2022年最受欢迎的数据相关职业细分

三年前，我面临着一个将伴随我余生的决定--“<我>我要做什么谋生？”我刚刚完成高等教育，高中刚刚毕业。

在与朋友和家人讨论了很长时间后，我选择了“21世纪最性感的工作”。我决定攻读数据科学本科学位。

当时，我选择了数据科学，因为我不知道我的选择。我听说了一个很受欢迎的领域，它承诺灵活的工作时间和丰厚的工资支票，并决定专攻它。

然而，在数据行业工作了一年多后，我逐渐意识到数据科学只是我可以选择的众多职业道路之一。

数据行业有许多不太受欢迎的角色需求很高，薪酬也很高。

在本文中，我将描述数据行业中三个最有前途的职业选择--数据分析、数据科学和数据工程。

数据工程师

数据工程师是数据行业的无名英雄。他们整合了大量数据，并构建了其他数据专业人员可以轻松访问的可伸缩管道。

如果没有数据工程师所做的所有数据准备工作，数据科学家将无法建立机器学习模型。

在过去的几年里，随着公司开始意识到拥有一个可伸缩的数据框架的重要性，对数据工程师的需求有所增长。

数据工程师是这个列表中三个角色中技术含量最高的。他们设计数据库模式，管理系统中的数据流，并执行质量检查以确保数据一致。

为了成为一名数据工程师，您需要具备软件设计、数据库架构、devops和数据建模方面的技能。您还需要有一个强大的SQL命令。熟悉Python和Bash等脚本语言通常是数据工程工作描述中的一个要求。

数据分析师

数据分析员是组织数据以确定可以支持决策的趋势的个人。

这些人利用他们的技术和领域知识提出可以帮助企业发展的建议。

以下是一个数据分析师工作流的简单示例:

• ABC商店希望更好地了解他们的客户群。
• 他们希望根据品牌忠诚度和每次购买花费的金额等因素将客户分成不同的群体。然后他们会用不同的促销来吸引他们的每一个客户群体。
• 数据分析员可以根据客户的购买行为识别趋势，并执行这种细分。
• 例如，有一组客户曾经每月频繁地存储ABC（组I）。然而，在最近几个月，他们突然停止了购买。这意味着他们可能已经决定在竞争对手的品牌上购物，或者他们只是不再需要该产品了。
• 第二组顾客只在特定产品出售时经常去ABC商店（第二组）。他们不是常客，只对某一商品的促销活动做出回应。
• 需要以不同的方式接近这两类客户。第一组客户表现出品牌忠诚度，需要通过个性化信息和礼品卡等策略来恢复。
• 另一方面，第二组客户应该根据他们经常购买的产品进行特定的促销。

数据分析师通常执行类似于上面描述的任务。

为了识别客户价值并像上面那样对他们进行分组，分析师需要对公司提供的产品有很强的理解。他们还需要在商业和营销等领域拥有专业知识。

数据科学家

数据科学家的工作范围经常与数据分析师的工作范围混淆，这是因为他们的技能有很大的重叠。

然而，这些角色之间的主要区别是数据科学家建立机器学习模型，而数据分析师不。

数据科学家需要具备与分析师非常相似的技能。他们需要了解如何收集和转换数据，创建
可视化，执行分析任务，并在数据的帮助下解决业务问题。

除了上面列出的所有技能，数据科学家还需要知道如何创建预测模型。

以下是一个数据科学家工作流的示例:

• 商店ABC想了解他们的客户的终身价值。一个数据科学家将执行上面解释的所有分析。
• 然后，他们将更进一步构建一个聚类模型，将这些客户划分为不同的群体。
• 为了根据每个客户的偏好提出个性化的产品推荐，数据科学家还可以在每个细分市场中建立推荐系统。

结论

数据科学极其受欢迎，围绕该领域有很多炒作。不过，数据行业还有其他职业增长迅速，在薪酬和需求方面同样看好。

数据科学家、工程师和分析师对数据生命周期同样重要。组织需要所有这些领域的专业知识，以便提出数据驱动的决策，增加业务价值。