在数据科学综合指南中探索，涵盖这一高需求领域的角色、技能和职业机会。在大数据时代，数据科学正在世界范围内彻底改变行业。数据科学是一个多学科领域，使用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取知识和见解。执行这些活动的专业人员被称为数据科学家。
在本指南中，您将了解数据科学家的角色和职责、成为数据科学家的资格或要求，以及这个令人兴奋的领域中可用的职业道路。
为什么数据科学很重要？
数据科学对于帮助组织做出明智的决策和预测未来趋势至关重要。它帮助企业了解客户，同时改善产品和服务、营销工作和盈利能力。数据科学的主要应用包括几个行业，包括制造和物流、医疗保健、保护、教育和金融部门。

有哪些数据科学工作？
拥有数据科学学位的个人在不限于技术的各个领域都有许多职业选择。
尽管技术裁员和人工智能工具的出现，数据科学家的就业市场仍然强劲，预计还会增长：根据一项研究，主要科技公司解雇的人中只有3%是数据科学家。
美国劳工统计局的预测数据科学家职位将是增长最快的职位之一，从2022年到2032年职位空缺将增加35%。此外，世界电子****麦克风论坛估计，到2027年，对人工智能和机器学习专家的需求将增加40%，而其他大数据和数据库专业人员将增长30%-35%。随着人工智能的兴起，对数据科学技能的需求可能会增加。
以下是一些热门的数据科学职业，以及他们的平均工资和典型工作要求：

热门数据科学职业
数据分析师：转换和操作大型数据集以进行分析
商业智能开发人员：设计和开发策略以帮助业务用户查找信息
统计学家：收集、分析和解释数据以为组织决策提供信息
数据工程师：构建和维护数据管道
数据科学家：分析大量复合数据以找到有利于组织的模式
机器学习工程师：创建和维护机器学习系统
应用程序架构师：设计应用程序架构，包括用户接口和基础设施
来源：Payscale

数据分析师与数据科学家：有什么区别？
虽然数据分析师和数据科学家都使用数据，但他们的角色在几个方面有所不同：
数据分析师专注于解释存量数据以提供可操作的见解，他们依赖于SQL、Excel和统计软件等工具，其工作往往涉及常规分析、数据可视化以及回答与业务相关的问题。
数据科学家深入研究预测建模和高级分析，使用Python编程语言和R等编程语言以及机器学习技术。他们开发了捕获、操作和分析数据的新方法，致力于解决可能包括创建新算法和模型在内的复杂问题。

数据科学家每天都在做什么？
数据科学家的日常任务围绕着从数据中提取有意义的信息。他们收集和分析数据，识别模式或趋势，并使用各种工具来开发预测模型。
他们的主要职责之一是向利益相关者传达调查结果。数据科学家与业务分析师和数据工程师合作进行分析并展示他们的发现。他们还通过博客、会议和与该领域其他专业人士的联系来了解行业变化。

作为数据科学专业人员，我可以在哪里工作？
作为一名数据科学专业人士，你可以在各行各业工作。医疗保健、零售、金融和汽车行业是雇佣数据科学家的顶级行业。他们可以从事各种各样的任务，从诊断疾病和预防疾病循环到了解客户偏好、检测欺诈和提高车辆安全性。

如何推进您在数据科学领域的职业生涯
推进你的数据科学职业生涯包括持续学习、技能培养、网络和战略性职业发展。以下是一些帮助你提升数据科学职业生涯的方法：
继续教育
数据科学的进步不仅仅是学习新技能，还包括将它们应用于现实世界的问题并突破你的界限。随着数据科学的快速增长，继续教育对数据科学家来说至关重要。
这可能涉及回到学校获得更高的学位，参加研讨会或会议，或者参加在线课程。许多在线平台提供课程数据科学主题，掌握数据科学的最新研究和趋势可以帮助您在就业市场上保持竞争力。

提升职业生涯的其他方法
还有其他几种方法可以推进你在数据科学领域的职业生涯。例如，你可以通过从事现实世界的项目来获得实践经验。参加数据科学竞赛也可以帮助你应用你的技能，并在该领域获得认可。网络也很重要。参加行业活动，加入在线论坛，并与其他数据科学家联系，了解新的机会和趋势。
推进职业生涯的另一个有效方法是为开源项目做出贡献或发布自己的作品，这可以帮助你展示自己的技能，在数据科学社区获得知名度，并建立有价值的联系。
不要忘记软技能的重要性。培养强大的沟通、解决问题和领导技能可以让你与众不同，开辟新的机会。

数据科学专业资源
由于数据科学往往依赖于新兴技术，学生和专业人士必须紧跟最新发展，专业机构传播该领域的新闻和更新，出版物为读者提供深入的分析和研究。
学生和专业人士还可以访问开放课件来提高他们的证书，并了解数据科学的新领域。

关于数据科学职业的常见问题
数据科学是一个压力很大的工作吗？
像任何工作一样，数据科学职业也有它的压力时刻。数据科学家通常有紧迫的最后期限，处理杂乱和不完整的数据，不断学习新技能，并向非技术利益相关者有效地传达复合数据见解。
你可以通过持续学习和保持良好的解决问题、时间管理和沟通技巧来避免这些挑战。最终，解决复杂问题并对业务决策产生切实影响的满足感可以使数据科学职业生涯获得回报。

数据分析师能否成为数据科学家？
是的，数据分析师可以过渡到数据科学家的角色。你应该获得高级技术技能，如机器学习，对统计学有更深入的理解，并了解编程语言，如Python编程语言和SQL。获得领域专业知识、建立强大的项目组合以及在数据科学社区内建立网络也是过渡的关键步骤。

成为数据科学家需要多长时间？
成为数据科学家的典型时间线，从教育到就业，一般横跨5-8年。这个时间线始于基础教育，如计算机科学、统计学或数学等相关领域的学士学位，大约需要四年才能完成。如果你想攻读硕士学位，你应该再占两年的学习时间。通过实习、入门级工作或项目的实践经验可以跨越1-2年。

数据科学是STEM吗？
是的，数据科学是更广泛的STEM领域的一部分。这是一个多学科领域，包括数学、统计、计算和分析技术，从数据中提取见解和知识。你的日常职责可能会让你做一些事情，比如数据捕捞、存储、处理、分析和通信，以支持各个行业的决策。