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。
数据科学家
数据科学家
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:
分布式计算
预测模型
故事讲述和可视化
数学\统计，机器学习
数据分析师
数据分析师
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:
电子表格工具（例如Excel）中
数据库系统（SQL和基于NO SQL）
通信可视化
数学，统计，机器学习
数据架构师
数据架构师
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:
数据仓库解决方案
深入了解数据库体系结构
提取thansformation和加载（ETL），电子表格和BI工具
数据建模
系统开发
数据工程师
数据工程师
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:
数据库系统（SQL和基于NO SQL）
数据建模ETL工具
数据API
数据仓库解决方案
统计学家
统计学家
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:
统计理论方法
数据挖掘机器学习
分布式计算（Hadoop的）
数据库系统（SQL和基于NO SQL）
云工具
数据库管理员
数据库管理员
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:
备份恢复
数据建模和设计
分布式计算（Hadoop的）
数据库系统（SQL和基于NO SQL）
数据安全
ERP业务知识
业务数据分析师
业务数据分析师
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:
基本工具（例如微软Office）
数据可视化工具（e.g.Tableau）
自觉听和讲故事
商业智能的理解
数据建模
数据产品经理
数据产品经理
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:
数据库系统（SQL和基于NO SQL）
领导项目管理
人际沟通
数据挖掘预测建模数据建模
国际平均水平薪资（US）
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。
本文作者：佚名
来源：51CTO
