顶级数据科学职业顶级数据科学职道路和工作
熟练的数据科学专业人员供不应求。这是一个新兴领域，组织愿意投入更多资金来填补空缺职位。

根据美国劳工统计局的数据，从2022年到2032年，数据科学家的职位预计将增长35％。Glassdoor将数据科学家评为2022年美国第三大最佳职业。至于欧洲，欧盟委员会的一份报告指出，在基准情景下，到2025年欧洲数据工作者的数量将达到1130万。

显然，数据科学是一个发展迅速的领域。那么，让我们仔细看看数据科学家的职业道路。

2024 年四大数据科学职业选择

你可以将数据科学的当前趋兄弟手机清单势与十年前的计算机科学趋势进行比较。换句话说，这是一门与几乎所有渐进式职业道路重叠的学科。几乎任何与技术的互动都涉及数据，无论是在亚马逊上购物、查看 Facebook 动态、在 Netflix 上寻找要观看的内容，还是使用面部识别登录手机。

人类每天产生3.2877 亿 TB 的数据。需要有人来处理所有这些数据。

那么，这些不知疲倦地努力整理这些数据的勇敢灵魂是谁呢？您可能会听到他们被称为数据分析师、数据科学家、数据工程师、机器学习工程师或许多其他头衔之一。虽然每个角色都有一些特定的特征，但对于它们需要什么也没有严格的定义，因为不同的公司和行业对数据专家的期望和需求不同。

让我们简单了解一下每个角色通常涵盖的内容。

数据分析师
数据分析师的主要目标是在我可以利用哪些资源来准备持创业签证前往加拿大？处理大量数据的同时从数据中获得有用的业务见解。通常，数据分析师会被给予需要回答的特定问题，以便做出业务决策。数据清理和分类、调整计算和可视化都是数据分析师日常工作的重要组成部分。

数据科学家处理数据的方式与 ig 号码数据分析师类似，但他们还会构建机器学习模型，根据过去的数据进行预测。这个角色最为普遍，具体任务取决于公司。

因此，虽然数据分析师会提供问题的答案，但数据科学家的角色则更加积极主动——他们寻找趋势，并在无人要求的情况下提供新的见解和建议。数据讲故事是数据科学家需要具备的关键技能之一，以便以令人信服且易于理解的方式传递他们的研究结果。

这些专家负责公司的大数据生态系统。数据工程师为数据创建基础设施，以便数据科学家可以对其进行分析。数据通常存储在数据仓库中。

简而言之，数据工程师负责确保数据科学家拥有来自各种来源的所有所需数据。如果数据科学家缺少某些东西，那么数据工程师的工作就是确保他们得到它。高级编程技能是担任数据工程师的关键。

机器学习工程师的工作包括开发机器学习模型。数据工程师负责整个数据生态系统，而机器学习工程师则创建进行预测的机器学习模型，这些模型随后被集成到产品中。

机器学习工程师的角色与数据科学家的角色有些相似——两者都是构建机器学习模型。不过，后者需要很强的数据讲述能力，而机器学习工程师则更专注于创建最准确的机器学习模型。

数据有更好的想法
几乎每个行业都需要数据专家，而不仅仅是技术领域。医疗、金融、贸易、电信、制造、零售、公用事业甚至农业都是数据至关重要的行业。

这是因为在所有这些领域，如果没有数据驱动的方法，就不可能做出关键业务决策。这意味着，作为一名数据专业人员，您将在公司或组织的成功中发挥关键作用。没有你，他们的所有原始数据都只是潜力。有了你，这种潜力就会转化为可操作的见解和真正的创新。