什么是数据科学家？薪水、职责和成为数据科学家的路线图

Published March 6, 2023

Updated April 28, 2026

Haziqa Sajid

数据科学家是一位收集、预处理和分析数据，以帮助组织做出数据驱动的决策的人。数据科学已经成为职场上的一种流行词汇，但如今，它是增长最快的职位之一。另外，根据 Glassdoor 的数据，数据科学家的中位数薪水为每年 125,891 美元。

但是什么是数据科学？观察和实验是科学。观察数据中的隐藏模式，并使用不同的机器学习和统计技术来制定数据驱动的策略被称为数据科学。

在这篇博客中，我们将学习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主要区别。

数据科学家的职责

数据科学家的职责可能会根据组织的目标、数据策略和规模而有所不同。日常职责如下：

计算机科学的学士学位是成为数据科学家的良好起点。你可以熟悉编程和软件工程原则。统计学或物理学的学士学位也可以提供良好的基础。

根据对 15,000 个数据科学职位发布的分析，77% 的数据科学职位发布中提到了 Python，59% 提到了 SQL 作为申请职位所需的技能。因此，学习 Python 和 SQL 是绝对必要的。在学习了编程 101 之后，你需要在以下机器学习库和框架中获得专业知识：

我们的脑部处理视觉信息的速度比处理书面信息快 60,000 倍。使用仪表板呈现数据分析获得的见解称为数据可视化。在数据可视化中，数据科学家使用适合的图表向利益相关者和团队传达信息。以下工具中的任何一种的熟练程度都是足够的：

这一步与编程相邻。需要了解机器学习以预测未见数据集上的未来趋势。每个数据科学家必须知道的基本 ML 概念如下：

许多教育技术平台和课程教授上述成为数据科学家所需的技术技能。

大数据，大商机。1/5 的职位发布期待申请者具备大数据处理技能。需要了解 Spark 和 Hadoop 框架来处理大数据。

完成数据科学家课程路线图后，是时候通过构建数据科学项目来将您的知识付诸实践了。进行有价值的项目，解决问题。通过 Kaggle 或其他可靠来源找到真实世界的数据是开始的最佳方式。

接下来，应用整个数据科学生命周期，包括：预处理、分析、建模、评估和最终部署到您的项目中。通过写一篇关于您实现的结果的博客来讲述您的项目故事。这项活动可以代替工作经验，如果您是初学者。

要成为数据科学家，软技能与技术技能一样重要。数据科学家应该能够有效地向利益相关者传达技术概念。问题解决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，因此合作和团队合作是必要的。

在数据分析中获得入门级职位可以成为成为数据科学家的良好步骤。为此，在您的简历中提及项目组合可以帮助您在面试官面前脱颖而出。随着您获得经验和技能，您可以转到数据科学角色。

数据科学家和数据分析师可能看起来相似。然而，两种角色之间存在显著差异，具体如下：

参数	数据分析师	数据科学家
目标	分析数据以回答特定的商业问题	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	数据科学家是 Python 框架和机器学习技术的专家，除了数据分析之外
方法	数据分析师使用回归分析和假设测试等方法	数据科学家使用机器学习和深度学习算法以及架构来分析问题
工作范围	主要处理结构化数据，包括数据库和电子表格	工作范围不仅限于结构化数据。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