2022年最受歡迎的數據相關職業細分

三年前，我面臨著一個將伴隨我余生的決定--“<我>我要做什么謀生？”我剛剛完成高等教育，高中剛剛畢業。

在與朋友和家人討論了很長時間后，我選擇了“21世紀最性感的工作”。我決定攻讀數據科學本科學位。

當時，我選擇了數據科學，因為我不知道我的選擇。我聽說了一個很受歡迎的領域，它承諾靈活的工作時間和豐厚的工資支票，并決定專攻它。

然而，在數據行業工作了一年多后，我逐漸意識到數據科學只是我可以選擇的眾多職業道路之一。

數據行業有許多不太受歡迎的角色需求很高，薪酬也很高。

在本文中，我將描述數據行業中三個最有前途的職業選擇--數據分析、數據科學和數據工程。

數據工程師

數據工程師是數據行業的無名英雄。他們整合了大量數據，并構建了其他數據專業人員可以輕松訪問的可伸縮管道。

如果沒有數據工程師所做的所有數據準備工作，數據科學家將無法建立機器學習模型。

在過去的幾年里，隨著公司開始意識到擁有一個可伸縮的數據框架的重要性，對數據工程師的需求有所增長。

數據工程師是這個列表中三個角色中技術含量最高的。他們設計數據庫模式，管理系統中的數據流，并執行質量檢查以確保數據一致。

為了成為一名數據工程師，您需要具備軟件設計、數據庫架構、devops和數據建模方面的技能。您還需要有一個強大的SQL命令。熟悉Python和Bash等腳本語言通常是數據工程工作描述中的一個要求。

數據分析師

數據分析員是組織數據以確定可以支持決策的趨勢的個人。

這些人利用他們的技術和領域知識提出可以幫助企業發展的建議。

以下是一個數據分析師工作流的簡單示例:

• ABC商店希望更好地了解他們的客戶群。
• 他們希望根據品牌忠誠度和每次購買花費的金額等因素將客戶分成不同的群體。然后他們會用不同的促銷來吸引他們的每一個客戶群體。
• 數據分析員可以根據客戶的購買行為識別趨勢，并執行這種細分。
• 例如，有一組客戶曾經每月頻繁地存儲ABC（組I）。然而，在最近幾個月，他們突然停止了購買。這意味著他們可能已經決定在競爭對手的品牌上購物，或者他們只是不再需要該產品了。
• 第二組顧客只在特定產品出售時經常去ABC商店（第二組）。他們不是?？?，只對某一商品的促銷活動做出回應。
• 需要以不同的方式接近這兩類客戶。第一組客戶表現出品牌忠誠度，需要通過個性化信息和禮品卡等策略來恢復。
• 另一方面，第二組客戶應該根據他們經常購買的產品進行特定的促銷。

數據分析師通常執行類似于上面描述的任務。

為了識別客戶價值并像上面那樣對他們進行分組，分析師需要對公司提供的產品有很強的理解。他們還需要在商業和營銷等領域擁有專業知識。

數據科學家

數據科學家的工作范圍經常與數據分析師的工作范圍混淆，這是因為他們的技能有很大的重疊。

然而，這些角色之間的主要區別是數據科學家建立機器學習模型，而數據分析師不。

數據科學家需要具備與分析師非常相似的技能。他們需要了解如何收集和轉換數據，創建
可視化，執行分析任務，并在數據的幫助下解決業務問題。

除了上面列出的所有技能，數據科學家還需要知道如何創建預測模型。

以下是一個數據科學家工作流的示例:

• 商店ABC想了解他們的客戶的終身價值。一個數據科學家將執行上面解釋的所有分析。
• 然后，他們將更進一步構建一個聚類模型，將這些客戶劃分為不同的群體。
• 為了根據每個客戶的偏好提出個性化的產品推薦，數據科學家還可以在每個細分市場中建立推薦系統。

結論

數據科學極其受歡迎，圍繞該領域有很多炒作。不過，數據行業還有其他職業增長迅速，在薪酬和需求方面同樣看好。

數據科學家、工程師和分析師對數據生命周期同樣重要。組織需要所有這些領域的專業知識，以便提出數據驅動的決策，增加業務價值。