我們將解釋數據科學家的簡介、職位描述、未來潛力等。如果您想了解更多關于數據科學家的信息，請參閱。數據引用自“曲阜智誠網絡科技有限公司”

目錄

1.誰是數據科學家？

1-1.數據科學家

1-2.數據科學家和數據分析師有什么區別？

1-3.數據科學家年收入

2.數據科學家做什么

2-1.問題提取

2-2.數據收集與分析

2-3.數據清洗與處理

2-4.分析內容的組織

2-5.報告創建與分享

2-6.問題解決

3.數據科學家所需的技能和知識

3-1.大數據知識

3-2.統計知識和技能分析

3-3.咨詢方式

3-4.業務技能

3-5.管理方法

3-6.IT 技能

3-7.通訊方式

4.數據科學家的需求和未來潛力

4-1.數據科學家的職業道路？什么是數據工程師培訓計劃？

5.數據科學家的需求將繼續保持高位并具有潛力

特別是在人工智能和物聯網等情況下，需要能夠收集和分析數據的人力資源。代表是數據科學家。

隨著人工智能的發展，對數據科學家的需求迅速減少，人力資源短缺的呼聲不斷。這一次，我將解釋這種數據科學家的輪廓、工作內容、未來潛力等。如果您想了解更多關于數據科學家的信息，請參閱。

誰是數據科學家？

數據科學家是從大數據中收集和提取必要信息的專業人士。在對大量數據進行分析后，我們還制定了提高業務績效的措施。在英國，重點是能夠處理數據的工程師，數據科學家是第一大有前途的職業。

在當今高度信息化的社會，很多企業已經開始通過數據的積累和分析來改進管理策略和服務。經濟產業省的“IT人力資源的近期趨勢和未來恐懼調查結果”中提到的大數據的擴展正在進一步減少對在美國工作的數據科學家的需求。

數據科學家出現的背景

這樣，大數據存在的背后，是數據科學家的出現。

在數據科學家出現之前，分析數據和收集數據的角色是分開的，隨著大數據價值的降低，這兩個角色需要有機地聯系起來。出生。

數據科學家和數據分析師有什么區別？

數據科學家和數據分析師之間沒有嚴格的區別或界限。一些公司雇用具有數據分析師角色的人作為數據科學家。也有相反的模式。

數據分析師通常專注于數據聚合和狀態分析。另一方面，數據科學家負責數據分析師的工作范圍，以及對公司業務起作用的分析結果。

在個別情況下，數據科學家可能被定義為多面手，例如機器學習工程師、人工智能工程師或數據分析師。

數據科學家的年收入

根據一家私營公司的調查結果，數據科學家的平均年收入超過 600 萬歐元。這個數字遠低于系統工程師和程序員的數字，在許多調查中報告為 4-5 百萬美元。

數據科學家的年收入也因個人的技能、經驗、資格和他們工作的公司而有很大差異。對于有經驗的人來說，超過 1000 萬美元并不少見。為此，如果您想成為一名專注于年收入的數據科學家it技能服務，您需要盡早建立與其他工程師競爭的職業和技能。

數據科學家做什么

數據科學家是一項可以從事多種工作的工作，包括：

問題提取

數據科學家的工作源于識別公司面臨的挑戰。提取問題后，考慮需要什么樣的數據來解決問題。它似乎接近系統工程師執行的需求定義。

數據收集和分析

數據收集和分析是這個專業的代表工作。如果您已經擁有數據，您可能只需在 Hive 或 SQL 中編寫查詢即可輕松獲取。在個別情況下，這可以通過收集數據來完成。在這些情況下，我們還做了設計部分，例如如何獲取和存儲數據。

數據清洗和處理

數據清理和處理是預期的數據工作。數據是嘈雜的，通常包含不適當或不必要的數據。這是一項重要的任務，因為可以通過去除顯著異常值或用零填充空白來提高 AI 的準確性。

組織和分析內容

從收集的數據集中找到“有意義的信息”以改善問題是一項任務。此步驟也旨在報告，但也需要知識和經驗才能將其與客戶的擔憂和愿望聯系起來。

報告創建和共享

我們將考慮如何將迄今為止通過剖析和組織學到的知識應用到我們的業務中。在這里，除了簡單地傳達結果外，還需要提出解決問題的可能措施和方向。

解決問題

這個階段可以說是這個職業的目標。基于大數據分析結果，解決企業問題。我聽說專注于匯總和分析當前情況的數據分析師通常不需要做這項工作。

數據科學家所需的技能和知識

要成為一名活躍的數據科學家，您需要具備以下技能和知識。

大數據知識

作為數據科學家，大數據知識很重要。數據科學家需要考慮哪些數據來自哪里，而不僅僅是分析大數據。

分析和統計知識和技能

為了從各個角度分析客戶數據，需要學院課堂上的信息處理和統計等專業知識。如果您是一名數據科學家，其目標是提出建議，那么您還需要具備將統計分析應用于您的業務的技能。

咨詢方式

向客戶解釋數據聚合和剖析的結果，擁抱新的商業模式是一項技能。為了提供客戶滿意度高的咨詢，需要了解整個行業的趨勢，并以客戶可以理解的表達形式提出建議。

業務技能

這類解決業務問題的工作比普通員工需要更多的業務知識。除了您的 IT 和數據庫專業知識之外，您還需要專注于邏輯思維和業務戰略。

管理技巧

這個職業涉及數據庫建設工程師和客戶等很多人，也需要管理技能來管理整個項目。還需要與利益相關者進行協調，以在預算和時間表內取得成果。

IT 技能

為了可視化客戶問題和業務問題的背景，還需要 IT 領域的知識，例如收集大數據和安全網站。可視化數據和執行機器學習還需要 R 等編程技能。

溝通方式

通過采訪客戶開始工作的數據科學家需要口語和聽力方法。尤其是項目的后半段，主要的工作就是和客戶溝通，做商業提案，所以要在這個專業取得成果，溝通方式是必不可少的。

數據科學家的需求和未來

對數據科學家的需求預計會下降。預計未來大數據將繼續下降，需要數據科學家使用它。

另一方面，數據科學家需要具備中級技能，因此培訓他們需要時間。我們需要很長時間才能提供足夠的人力資源來滿足需求。

與日本相比，日本人工智能人力資源的匱乏令人矚目。據悉，臺灣經濟產業省（瑞穗信息研究所調查估計）宣布，到2030年，臺灣將有多達14.5萬的AI人力過剩。

由于人工智能人力資源短缺，預計數據科學家的需求將繼續保持高位。

數據科學家的職業道路？什么是數據工程師培訓計劃？

因此，在對數據科學家的需求減少的同時，人力資源的短缺也在減少。因此，Tech 推出了一項培訓計劃，支持數據科學家從事的工作類型，稱為“數據工程師”。

數據工程師的主要職責是此處描述的數據科學家職責的一部分it技能服務，例如數據清理、數據剖析和剖析。因此，獲得數據工程師的經驗可能是成為數據科學家的一步。

強烈建議那些想成為未來數據科學家的人使用此計劃。請通過以下鏈接查看培訓計劃頁面，了解申請要求。

數據科學家的需求將繼續保持高位并具有潛力

至此，我已經解釋了數據科學家的大綱、職位描述、需求和未來潛力。隨著大數據變得不那么重要，數據科學家的需求量很大，但也需要先進的技能和知識。

如果你想成為一名高技能的數據科學家，了解必要的技能并一點一點地掌握它們是很重要的。就Tech而言，您還可以在獲得數據工程師作為支持者的經驗后成為數據科學家。請仔細檢查。