10个需要考虑的数据科学职业
随着各行各业不断认识到数据的变革力量, 对熟练的数据科学专业人员的需求处于历史最高水平. 建立预测模型的能力, 执行复杂分析, 从数据中获得可操作的见解对于在任何市场寻求竞争优势的公司来说都变得至关重要.
这个不断发展的领域为那些热衷于利用数据在不同专业领域创造解决方案的人提供了一条令人兴奋和有益的道路. 继续阅读我们概述的一些你可以追求的数据科学职业.
10 .数据科学的工作岗位正在增加
随着组织在日益丰富的数据环境中导航, 对能够利用这些信息的专业人员的需求达到了前所未有的高度. 根据 劳工统计局 (BLS), 数据科学工作预计将在2021年至2031年间增长36%, 哪个比全国所有职业的平均速度快7倍. 这些职位的平均年薪也要高得多.
从医疗保健和教育到制造业和物流, 数据科学的角色几乎可以在任何行业中找到. 考虑下面的例子:
1. 运筹学分析师
这些专业人士使用先进的数学和分析技术来帮助组织解决复杂的问题,并更有效地运行. 他们检查数据,以识别和分析运输系统中的低效率, 供应链管理, 建设, 以及其他行业.
这个角色包括创建数学模型, 进行模拟, 并利用优化技术来改进流程, 减少成本, 效率最大化, 并最终提高整体决策能力.
2. 数据工程师
数据工程职位, 专业人士负责设计, 构建, 维护处理大量数据的系统和架构. 他们构建和管理数据管道, 数据库, 和基础设施, 确保信息流从多个来源无缝地转换为可用于分析的格式.
数据工程师经常利用像SQL这样的工具和技术, Hadoop, 火花, 以及各种云服务来有效地管理和操作数据. 他们还与数据科学家和分析师密切合作,以了解数据需求并创建有效数据处理的框架.
3. 商业智能分析师
那些专门从事商业智能分析的人是将原始数据转化为可操作见解的专家,这些见解可以推动组织内的战略决策. 他们从各种来源收集和分析数据,并使用SQL等工具, 表, 或Power BI来创建有意义的可视化, 指示板, 和报告.
通过解释这些数据输出, 商业智能分析师帮助利益相关者了解市场趋势, 消费者的行为, 以及运营绩效. 这项工作最终有助于业务流程的优化和组织目标的实现.
4. 网络安全分析师
这些数据科学专业人员的任务是保护组织的系统, 网络, 以及来自潜在网络威胁和攻击的数据. 网络安全分析师监控和分析安全措施, 持续评估漏洞和可能的风险,以先发制人地识别和减轻安全漏洞.
除了开发和实现安全协议之外, 他们的角色还包括了解最新的安全趋势, 工具, 主动确保组织数字基础设施的弹性和完整性的技术.
5. 计算机和信息研究科学家
在技术创新的前沿工作, 这些专业人员进行开创性的研究,以解决复杂问题并推动计算的边界. 计算机和信息研究科学家探索新的算法和系统,以推进人工智能(AI)等领域。, 机器学习, 密码学, 和更多的.
他们的工作包括创造新技术, 完善现有制度, 并为推动技术进步的科学知识做出贡献.
6. 医疗分析师
这个数据科学角色负责利用数据来提高医疗保健服务的效率和有效性. 医疗保健分析师齐聚一堂, 分析, 并解释来自多个来源的数据, 比如病人记录, 计费系统, 以及临床试验,以获得提高病人护理的见解, 业务工作流程, 和成本效益.
这些专业人员与不同的利益相关者合作创建报告, 可视化, 以及识别模式的预测模型, 趋势, 以及医疗保健组织内部的改进机会.
7. 机器学习工程师
人工智能的一部分, 机器学习的重点是使系统能够从经验中学习和改进,而无需为每次更改明确编程. 那些追求机器学习工程师角色的人专注于开发允许计算机分析和解释数据的算法和模型, 识别模式, 并根据这些数据做出决定或预测.
他们负责整个机器学习流程, 从数据收集和处理到模型开发, 培训, 以及在生产环境中的部署, 经常与数据科学家和软件工程师密切合作.
8. 定量分析
这些数据科学专业人员应用数学和统计技术来解决财务和风险管理问题. 他们广泛使用金融数据来开发和实施数学模型, 算法, 以及帮助证券定价的交易策略, 风险管理, 优化投资组合.
定量分析师利用他们在数学方面的专业知识, 编程, 并运用金融理论分析市场趋势, 评估金融工具, 并创建帮助交易者的模型, 投资组合经理, 以及金融机构做出明智决策的能力.
9. 人工智能研究科学家
这对提高人工智能能力的广泛努力至关重要, 人工智能研究科学家进行深入研究,钻研机器学习的前沿技术, 深度学习, 自然语言处理, 和更多的. 他们设计并执行实验, 分析数据, 并通过发表他们的发现为学术文献做出贡献.
人工智能研究科学家的工作涉及解决复杂问题, 提高人工智能算法的性能, 探索新的应用,以推动该领域的发展.
10. 市场研究分析师
从事市场研究分析的专业人士在研究市场状况方面发挥着重要作用, 消费行为, 和趋势提供有利记sbo的见解,帮助企业做出明智的决策. 他们通过各种方法收集和分析数据, 包括调查, 面试, 以及统计分析.
市场研究分析师评估这些数据以创建报告, 预测, 以及帮助组织了解其目标受众的演示文稿, 优化营销策略, 并发现新的增长机会.
为数据科学的成功未来铺平道路
很明显,各行各业的组织都在积极寻求熟练的数据科学专业人员,以帮助提高效率,并在其运营中做出更有影响力的决策. 如果你正在寻找获得所需的知识和技能,以符合上面列出的需求数据科学职业的资格, 没有比现在更好的时机了.
A 数据科学硕士学位 能让像你这样的专业人士对数据分析和解释有深刻的理解吗, 为大量高增长的职业机会敞开大门.
你可以在我们的文章中了解更多关于这些动态学士学位后项目的内容。”对在线数据科学硕士学位有什么期待.”