

接下来，应用整个数据科学生命周期，其中包括：预处理、分析、建模、评估，最后部署到您的项目。通过撰写有关您所取得的成果的博客来讲述您的项目的故事。如果您刚刚开始，这项活动可以替代工作经验。

要成为数据科学家，软技能与技术技能同样重要。数据科学家应该能够有效地向利益相关者传达技术概念。解决问题和创造力是制定创新数据解决方案所必需的。数据科学家与数据分析师、数据工程师和软件工程师合作；因此协作和团队合作是必要的。

获得数据分析的入门级工作可能是成为数据科学家的绝佳一步。为此，在简历中提及投资组合项目可以帮助您在雇主面前脱颖而出。当您获得经验和技能时，您可以切换到数据科学角色。

数据科学家和数据分析师可能看起来很相似。尽管如此，这两个角色之间仍然存在显着差异，如下所示：

参数	数据分析师	数据科学家
目标	分析数据以回答特定的业务问题	处理开放式问题并使用预测建模创建可行的见解
技术技能	数据分析师精通 SQL、Excel 和数据可视化工具	除了数据分析之外，数据科学家还是 Python 框架和机器学习技术方面的专家
方法	数据分析师使用的方法包括回归分析和假设检验。	数据科学家使用机器学习和深度学习算法和架构来分析问题。
工作范围	主要处理结构化数据，包括数据库和电子表格。	工作范围不限于结构化数据。数据科学家还可以处理非结构化数据，例如文本、图像和音频数据。