数据科学领域的职位划分以及职责技能
随着数据科学领域的招聘信息越来越多,范围也越来越广。Datacamp根据最新的数据科学相关招聘信息,全面的了解各个行业之间数据科学领域每个职位角色之间的差异,以及所赋予的工作职责。 最主要分为以下几个职位:数据科学家、数据分析师、数据架构师、数据工程师、统计学家、数据库管理员、业务数据分析师、数据产品经理。下面通过信息图区分每个职位的角色介绍、必备语言技能。 角色/任务: 清洗,管理和组织(大)数据 必备语言: R,SAS,Python,Matlab,SQL,HivePig,Spark 技能和特长: 角色/任务: 收集,处理和执行统计数据分析 必备语言: R, Python, HTML,Javscript,C/C++,SQL 技能和特长: 角色/任务: 创建数据管理系统进行整合,集中,保护和维护数据源 必备语言: SQL,XML,HIVE,PIG,SPARK 技能和特长: 角色/任务: 开发,建设,测试和维护架构(如数据库,以及较大规模的处理系统) 必备语言: SQL,Hive,Pig,R,Mtlab,SAS,SPSS,Python,Java,Ruby,C++,Perl 技能和特长: 角色/任务: 收集,分析和解释,定性和定量的数据统计理论和方法 必备语言: R,SAS,SPSS,Mtlab,Stata,Python,Perl,Hive,Pig,Spark,SQL 技能和特长: 角色/任务: 确保数据库是提供给所有相关用户,正在正确执行,并且安全运行 必备语言: SQL,Java,Ruby on Rails,XML,C#,Python 技能和特长: 角色/任务: 改进业务流程的业务和IT之间的中介 必备语言: SQL 技能和特长: 角色/任务: 管理团队分析师和数据科学家 必备语言: SQL,R,SAS,Python,Matlab,Java 技能和特长: 在今天,要找到一份符合自己梦想的数据科学工作,在没有统一的数据科学的定义和角色任务的情况下,一定要弄清楚是做什么产品什么项目,将要用到什么技术,什么语言,然后才能有针对性的去进行相关学习和培训。 End. 来源:36大数据数据科学家
数据科学家
数据分析师
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数据架构师
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数据工程师
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统计学家
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数据库管理员
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业务数据分析师
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数据产品经理
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作为一只数据产品汪,表示上面的技能基本没有 … …